标签：线程池 异步 性能 listview imageview
在 APP应用中，listview的异步加载图片方式能够带来很好的用户体验，同时也是考量程序性能的一个重要指标。关于listview的异步加载，网上 其实很多示例了，中心思想都差不多，不过很多版本或是有bug，或是有性能问题有待优化。有鉴于此，本人在网上找了个相对理想的版本并在此基础上进行改 造，下面就让在下阐述其原理以探索个中奥秘
贴张效果图先：
异步加载图片基本思想：
1. 先从内存缓存中获取图片显示（内存缓冲）
2. 获取不到的话从SD卡里获取（SD卡缓冲）
3. 都获取不到的话从网络下载图片并保存到SD卡同时加入内存并显示（视情况看是否要显示）
OK，先上adapter的代码：
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public
class LoaderAdapter extends BaseAdapter{ private
static final String TAG = "LoaderAdapter"; private
boolean mBusy = false; public
void setFlagBusy(boolean busy) { this.mBusy
= busy; } private
ImageLoader mImageLoader; private
int mCount; private
Context mContext; private
String[] urlArrays; public
LoaderAdapter(int count, Context context, String []url) { this.mCount
= count; this.mContext
= context; urlArrays
= url; mImageLoader
= new
ImageLoader(context); } public
ImageLoader getImageLoader(){ return
mImageLoader; } @Override public
int getCount() { return
mCount; } @Override public
Object getItem(int position) { return
position; } @Override public
long getItemId(int position) { return
position; } @Override public
View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) { ViewHolder
viewHolder = null; if
(convertView == null)
{ convertView
= LayoutInflater.from(mContext).inflate( R.layout.list_item,
null); viewHolder
= new
ViewHolder(); viewHolder.mTextView
= (TextView) convertView .findViewById(R.id.tv_tips); viewHolder.mImageView
= (ImageView) convertView .findViewById(R.id.iv_image); convertView.setTag(viewHolder); }
else
{ viewHolder
= (ViewHolder) convertView.getTag(); } String
url = ""; url
= urlArrays[position % urlArrays.length]; viewHolder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher); if
(!mBusy) { mImageLoader.DisplayImage(url,
viewHolder.mImageView, false); viewHolder.mTextView.setText("--"
+ position +
"--IDLE
||TOUCH_SCROLL"); }
else
{ mImageLoader.DisplayImage(url,
viewHolder.mImageView, true);
viewHolder.mTextView.setText("--"
+ position + "--FLING"); } return
convertView; } static
class ViewHolder { TextView
mTextView; ImageView
mImageView; }} |
关键代码是ImageLoader的DisplayImage方法，再看ImageLoader的实现
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public
class ImageLoader { private
MemoryCache memoryCache = new
MemoryCache(); private
AbstractFileCache fileCache; private
Map<ImageView, String> imageViews = Collections .synchronizedMap(new
WeakHashMap<ImageView, String>()); //
线程池 private
ExecutorService executorService; public
ImageLoader(Context context) { fileCache
= new
FileCache(context); executorService
= Executors.newFixedThreadPool(5); } //
最主要的方法 public
void DisplayImage(String url, ImageView imageView, boolean isLoadOnlyFromCache) { imageViews.put(imageView,
url); //
先从内存缓存中查找 Bitmap
bitmap = memoryCache.get(url); if
(bitmap != null) imageView.setImageBitmap(bitmap); else
if
(!isLoadOnlyFromCache){ //
若没有的话则开启新线程加载图片 queuePhoto(url,
imageView); } } private
void queuePhoto(String url, ImageView imageView) { PhotoToLoad
p = new
PhotoToLoad(url, imageView); executorService.submit(new
PhotosLoader(p)); } private
