介绍
Glide库是用来实现图片加载的框架，功能强大且易使用，深受大家喜爱。
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Glide 是一款由 Bump Technologies 开发的图片加载框架。
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Glide 是适用于 Android 的快速有效的开源媒体管理和图像加载框架，它将媒体解码，内存和磁盘缓存以及资源池包装到一个简单易用的界面中。
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Glide 支持获取，解码和显示视频静止图像，图像和动画 GIF。
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Glide 包含灵活的 API，允许开发人员插入几乎所有网络堆栈。
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默认情况下，Glide 使用基于自定义 HttpUrlConnection 的堆栈，但还包含实用程序库，它们可以插入 Google 的 Volley 项目或 Square 的 OkHttp 库。
主要用法：
Glide.with(this)
.load(url) //图片的网络路径
.placeholder(R.drawable.loading) //占位图，没加载出来url时展示
.into(IvImageView); //布局中的控件
用法总结
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先with()，再load()，最后into()
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Glide 自动缓存在本地，下次再加载直接从本地取
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Glide 设置加载动图，但是加载静态图片的时候，会加载失败
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Glide 会自动判断 ImageView 的大小
主角登场：Glide的三级缓存
为啥要做缓存？android默认给每个应用只分配16M的内存，所以如果加载过多的图片，为了防止内存溢出，应该将图片缓存起来。
图片的三级缓存分别是：
1、内存缓存
2、本地缓存
3、网络缓存
其中，内存缓存应优先加载，它速度最快；本地缓存次优先加载，它速度也快；网络缓存不应该优先加载，它走网络，速度慢且耗流量。
最优-优先级：内存缓存 > 本地缓存 > 网络缓存
具体实现：
（1）网络缓存：
两个方法实现：根据图片的url去加载图片、在本地和内存中缓存
//根据图片的url去加载图片在本地和内存中缓存
public class NetCacheUtils {
private LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
private MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;
public NetCacheUtils(LocalCacheUtils localCacheUtils,
MemoryCacheUtils memoryCacheUtils) {
mLocalCacheUtils = localCacheUtils;
mMemoryCacheUtils = memoryCacheUtils;
}
/**
* 从网络下载图片
*
* @param ivPic
* @param url
*/
public void getBitmapFromNet(ImageView ivPic, String url) {
new BitmapTask().execute(ivPic, url);// 启动AsyncTask,
// 参数会在doInbackground中获取
}
/**
* Handler和线程池的封装
*
* 第一个泛型: 参数类型 第二个泛型: 更新进度的泛型, 第三个泛型是onPostExecute的返回结果
*
*
*/
class BitmapTask extends AsyncTask<Object, Void, Bitmap> {
private ImageView ivPic;
private String url;
/**
* 后台耗时方法在此执行, 子线程
*/
@Override
protected Bitmap doInBackground(Object... params) {
ivPic = (ImageView) params[0];
url = (String) params[1];
ivPic.setTag(url);// 将url和imageview绑定
return downloadBitmap(url);
}
/**
* 更新进度, 主线程
*/
@Override
protected void onProgressUpdate(Void... values) {
super.onProgressUpdate(values);
}
/**
* 耗时方法结束后,执行该方法, 主线程
*/
@Override
protected void onPostExecute(Bitmap result) {
if (result != null) {
String bindUrl = (String) ivPic.getTag();
if (url.equals(bindUrl)) {// 确保图片设定给了正确的imageview
ivPic.setImageBitmap(result);
mLocalCacheUtils.setBitmapToLocal(url, result);// 将图片保存在本地
mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, result);// 将图片保存在内存
System.out.println("从网络缓存读取图片啦...");
}
}
}
}
/**
* 下载图片
*
* @param url
* @return
*/
private Bitmap downloadBitmap(String url) {
HttpURLConnection conn = null;
try {
conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
conn.setConnectTimeout(5000);
conn.setReadTimeout(5000);
conn.setRequestMethod("GET");
conn.connect();
int responseCode = conn.getResponseCode();
if (responseCode == 200) {
InputStream inputStream = conn.getInputStream();
//图片压缩处理
BitmapFactory.Options option = new BitmapFactory.Options();
option.inSampleSize = 2;//宽高都压缩为原来的二分之一, 此参数需要根据图片要展示的大小来确定
option.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;//设置图片格式
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream, null, option);
return bitmap;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
conn.disconnect();
}
return null;
}
}
（2）本地缓存：
两个方法实现：设置本地缓存，以及获取本地缓存
public class LocalCacheUtils {
public static final String CACHE_PATH = Environment
.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/local_cache";
/**
* 从本地sdcard读图片
*/
public Bitmap getBitmapFromLocal(String url) {
try {
String fileName = MD5Encoder.encode(url);
File file = new File(CACHE_PATH, fileName);
if (file.exists()) {
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(
file));
return bitmap;
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
/**
* 向sdcard写图片
*
* @param url
* @param bitmap
*/
public void setBitmapToLocal(String url, Bitmap bitmap) {
try {
String fileName = MD5Encoder.encode(url);
File file = new File(CACHE_PATH, fileName);
File parentFile = file.getParentFile();
if (!parentFile.exists()) {// 如果文件夹不存在, 创建文件夹
parentFile.mkdirs();
}
// 将图片保存在本地
bitmap.compress(CompressFormat.JPEG, 100,
new FileOutputStream(file));
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* @data on 4/1/21 4:16 PM
* @auther KC
* @describe 解URl的码
*/
public class MD5Encoder {
public static String encode(String string) throws Exception {
byte[] hash = MessageDigest.getInstance("MD5").digest(string.getBytes("UTF-8"));
StringBuilder hex = new StringBuilder(hash.length * 2);
for (byte b : hash) {
if ((b & 0xFF) < 0x10) {
hex.append("0");
}
hex.append(Integer.toHexString(b & 0xFF));
}
return hex.toString();
}
}
（3）内存缓存：
两个方法实现：设置内存缓存，获取内存缓存。
public class MemoryCacheUtils {
// private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new
// HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>();
private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
public MemoryCacheUtils() {
long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 8;// 模拟器默认是16M
mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>((int) maxMemory) {
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
int byteCount = value.getRowBytes() * value.getHeight();// 获取图片占用内存大小
return byteCount;
}
};
}
/**
* 从内存读
*
* @param url
*/
public Bitmap getBitmapFromMemory(String url) {
// SoftReference<Bitmap> softReference = mMemoryCache.get(url);
// if (softReference != null) {
// Bitmap bitmap = softReference.get();
// return bitmap;
// }
return mMemoryCache.get(url);
}
/**
* 写内存
*
* @param url
* @param bitmap
*/
public void setBitmapToMemory(String url, Bitmap bitmap) {
// SoftReference<Bitmap> softReference = new
// SoftReference<Bitmap>(bitmap);
// mMemoryCache.put(url, softReference);
mMemoryCache.put(url, bitmap);
}
}
Tips:
内存缓存可能产生的问题；
如果使用hashmap去存储图片时，当图片越来越多，那么会造成内存溢出，因为是强引用（对于强引用的系统不会回收）
如果改成软引用softReference,在android 2.3 以上的系统，对象会被提前回收。
解决的办法：
可以用LruCache来解决上述内存不回收或提前回收的问题。least recentlly use 最少最近使用算法 它会将内存控制在一定的大小内, 超出最大值时会自动回收, 这个最大值开发者自己定。（这个东西没有用过..）
参考链接：https://blog.csdn.net/sinat_20645961/article/details/46325243
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