图片作为内存消耗大户，一直是开发人员尝试优化的重点对象。Bitmap的内存从3.0以前的位于native，到后来改成jvm，再到8.0又改回到native。jvm每个进程都有内存上限，而native则没有限制（不是没有影响，至少不会oom），所以把内存大户Bitmap挪到native可能是很多人的梦想，但native的管理和实现明显比jvm更为复杂，除非有现成实现，很少有人去动这一块。
手段一：使用inSampleSize采样率压缩，尺寸压缩：这个是老生常谈了，使用options.inJustDecodeBounds来获取原始尺寸，然后按需使用options.inSampleSize来采样图片到接近view尺寸。
BitmapFactory 在解码图片时，可以带一个Options，有一些比较有用的功能，比如：
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inTargetDensity 表示要被画出来时的目标像素密度
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inSampleSize 这个值是一个int，当它小于1的时候，将会被当做1处理，如果大于1，那么就会按照比例（1 / inSampleSize）缩小bitmap的宽和高、降低分辨率，大于1时这个值将会被处置为2的倍数。例如，width=100，height=100，inSampleSize=2，那么就会将bitmap处理为，width=50，height=50，宽高降为1 / 2，像素数降为1 / 4
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inJustDecodeBounds 字面意思就可以理解就是只解析图片的边界，有时如果只是为了获取图片的大小就可以用这个，而不必直接加载整张图片。
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inPreferredConfig 默认会使用ARGB_8888,在这个模式下一个像素点将会占用4个byte,而对一些没有透明度要求或者图片质量要求不高的图片，可以使用RGB_565，一个像素只会占用2个byte，一下可以省下50%内存。
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inPurgeable和inInputShareable 这两个需要一起使用，BitmapFactory.java的源码里面有注释，大致意思是表示在系统内存不足时是否可以回收这个bitmap，有点类似软引用，但是实际在5.0以后这两个属性已经被忽略，因为系统认为回收后再解码实际会反而可能导致性能问题
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inBitmap 官方推荐使用的参数，表示重复利用图片内存，减少内存分配，在4.4以前只有相同大小的图片内存区域可以复用，4.4以后只要原有的图片比将要解码的图片大既可以复用了。
ARGB8888格式的图片，每像素占用 4 Byte，而 RGB565则是 2 Byte。如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节，如果是 RGB565 那就是2个字节。
格式描述ALPHA_8只有一个alpha通道，每个像素用一个字节（8位）存储ARGB_4444这个从API 13开始不建议使用，因为质量太差ARGB_8888ARGB四个通道，每个像素用四个字节（32位）存储RGB_565每个像素占2字节，其中红色占5bit，绿色占6bit，蓝色占5bitALPHA8 没必要用，因为我们随便用个颜色就可以搞定的；
ARGB4444 虽然占用内存只有 ARGB8888 的一半，不过已经被官方嫌弃『又要占省内存，又要看着爽，臣妾做不到啊T T』；
ARGB8888、RGB565 ：默认会使用ARGB_8888,在这个模式下一个像素点将会占用4个byte,而对一些没有透明度要求或者图片质量要求不高的图片，可以使用RGB_565，一个像素只会占用2个byte，一下可以省下50%内存。
手段三：将图片放到合适的文件夹下：同一张图片，放在不同目录下，会生成不同大小的bitmap，因为它的宽高都被缩放了，所以图片资源应该尽可能放在高密度的资源文件夹下，这样可以节省图片的内存开支，一般建议放在xxhdpi下，目前主流手机都是这个dpi，并且UI给我们提供切图时也应该尽量面向高密度的屏幕设备来提供
jpg 是一种有损压缩的图片存储格式，而 png 则是 无损压缩的图片存储格式，显而易见，jpg 会比 png 小.