Bitmap getBitmap(String url) { File
f = fileCache.getFile(url); //
先从文件缓存中查找是否有 Bitmap
b = null; if
(f != null
&& f.exists()){ b
= decodeFile(f); } if
(b != null){ return
b; } //
最后从指定的url中下载图片 try
{ Bitmap
bitmap = null; URL
imageUrl = new
URL(url); HttpURLConnection
conn = (HttpURLConnection) imageUrl .openConnection(); conn.setConnectTimeout(30000); conn.setReadTimeout(30000); conn.setInstanceFollowRedirects(true); InputStream
is = conn.getInputStream(); OutputStream
os = new
FileOutputStream(f); CopyStream(is,
os); os.close(); bitmap
= decodeFile(f); return
bitmap; }
catch
(Exception ex) { Log.e("",
"getBitmap
catch Exception...\nmessage = "
+ ex.getMessage()); return
null; } } //
decode这个图片并且按比例缩放以减少内存消耗，虚拟机对每张图片的缓存大小也是有限制的 private
Bitmap decodeFile(File f) { try
{ //
decode image size BitmapFactory.Options
o = new
BitmapFactory.Options(); o.inJustDecodeBounds
= true; BitmapFactory.decodeStream(new
FileInputStream(f), null,
o); //
Find the correct scale value. It should be the power of 2. final
int REQUIRED_SIZE = 100; int
width_tmp = o.outWidth, height_tmp = o.outHeight; int
scale = 1; while
(true)
{ if
(width_tmp / 2 < REQUIRED_SIZE ||
height_tmp / 2 < REQUIRED_SIZE) break; width_tmp
/= 2; height_tmp
/= 2; scale
*= 2; } //
decode with inSampleSize BitmapFactory.Options
o2 = new
BitmapFactory.Options(); o2.inSampleSize
= scale; return
BitmapFactory.decodeStream(new
FileInputStream(f), null,
o2); }
catch
(FileNotFoundException e) { } return
null; } //
Task for the queue private
class PhotoToLoad { public
String url; public
ImageView imageView; public
PhotoToLoad(String u, ImageView i) { url
= u; imageView
= i; } } class
PhotosLoader implements Runnable { PhotoToLoad
photoToLoad; PhotosLoader(PhotoToLoad
photoToLoad) { this.photoToLoad
= photoToLoad; } @Override public
void run() { if
(imageViewReused(photoToLoad)) return; Bitmap
bmp = getBitmap(photoToLoad.url); memoryCache.put(photoToLoad.url,
bmp); if
(imageViewReused(photoToLoad)) return; BitmapDisplayer
bd = new
BitmapDisplayer(bmp, photoToLoad); //
更新的操作放在UI线程中 Activity
a = (Activity) photoToLoad.imageView.getContext(); a.runOnUiThread(bd); } } /** *
防止图片错位 *
*
@param photoToLoad *
@return */ boolean
imageViewReused(PhotoToLoad photoToLoad) { String
tag = imageViews.get(photoToLoad.imageView); if
(tag == null
|| !tag.equals(photoToLoad.url)) return
true; return
false; } //
用于在UI线程中更新界面 class
BitmapDisplayer implements Runnable { Bitmap
bitmap; PhotoToLoad
photoToLoad; public
BitmapDisplayer(Bitmap b, PhotoToLoad p) { bitmap
= b; photoToLoad
= p; } public
void run() { if
(imageViewReused(photoToLoad)) return; if
(bitmap != null) photoToLoad.imageView.setImageBitmap(bitmap); } } public
void clearCache() { memoryCache.clear(); fileCache.clear(); } public
static void CopyStream(InputStream is, OutputStream os) { final
int buffer_size = 1024; try
{ byte[]
bytes = new
byte[buffer_size]; for
(;;) { int
count = is.read(bytes, 0, buffer_size); if
(count == -1) break; os.write(bytes,
0, count); } }
catch
(Exception ex) { Log.e("",
"CopyStream
catch Exception..."); } }} |
