图片加载的三级缓存

三级缓存概览引入

我们之所以要做缓存，主要是为了提高效率，节省流量。但是为什么要做三级呢？为什么不只存在内存或者只存在文件中呢？这是因为内存的读取速度快，但是容易被回收，容量小，文件的读取速度次之，不过容量大，不到不得已不会被回收。
一般来说，我们首次加载图片，内存和文件是没有缓存的，这样我们需要从网络加载，加载完成后，我们会存到内存和文件中去；当再次加载图片的时候，我们会先查找内存有没有，如果有就直接显示内存中的图片，如果没有，我们会接着查找文件中是否有，如果文件中有，我们会显示文件中的图片，并且把它存到内存中去，这样下次我们在内存中就能找到它了。

三级缓存概念图 ：

三级缓存流程图

• 三级缓存出现原因：

假如每次启动的时候都从网络拉取图片的话，势必会消耗很多流量。在当前的状况下，对于非wifi用户来说，流量还是很贵的，一个很耗流量的应用，其用户数量级肯定要受到影响

• 三级缓存是什么：

  a,内存缓存 优先加载 速度最快 一级缓存

  b,磁盘缓存优先加载速度稍快 二级缓存

  c,网络缓存最后加载速度由网络速度决定（浪费流量）三级缓存

缓存原理

一级缓存：内存缓存

当加载网络图片时，首先会从内存缓存中，查找图片：
有：直接显示图片
没有：从二级缓存中查找图片

二级缓存：磁盘缓存

当一级缓存中没有目标图片时，从二级缓存中查找图片 :
有：先保存内存缓存中，然后显示图片.
没有：从三级缓存中获取图片.

三级缓存：网络缓存

当二级缓存中也没有目标图片时，从网络缓存中查找图片 :
有，先变为磁盘缓存，再变为内存缓存, 最后显示图片.
没有，先网络获取图片，然后磁盘缓存，内存缓存，显示图片

三级缓存的实现：

(1) 网络缓存

要实现网络缓存，这里面一定涉及到异步加载网络图片。
异步加载网络图片常见的有两种形式：
第一种形式就是Thread + handler机制，来完成，
第二种形式就是android的SDK提供的异步工具类，AsyncTask来实现。
这里我们选择AsyncTask来异步加载图片，因为它内部维护了线程池，可以实现并发的加载图片.

【NetCacheUtils】类具体代码如下:

package com.xyxy.cache;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import android.os.AsyncTask;
import android.widget.ImageView;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

/**
 *  2018/6/7.
 *  三级缓存之: 网络缓存
 */
public class NetCacheUtils {
private static final String TAG = "NetCacheUtils";
private Context context;
//从网络获取图片
public void getBitmapFromNet(Context context, ImageView iv, String url){
    this.context = context;
    //让ImageView和url关联起来: 解决图片错位的bug
    iv.setTag(url);

    // 创建内部类 BitmapTask 去实现异步加载网络图片
    new BitmapTask().execute(iv,url);
}

//异步任务
class BitmapTask extends AsyncTask<Object,Void,Bitmap> {
// 定义放图片的容器和网络链接
    private ImageView iv;
    private String url;

    @Override
    protected Bitmap doInBackground(Object... params) {
        //获取参数
        iv = (ImageView) params[0];
        url = (String) params[1];

        //下载图片: 抽取下载图片的方法downloadBitmap()
        Bitmap bitmap = downloadBitmap(url);
        // MyLogger是一个自定义的日志工具类(附件会提供)
//            MyLogger.i(TAG,"从网络上加载了图片");

        //将加载的网络图片缓存到磁盘和内存中:
        // 再缓存到内存中(MemoryCacheUtils后面会实现)
        MemoryCacheUtils.saveCache(bitmap,url);
        // 先缓存到磁盘(LocalCacheUtils后面会实现)
        LocalCacheUtils.saveCache(context,bitmap,url);

        return bitmap;
    }

    @Override
    protected void onPostExecute(Bitmap bitmap) {
        super.onPostExecute(bitmap);
        //获取ImageView对应的url
        String url = (String) iv.getTag();
        // 只有是同一张图片时才显示,防止图片错位
        if(bitmap != null && this.url.equals(url)){
            iv.setImageBitmap(bitmap);
        }
    }
 }

//下载图片的方法(利用IO流)
private Bitmap downloadBitmap(String url) {
    Bitmap bitmap = null;
    HttpURLConnection conn = null;
    try {
        conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
        conn.setRequestMethod("GET");
        conn.setConnectTimeout(3000);
        conn.setReadTimeout(6000);
        conn.connect();
        int responseCode = conn.getResponseCode();
        if(responseCode == 200){
            InputStream inputStream = conn.getInputStream();
            //把流转换成Bitmap对象
            bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream);
            return bitmap;
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }finally {
        if(conn != null){
            conn.disconnect();
        }
    }
    return bitmap;
  }