Bitmap 在内存当中占用的大小其实取决于：
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色彩格式，前面我们已经提到，如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节，如果是 RGB565 那就是2个字节
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原始文件存放的资源目录（是hdpi还是 xhdpi 还是 xxhdpi 可不能傻傻分不清楚）
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目标屏幕的密度（所以同等条件下，红米在资源方面消耗的内存肯定是要小于三星S6的）
内存缓存：可以使用官方已经帮我们实现好的LurCache；
复用池：用来装载内存缓存LRU中被抛弃掉的，但是可能又会马上使用到的那些图片，我们在复用池中缓存下来，防止立马被GC回收掉；
硬盘缓存：有JakeWharton大神实现的DiskLruCache，下载地址：https://github.com/JakeWharton/DiskLruCache
为什么要设置复用池呢？
因为在官方8.0Android系统中，将图片放在native层中进行了处理，例如回收机制，在java层我们无法进行干预，为了能够不立即将图片交给native层处理，我们利用复用池中的弱引用暂时保存在java层中，以方便我们需要使用刚刚被内存缓存LRU放弃掉的图片，而不是重复decode图片再放入到LRU队列中，降低性能消耗。
下面就是我们的三级缓存机制：内存缓存、复用池、磁盘缓存
完整项目地址：https://github.com/buder-cp/base_component_learn/tree/master/performanceOPT/buderdn07
/**
* 管理内存中的图片
*/
public class ImageCache {
private static ImageCache instance;
private Context context;
private LruCache memoryCache;
private DiskLruCache diskLruCache;
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
/**
* 定义一个复用沲
*/
public static Set reuseablePool;
public static ImageCache getInstance() {
if (null == instance) {
synchronized (ImageCache.class) {
if (null == instance) {
instance = new ImageCache();
}
}
}
return instance;
}
//引用队列
ReferenceQueue referenceQueue;
Thread clearReferenceQueue;
boolean shutDown;
private ReferenceQueue getReferenceQueue() {
if (null == referenceQueue) {
//当弱用引需要被回收的时候，会进到这个队列中
referenceQueue = new ReferenceQueue();
//单开一个线程，去扫描引用队列中GC扫到的内容，交到native层去释放
clearReferenceQueue = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
while (!shutDown) {
try {
//remove是阻塞式的
Reference reference = referenceQueue.remove();
Bitmap bitmap = reference.get();
if (null != bitmap && !bitmap.isRecycled()) {
bitmap.recycle();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
});
clearReferenceQueue.start();
}
return referenceQueue;
}
//dir是用来存放图片文件的路径
public void init(Context context, String dir) {
this.context = context.getApplicationContext();
//复用池
reuseablePool = Collections.synchronizedSet(new HashSet());
ActivityManager am = (ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE);
//获取程序最大可用内存 单位是M
int memoryClass = am.getMemoryClass();
//参数表示能够缓存的内存最大值 单位是byte
memoryCache = new LruCache(memoryClass / 8 * 1024 * 1024) {
/**
* @return value占用的内存大小
*/
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
//19之前 必需同等大小，才能复用 inSampleSize=1
if (Build.VERSION.SDK_INT > Build.VERSION_CODES.KITKAT) {
return value.getAllocationByteCount();
}
return value.getByteCount();
}
/**
* 拒接策略：当从lru缓存中移除后，可以获取到被移除的Bitmap
* 当lru满了，bitmap从lru中移除对象时，会回调
*/
@Override
protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {
if (oldValue.isMutable()) {//如果是设置成能复用的内存块，拉到java层来管理
//3.0以下 Bitmap native
//3.0以后---8.0之前 java
//8。0开始 native
//lru缓存中多余图片放到一个复用池中
reuseablePool.add(new WeakReference(oldValue, referenceQueue));
} else {
//oldValue就是移出来的对象
oldValue.recycle();
}
}
};
//valueCount:表示一个key对应valueCount个文件
try {
diskLruCache = DiskLruCache.open(new File(dir), BuildConfig.VERSION_CODE, 1, 10 * 1024 * 1024);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
getReferenceQueue();
}
/**
* 加入内存缓存
*/
public void putBitmapToMemeory(String key, Bitmap bitmap) {
memoryCache.put(key, bitmap);
}
public Bitmap getBitmapFromMemory(String key) {
return memoryCache.get(key);
}
public void clearMemoryCache() {
memoryCache.evictAll();
}
//获取复用池中的内容
public Bitmap getReuseable(int w, int h, int inSampleSize) {
if (Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB) {
return null;
}
Bitmap reuseable = null;
Iterator iterator = reuseablePool.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Bitmap bitmap = iterator.next().get();
if (null != bitmap) {
//可以复用
if (checkInBitmap(bitmap, w, h, inSampleSize)) {
reuseable = bitmap;
iterator.remove();
break;
} else {
iterator.remove();
}
}
}
return reuseable;
}
private boolean checkInBitmap(Bitmap bitmap, int w, int h, int inSampleSize) {
if (Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.KITKAT) {
return bitmap.getWidth() == w && bitmap.getHeight() == h && inSampleSize == 1;
}
if (inSampleSize >= 1) {
w /= inSampleSize;
h /= inSampleSize;
}
int byteCount = w * h * getPixelsCount(bitmap.getConfig());
return byteCount
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