图片加载和Bitmap的内存优化

作者: zackyG | 来源:发表于2019-02-23 11:38 被阅读0次

图片加载

在客户端开发中，图片加载和显示，是非常常见的功能了。常见的图片获取途径有网络传输，本地文件获取和资源加载。Android中用来显示图片的控件，除了一般的可设置背景的组件外，主要就是ImageView。
通过查看ImageView的源代码，可以大致了解图片加载的过程

public void setImageBitmap(Bitmap bm) {
    // Hacky fix to force setImageDrawable to do a full setImageDrawable
    // instead of doing an object reference comparison
    mDrawable = null;
    if (mRecycleableBitmapDrawable == null) {
        mRecycleableBitmapDrawable = new BitmapDrawable(mContext.getResources(), bm);
    } else {
        mRecycleableBitmapDrawable.setBitmap(bm);
    }
    setImageDrawable(mRecycleableBitmapDrawable);
}
public void setImageDrawable(@Nullable Drawable drawable) {
        ......
        updateDrawable(drawable);

        if (oldWidth != mDrawableWidth || oldHeight != mDrawableHeight) {
            requestLayout();
        }
        invalidate();
    }
}
public void setImageURI(@Nullable Uri uri) {
        ......
        resolveUri();
        if (oldWidth != mDrawableWidth || oldHeight != mDrawableHeight) {
            requestLayout();
        }
        invalidate();
    }
}
public void setImageResource(@DrawableRes int resId) {
    .....

    resolveUri();

    if (oldWidth != mDrawableWidth || oldHeight != mDrawableHeight) {
        requestLayout();
    }
    invalidate();
}
private void resolveUri() {
    ......
    Drawable d = null;
    if (mResource != 0) {
        try {
            d = mContext.getDrawable(mResource);
        } catch (Exception e) {
            Log.w(LOG_TAG, "Unable to find resource: " + mResource, e);
            // Don't try again.
            mResource = 0;
        }
    } else if (mUri != null) {
        d = getDrawableFromUri(mUri);

        if (d == null) {
            Log.w(LOG_TAG, "resolveUri failed on bad bitmap uri: " + mUri);
            // Don't try again.
            mUri = null;
        }
    } else {
        return;
    }
    updateDrawable(d);
}
private void updateDrawable(Drawable d) {
       .......
        mDrawable = d;

        if (d != null) {
            d.setCallback(this);
            d.setLayoutDirection(getLayoutDirection());
            if (d.isStateful()) {
                d.setState(getDrawableState());
            }
            if (!sameDrawable || sCompatDrawableVisibilityDispatch) {
                final boolean visible = sCompatDrawableVisibilityDispatch
                        ? getVisibility() == VISIBLE
                        : isAttachedToWindow() && getWindowVisibility() == VISIBLE && isShown();
                d.setVisible(visible, true);
            }
            d.setLevel(mLevel);
            mDrawableWidth = d.getIntrinsicWidth();
            mDrawableHeight = d.getIntrinsicHeight();
            applyImageTint();
            applyColorMod();

            configureBounds();
        } else {
            mDrawableWidth = mDrawableHeight = -1;
        }
    }

可以看到IamgeView的setImage相关的方法加载图片的过程大致是这样
1.根据图片路径（资源目录或者文件路径）或者Bitmap对象，生成一个Drawable对象
2.然后调用updateDrawable()方法，设置Drawable对象的宽高
3.执行requestLayout()方法重新布局View
4.执行invalidate()重新绘制ImageView

这里值一提的是，setImageUri()方法加载网络图片，只能用来加载本地图片文件。加载网络图片，应该先下载图片，将其转换成bitmap，再用setImageBitmap显示。

类似的，其他控件设置背景图片的加载过程也大致是这样。

BItmap的内存占用分析

上面提到了加载网络图片，需要先下载图片，转换成Bitmap对象。在实际开发中，因为本地文件和资源目录的图片都不能灵活的应对各种变化，加载显示网络图片的场景，越来越多。而Bitmap的缓存和内存优化就是图片加载优化过程中的一个关键点。先看来来Bitmap内存占用的计算方式。
Bitmap作为位图，需要读入图片在每个像素点上的数据，其主要占据内存的地方，也就是这些像素数据。一张图片像素数据的总大小为，图片的像素大小 * 每个像素点的字节大小，通常你就可以把这个值理解为Bitmap对象所占内存的大小。而图片的像素大小为横向像素值 * 纵向像素值。所以就有了下面这个公式：