 }

小结:

定义异步任务，并实现两个方法:
doInBackground:执行在子线程中的方法，作用：网络加载图片
onPostExecute：执行在UI线程中的方法，作用：更新UI，显示图片
定义网络加载图片：该逻辑执行在doInBackground方法中。
绑定UI，显示图片：该逻辑执行在onPostExecute方法中。

备注:

AsyncTask 定义的三种泛型类型 参数：Params，Progress 和 Result的解释
Params： 启动任务执行的输入参数， 比如HTTP 请求的 URL。
Progress： 后台任务执行的百分比。
Result： 后台执行任务最终返回的结果，比如String。

(2) 磁盘缓存

接下来实现磁盘缓存:
磁盘缓存包含两部内容：
1)写磁盘：
如何将一个bitmap写入到磁盘中?
可以通过bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,stream);
2)读磁盘
可以通过BitmapFactory.decodeFile(file.getAbsolutePath());读数据

【LocalCacheUtils.java】工具类,具体代码如下:

  package com.xyxy.cache;
  import android.content.Context;
  import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
/**
 * Created by on 2018/6/7
 * 磁盘缓存（数据存放在本应用程序的cache目录下的Local_cache目录）
 */
public class LocalCacheUtils {
//写缓存
public static void saveCache(Context context, Bitmap bitmap, String url){
    //缓存目录
    File dir = new File(context.getCacheDir(),"local_cache");
    if(!dir.exists()){
        dir.mkdirs();
    }
    //把图片缓存在缓存目录
    // 此处的Md5Utils是一个生成md5文件的工具类(附件会提供)
    File file = new File(dir, Md5Utils.encode(url));
    FileOutputStream stream = null;
    try {
        stream = new FileOutputStream(file);
    } catch (FileNotFoundException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    // 核心代码
    bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,stream);
}
//读缓存
public static Bitmap readCache(Context context,String url){
    File dir = new File(context.getCacheDir(),"local_cache");
    if(!dir.exists()){
        return null;
    }
    File file = new File(dir, Md5Utils.encode(url));
    if(!file.exists()){
        return null;
    }
    // 核心代码
    Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(file.getAbsolutePath());
    //重要操作: 把数据缓存在内存中
    // MemoryCacheUtils马上讲到
    MemoryCacheUtils.saveCache(bitmap,url);
    return bitmap;
}
}

小结 :

借助md5工具类将图片url转化为图片名称,通过IO流将数据写到磁盘中.
通过url获取图片名称,从磁盘中读取数据使用 DiskDataCacher是一个轻量级的Android磁盘缓存工具，基于LRU算法实现，同时可以设置缓存有效期，使用起来十分方便。
用于缓存网络请求返回的数据，并且可以设置缓存数据的有效期，比如，缓存时间假设为1个小时，超时1小时后再次获取缓存会自动失效，让客户端重新请求新的数据，这样
可以减少客户端流量，同时减少服务器并发量。
用于代替SharePreference当做配置文件，缓存一些较大的配置数据，效率更高，可以减少内存消耗。SharePreference不能用来缓存较大数据的理由：请不要滥用
SharedPreference

• 支持扩展，扩展后可以缓存JsonObject、Bitmap、Drawable和序列化的java对象等等

(3) 内存缓存

接下来我们实现内存缓存, 内存缓存同样也包含两部分内容：
1)写入内存： 可以通过HashMap，把对应的数据进行保存
Key：对应的url
Value：对应的bitmap

2. 从内存读 从HashMap中取， 通过key取出对应bitmap

【MemoryCacheUtils】工具类 , 具体代码如下:

package com.xyxy.cache;
import android.graphics.Bitmap;
import android.util.LruCache;

/**
 * Created by on 2018/6/7.
 * 内存缓存：通过HashMap来进行数据
 * <p>
   * 的存储
   */
public class MemoryCacheUtils {
    static {
    //caches = new HashMap<>();
    //Android虚拟机的内存只有16M,易产生OOM异常（内存溢出）
    //java语言提供了另外一种机制：软引用、弱引用、虚引用
    //软引用：当虚拟机内存不足的时候，回收软引用的对象
    //弱引用:当对象没有应用的时候，马上回收
    //虚引用 ：任何情况下都可能回收
    //java默认的数据类型是强引用类型
    //caches = new HashMap<>();

    //因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始，
    //垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，
    //这让软引用和弱引用变得不再可靠。
    //google官方推荐我们使用这样一种缓存机制：LruCache.
    //LruCache lru:least recently used 最近最少使用的算法
    //A
    //B
    //C(最近使用的最少   优先被回收)
    //B
    //A
    long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();
    int cacheSize = (int) (maxMemory / 8);
    lruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
        @Override
        protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
            return value.getByteCount();
        }
    };
}