先从内存中加载，没有则开启线程从SD卡或网络中获取，这里注意从 SD卡获取图片是放在子线程里执行的，否则快速滑屏的话会不够流畅，这是优化一。于此同时，在adapter里有个busy变量，表示listview是 否处于滑动状态，如果是滑动状态则仅从内存中获取图片，没有的话无需再开启线程去外存或网络获取图片，这是优化二。ImageLoader里的线程使用了 线程池，从而避免了过多线程频繁创建和销毁，有的童鞋每次总是new一个线程去执行这是非常不可取的，好一点的用的AsyncTask类，其实内部也是用 到了线程池。在从网络获取图片时，先是将其保存到sd卡，然后再加载到内存，这么做的好处是在加载到内存时可以做个压缩处理，以减少图片所占内存，这是优
化三。
而 图片错位问题的本质源于我们的listview使用了缓存convertView，假设一种场景，一个listview一屏显示九个item，那么在拉出 第十个item的时候，事实上该item是重复使用了第一个item，也就是说在第一个item从网络中下载图片并最终要显示的时候其实该item已经不 在当前显示区域内了，此时显示的后果将是在可能在第十个item上输出图像，这就导致了图片错位的问题。所以解决之道在于可见则显示，不可见则不显示。在 ImageLoader里有个imageViews的map对象，就是用于保存当前显示区域图像对应的url集，在显示前判断处理一下即可。
下面再说下内存缓冲机制，本例采用的是LRU算法，先看看MemoryCache的实现
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public
class MemoryCache { private
static final String TAG = "MemoryCache"; //
放入缓存时是个同步操作 //
LinkedHashMap构造方法的最后一个参数true代表这个map里的元素将按照最近使用次数由少到多排列，即LRU //
这样的好处是如果要将缓存中的元素替换，则先遍历出最近最少使用的元素来替换以提高效率 private
Map<String, Bitmap> cache = Collections .synchronizedMap(new
LinkedHashMap<String, Bitmap>(10, 1.5f, true)); //
缓存中图片所占用的字节，初始0，将通过此变量严格控制缓存所占用的堆内存 private
long size = 0;//
current allocated size //
缓存只能占用的最大堆内存 private
long limit = 1000000;//
max memory in bytes public
MemoryCache() { //
use 25% of available heap size setLimit(Runtime.getRuntime().maxMemory()
/ 10); } public
void setLimit(long new_limit) { limit
= new_limit; Log.i(TAG,
"MemoryCache
will use up to "
+ limit / 1024. / 1024. + "MB"); } public
Bitmap get(String id) { try
{ if
(!cache.containsKey(id)) return
null; return
cache.get(id); }
catch
(NullPointerException ex) { return
null; } } public
void put(String id, Bitmap bitmap) { try
{ if
(cache.containsKey(id)) size
-= getSizeInBytes(cache.get(id)); cache.put(id,
bitmap); size
+= getSizeInBytes(bitmap); checkSize(); }
catch
(Throwable th) { th.printStackTrace(); } } /** *
严格控制堆内存，如果超过将首先替换最近最少使用的那个图片缓存 *
*/ private
void checkSize() { Log.i(TAG,
"cache
size="
+ size + "
length="
+ cache.size()); if
(size > limit) { //
先遍历最近最少使用的元素 Iterator<Entry<String,
Bitmap>> iter = cache.entrySet().iterator(); while
(iter.hasNext()) { Entry<String,
Bitmap> entry = iter.next(); size
-= getSizeInBytes(entry.getValue()); iter.remove(); if
(size <= limit) break; } Log.i(TAG,
"Clean
cache. New size "
+ cache.size()); } } public
void clear() { cache.clear(); } /** *
图片占用的内存 *
*
<a href="\"http://www.jcodecraeer.com/\"" target="\"_blank\"">@Param</a> bitmap *
*
@return */ long
getSizeInBytes(Bitmap bitmap) { if
(bitmap == null) return
0; return
bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight(); }} |
首 先限制内存图片缓冲的堆内存大小，每次有图片往缓存里加时判断是否超过限制大小，超过的话就从中取出最少使用的图片并将其移除，当然这里如果不采用这种方 式，换做软引用也是可行的，二者目的皆是最大程度的利用已存在于内存中的图片缓存，避免重复制造垃圾增加GC负担，OOM溢出往往皆因内存瞬时大量增加而 垃圾回收不及时造成的。只不过二者区别在于LinkedHashMap里的图片缓存在没有移除出去之前是不会被GC回收的，而SoftReference 里的图片缓存在没有其他引用保存时随时都会被GC回收。所以在使用LinkedHashMap这种LRU算法缓存更有利于图片的有效命中，当然二者配合使 用的话效果更佳，即从LinkedHashMap里移除出的缓存放到SoftReference里，这就是内存的二级缓存，有兴趣的童鞋不凡一试。
下面附上工程链接：
LazyLoaderDemo.zip(937.26 KB)
Listview异步加载图片之优化篇,布布扣,bubuko.com
标签：线程池 异步 性能 listview imageview
原文地址：http://blog.csdn.net/fngy123/article/details/37575209