Bitmap内存 ≈ 像素数据总大小 = 横向像素值 * 纵向像素值 * 每个像素的内存

单个像素的字节大小

它取决于Bitmap类表示图片质量的参数Config值。Bitmap.Config是一个枚举类，它定义了Bitmap支持的图片色彩质量的类型：

Config	占用内存(byte)	说明
ALPHA_8	1	单透明通道
RGB_565	2	简易RGB色调
ARGB_4444	4	已废弃
ARGB_8888	4	24位真彩色
RGBA_F16	8	Android8.0新增（更丰富的色彩表现HDR）
HARDWARE	Special	Android 8.0 新增（Bitmap直接存储在graphic memory）

通常，BitmapFactory解析图片生成的Bitmap对象，默认的配置是ARGB_8888。

以分辨率为1280 * 960，大小约4.9M的图片为例，分析下Bitmap对象的内存占用情况。
图片在res/drawable目录下，将它加载到320dp * 240dp的ImageView。

Bitmap bitmapDecode = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), resId);
imageView.setImageBitmap(bitmapDecode);

执行程序后，打印出了Bitmap对象的宽高、内存大小以及色彩类型：

image.png

首先，从数据上可以验证：44236800 = 3840 * 2880 * 4。
然后，来解释为什么width=3840，height=2880。
带着这个问题，我们需要来看看BitmapFactory的decode过程

private static native Bitmap nativeDecodeStream(InputStream is, byte[] storage,
        Rect padding, Options opts);
private static native Bitmap nativeDecodeFileDescriptor(FileDescriptor fd,
        Rect padding, Options opts);
private static native Bitmap nativeDecodeAsset(long nativeAsset, Rect padding, Options opts);
private static native Bitmap nativeDecodeByteArray(byte[] data, int offset,
        int length, Options opts);
private static native boolean nativeIsSeekable(FileDescriptor fd);

查看相关源代码，不难发现，真正解析生成Bitmap对象，是在native方法中完成的。为此，我们需要追踪到BitmapFactory.cpp#nativeDecodeXXX方法，我们只看相关的部分：

if (env->GetBooleanField(options, gOptions_scaledFieldID)) {
    const int density = env->GetIntField(options, gOptions_densityFieldID);
    const int targetDensity = env->GetIntField(options, gOptions_targetDensityFieldID);
    const int screenDensity = env->GetIntField(options, gOptions_screenDensityFieldID);
    if (density != 0 && targetDensity != 0 && density != screenDensity) {
        scale = (float) targetDensity / density;
    }
}
...
int scaledWidth = decoded->width();
int scaledHeight = decoded->height();

if (willScale && mode != SkImageDecoder::kDecodeBounds_Mode) {
    scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
    scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
}
...
if (willScale) {
    const float sx = scaledWidth / float(decoded->width());
    const float sy = scaledHeight / float(decoded->height());
    bitmap->setConfig(decoded->getConfig(), scaledWidth, scaledHeight);
    bitmap->allocPixels(&javaAllocator, NULL);
    bitmap->eraseColor(0);
    SkPaint paint;
    paint.setFilterBitmap(true);
    SkCanvas canvas(*bitmap);
    canvas.scale(sx, sy);
    canvas.drawBitmap(*decoded, 0.0f, 0.0f, &paint);
}

从代码中，我们可以看到，Bitmap最终是通过canvas绘制出来。但是绘制之前会有一个缩放（scale）过程。

scale = (float) targetDensity / density;

这一行代码说明，缩放的倍率由targetDensity和density决定。

targetDensity，一般对应于设备屏幕的像素密度
density，一般对应于bitmap对象的像素密度。如果图片放在资源目录下，density就是该资源目录对应的像素密度。比如文件在drawable-mdpi目录下，对应的density为1。文件在drawable-hdpi目录下，对应的density为1.5。同一张图片放置在不同目录下density会有不同的值：

image.png

具体来讲，Bitmap对象的内存大小是和图片所在资源目录的density成正比，和设备屏幕的targetDensity成正比。回到上面那个例子，图片放在res/drawable目录下，它是默认的drawable目录，对应的像素密度（density）为1，也就是density是1。设备屏幕的像素密度（targetDensity）是3。所以scale等于3。这就是1280 * 960的图片，经过decode以后，width为3840，height为2880的原因。