// 1. 创建LruCache对象
private static LruCache<String, Bitmap> lruCache;

private static final String TAG = "TextDownload";


//写缓存
public static void saveCache(Bitmap bitmap, String url) {
    // 4. 使用put()方法缓存对象
    if (readCache(url) == null) {
        lruCache.put(url, bitmap);
    }
}

// 从缓存中删除指定的Bitmap
//读缓存
public static Bitmap readCache(String url) {
    // 5. 使用get()方法取出对象
    return lruCache.get(url);
}
}

小结 :

1. 刚开始我是通过一个HashMap来缓存数据的，当缓存大量的图片时，就会导致应用程序出现内存溢出OOM的情况。属于强引用状态.
2. 为了解决这样的问题，我将缓存的bitmap对象，由原来的强引用状态变为软引用状态。当内存不足时，回收软用的bitmap对象。
3. 我们通过软引用方式，来解决内存溢出的情况，是可以的！但是代码中我有提到,随着android系统的升级和更新，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象. 因此，持有软引用对象变得不太可靠了。
4. 最后确定的是google官方推荐我们使用这样一种缓存机制：LruCache

什么是LruCache??

• 使用最近最少算法机制。来缓存每个对象的。
• 把近期最少使用的数据从缓存中移除，保留使用最频繁的数据
• LruCache内存维护一个LinkedHashMap，来维护每个缓存对象
• 从LruCache取出对象，它会把当前使用的对象进行移动到LinkedHashMap尾端
• 如果添加一个缓存对象，LruCache会把当前对象也放在LinkedHashMap尾端
• 在LinkedHashMap的顶端就是最近最少使用的缓存对象。也就是被移除的对象了。

LruCache使用:

• 构建LruCache对象，同时指定内存缓存大小
• 重写内部的sizeOf方法，计算每个图片的大小
• 使用LruCache的put方法缓存对象
• 使用LruCache的get方法取出对象
• 缓存在Android的Data data目录下
  讲到LruCache不得不提一下LinkedHashMap，因为LruCache中Lru算法的实现就是通过LinkedHashMap来实现的。LinkedHashMap继承于HashMap，它使用了一个双向链表来存储Map中的Entry顺序关系，这种顺序有两种，一种是LRU顺序，一种是插入顺序，这可以由其构造函数public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor, boolean accessOrder)指定。所以，对于get、put、remove等操作，LinkedHashMap除了要做HashMap做的事情，还做些调整Entry顺序链表的工作。LruCache中将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存，每次调用get(也就是从内存缓存中取图片)，则将该对象移到链表的尾端。调用put插入新的对象也是存储在链表尾端，这样当内存缓存达到设定的最大值时，将链表头部的对象（近期最少用到的）移除。

最终用于使用的 三级缓存框架 搭建

结合上面创建的三个工具类, 实现类似Picasso功能的框架:

【BitmapUtils】类, 具体代码如下:

package com.xyxy.cache;
import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.util.Log;
import android.widget.ImageView;

/**
 * Created by Administrator on 2018/6/7.
 * 图片三级缓存框架
 */

public class BitmapUtils {
private static final String TAG = "BitmapUtils";

static {
    netCacheUtils = new NetCacheUtils();
    localCacheUtils = new LocalCacheUtils();
    memoryCacheUtils = new MemoryCacheUtils();
}

private static NetCacheUtils netCacheUtils;
private static LocalCacheUtils localCacheUtils;
private static MemoryCacheUtils memoryCacheUtils;

//显示图片
public static void display(Context context, ImageView iv, String url) {
    Bitmap bitmap = null;
    //内存缓存
    bitmap = memoryCacheUtils.readCache(url);
    if (bitmap != null) {
        iv.setImageBitmap(bitmap);
        Log.e(TAG, "从内存获取了图片");
        return;
    }
    //磁盘缓存
    bitmap = localCacheUtils.readCache(context, url);
    if (bitmap != null) {
        iv.setImageBitmap(bitmap);
        Log.e(TAG, "从磁盘获取了图片");
        return;
    }
    //网络缓存
    netCacheUtils.getBitmapFromNet(context, iv, url);
}
}

小结 :

此处只提供了一个显示网络图片的方法 display(), 只需要传入一下三个参数即可:
Context context : 上下文
ImageView iv: 存放图片的容器
String url: 图片的网络链接

【Md5Utils】生成md5文件工具类:

package com.xyxy.picture.aaaaaaa;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;

public class Md5Utils {
public static String encode(String password){
    try {
        MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance("MD5");
        byte[] result = digest.digest(password.getBytes());
        StringBuffer sb = new StringBuffer();
        for(byte b : result){
            int number = (int)(b & 0xff) ;
            String str = Integer.toHexString(number);
            if(str.length()==1){
                sb.append("0");
            }
            sb.append(str);
        }
        return sb.toString();
    } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
        e.printStackTrace();
        return "";
    }
}
}

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