targetDensity和density这两个参数都是从options中获取到的。而这个options就对应于BitmapFactory的Options配置。

用过BitmapFactory类的，肯定都对这个Options配置不会陌生。它包含几个常用的属性：

inDensity，The pixel density to use for the bitmap. bitmap对象自身的像素密度
inTargetDensity，The pixel density of the destination this bitmap will be drawn to.图片绘制的目标区域的像素密度，一般可以理解为设备屏幕的像素密度。
inScreenDensity，The pixel density of the actual screen that is being used。设备屏幕的像素密度。
inSampleSize，可以理解为采样率。它的值表示decode操作时，width和height缩小的倍数。默认是1，它的值只能是2的N次方，并且大于1。
inJustDecodeBounds，这个属性如果为true，表示当前的这次decode操作，不会生成Bitmap对象，而是仅仅读取图片的尺寸和类型信息。
inDensity和图片存放的资源目录有关。inTargetDensity和inScreenDensity一般来说，很少手动去赋值。默认情况下，这俩都是和设备屏幕的像素密度保持一致。
以下是在同一台设备上，图片放在不同资源文件目录（mdpi、hdpi、xhdpi、xxhdpi）下加载的Bitmap对象参数：

image.png

通过以上的执行结果，可以得出这样几个结论：
在同一台设备上，图片所在资源目录的dpi越大，生成的bitmap尺寸越小
设备屏幕的像素密度越大，生成的bitmap尺寸越大
res/drawable目录对应的density值和res/drawable-mdpi目录一样，等于1，dpi值为160。
资源目录的像素密度与设备相同的图片，生成的bitmap不会缩放，尺寸是原始大小。
因此，之前的bitmap内存的计算公式可以演化成：

bitmap内存 ≈ 像素数据总大小 = 图片的像素宽 * 图片的像素高 * (设备屏幕的像素密度/bitmap的像素密度)^2 * 每个像素的内存

以举例的图片来说就是 44236800 = 1280 * 960 *（480/160） ^2 * 4

Bitmap的内存优化
从上面的公式，不难看出，Bitmap的内存优化，主要有三种方式：

加载Bitmap时，选择低色彩的质量参数（Bitmap.Config），如RGB_5665，这样相比默认的ARGB_8888，占用内存缩小一半。
将图片放在合理的资源目录下，尽可能保持和屏幕密度一致。但也不要全都放在最高密度的资源目录下，资源目录的像素密度高于屏幕密度，加载的Bitmap尺寸会小于原始尺寸，甚至小于显示区域的尺寸，就会导致图片被拉伸，这也不能满足有些需求。
根据目标控件的尺寸，在加载图片时，对bitmap的尺寸进行缩放。比如在像素密度为480dpi的屏幕上，width为300dp，height为200dp的ImageView，能显示的无缩放的图片分辨率为900*600，如果图片分辨率大于这个尺寸，解析时就要考虑按比例缩小。

第一种方式，BitmapFactory.Options配置默认的色彩质量参数是ARGB_8888，每个像素占4个字节。而RGB_565每个像素占2个字节。适用于对色彩多样性要求比较低的场景。
第二种方式，在实际开发当中，将图片放置在合理的资源目录下。不能简单的放在res/drawable目录下，也最好不要以为地放在最高密度的drawable-xxxhdpi目录下。需要结合app的实际使用场景，比如通过统计得出，装机量占比中，以480dpi的屏幕密度为主的话，可考虑将原始图片放在drawable-xxhdpi的资源目录下，其他资源目录下放置的图片，根据density比例缩放。如drawable-xhdpi目录放置原始宽高2/3的图片。这样，图片在各个分辨率的屏幕上显示的尺寸和内存占用的情况，基本一致。
第三种方式，主要涉及到BitmapFactory解析Bitmap的优化处理。简单来说就是灵活使用inJustDecodeBounds和inSampleSize属性。下面介绍下其具体步骤：

将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds属性设为true，加载图片。
从BitmapFactory.Options中取出图片的尺寸信息，对应于outWidth和outHeight属性。
根据采样率的取值规则（2的N次方），结合目标控件的尺寸大小，算出采样率inSampleSize的值。
将BitmapFactory.Options的inJustDecodeBounds属性设为false，重新加载图片，获取到bitmap对象。

值得注意的是，这种方式在解析FIleInputStream的缩放时存在问题，原因是FileInputStream是一种有序的文件流，两次decodeStream调用会影响文件流的位置属性，导致第二次调用decodeStream得到的是null。解决这个问题的方法就是，可以通过FIleInputStream得到对应FileDescriptor，然后调用BitmapFactory.decodeFileDescriptor方法来加载缩放后的图片。

本文参考：

https://blog.csdn.net/qq1263292336/article/details/78867461

https://blog.csdn.net/hoyouly/article/details/52839015

https://my.oschina.net/rengwuxian/blog/182885

https://www.jianshu.com/p/3f6f6e4f1c88

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