(缓存)

//into 过程
--> ViewTarget<ImageView, TranscodeType> into(ImageView view)  @RequestBuilder
    --> buildImageViewTarget(...) @GlideContext
        --> buildTarget(...) @ImageViewTargetFactory //通过工厂模式构建 ImageViewTarget
    --> into(...) @RequestBuilder
        --> buildRequest(target, targetListener, options, callbackExecutor) @RequestBuilder //构建 Request
            --> buildRequestRecursive(...) @RequestBuilder
            --> buildThumbnailRequestRecursive(..) @RequestBuilder
            --> obtainRequest(...) @RequestBuilder
            --> return SingleRequest.obtain(...) @RequestBuilder
            --> return new SingleRequest<>(...) @SingleRequest
        --> requestManager.track(target, request); @RequestManager
            --> targetTracker.track(target) @TargetTracker
            --> requestTracker.runRequest(request) @RequestTracker
            --> request.begin(); @SingleRequest
            --> onSizeReady(int width, int height) @SingleRequest //用户设置了宽和高
            --> engine.load(...) @Engine
                --> EngineKey key = keyFactory.buildKey(...) @EngineKeyFactory //拿到缓存或者请求的 key
                    --> new EngineKey(...) @EngineKeyFactory
                --> loadFromMemory(key, isMemoryCacheable, startTime); @Engine
                    --> loadFromActiveResources(key); @Engine //根据 key 拿到活动缓存中的资源
                    --> loadFromCache(key); @Engine ////尝试从内存缓存 LruCache 中找寻这个资源
                --> LoadStatus waitForExistingOrStartNewJob(...) @Engine
                    --> EngineJob<R> engineJob = engineJobFactory.build(...) @Engine#EngineJobFactory //线程池大管家
                    --> DecodeJob<R> decodeJob = decodeJobFactory.build(...) @Engine#DecodeJobFactory //执行的任务
                    --> engineJob.start(decodeJob) @EngineJob //开始执行
                        --> executor.execute(decodeJob);
                        --> run() @DecodeJob
                        --> runWrapped() @DecodeJob
                            --> stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE); //策略机制（磁盘缓存）
                            --> currentGenerator = getNextGenerator(); //根据当前资源状态，获取资源执行器
                            --> runGenerators(); //执行
                                --> currentGenerator.startNext() @SourceGenerator
                                --> List<LoadData<?>> getLoadData() @DecodeHelper
                                    --> modelLoader.buildLoadData(model, width, height, options); @HttpGlideUrlLoader //开始构建加载器
                                    --> new LoadData<>(url, new HttpUrlFetcher(url, timeout)); @HttpGlideUrlLoader
                                --> loadData.fetcher.loadData(helper.getPriority(), this);//使用加载器中的 fetcher 根据优先级加载数据
                                    --> loadData(...) @HttpUrlFetcher
                                        --> InputStream result = loadDataWithRedirects(...) //http 请求，返回一个 InputStream 输入流
                                        --> callback.onDataReady(result);//将 InputStream 以回调形式回调出去
                                        
          
        --> onDataReady(...) @SourceGenerator
        --> onDataFetcherReady(...) @DecodeJob
        --> decodeFromRetrievedData() @DecodeJob//解析返回回来的数据 
        --> decodeFromData(...) @DecodeJob
        --> decodeFromFetcher(...) @DecodeJob
        --> runLoadPath(...) @DecodeJob
        --> Resource<Transcode> load(...) @LoadPath //将解析资源的任务转移到 Load.path 方法中
        --> loadWithExceptionList(...) @LoadPath
        --> Resource<Transcode> decode(...) @DecodePath
            --> decodeResource(...) @DecodePath //将数据解析成中间资源
            --> decodeResourceWithList(...) @DecodePath
            --> Resource<Bitmap> decode(...) @StreamBitmapDecoder
            --> downsampler.decode(...) @Downsampler
        --> Resource<ResourceType> transformed = callback.onResourceDecoded(decoded);//解析完数据回调出去
        --> transcoder.transcode(transformed, options); //转换资源为目标资源 Bitmap to Drawable
            --> transcode(...) @BitmapDrawableDecoder
            --> LazyBitmapDrawableResource.obtain(resources, toTranscode) @LazyBitmapDrawableResource       

一、into源码

into时序图：

RequestBuilder.java

  @NonNull
  public ViewTarget<ImageView, TranscodeType> into(@NonNull ImageView view) {
    Util.assertMainThread();
    Preconditions.checkNotNull(view);
    // 根据 ImageView 布局中的 scaleType 来重构 requestOptions
    BaseRequestOptions<?> requestOptions = this;
    if (!requestOptions.isTransformationSet()
        && requestOptions.isTransformationAllowed()
        && view.getScaleType() != null) {
      //如果在 xml ImageView 节点中 没有设置 scaleType 那么默认在构造函数中进行了初始化为   mScaleType = ScaleType.FIT_CENTER;  
      switch (view.getScaleType()) {
       .....
        case FIT_CENTER:
        case FIT_START:
        case FIT_END:
          //这里用到了克隆（原型设计模式），选择一个 居中合适 显示的方案，同学们会发现，到处都是设计模式，它不是为了装B哦
          requestOptions = requestOptions.clone().optionalFitCenter();
          break;
       ....
      }
    }
    //调用 into 重载函数，创建一个 ViewTarget
    return into(
        //调用 buildImageViewTarget 构建一个 ImageView 类型的 Target(Bitmap/Drawable)
        glideContext.buildImageViewTarget(view, transcodeClass),
        /*targetListener=*/ null,
        requestOptions,
        Executors.mainThreadExecutor());
  }

上面代码就两大步：

第一步：先拿到当前 ImageView getScaleType 类型的属性，然后重新 clone 一个进行配置；

第二步：调用 into 重载继续构建；

同学们先来看下 glideContext.buildImageViewTarget 是怎么构建出来 ImageViewTarget，最终一定会走到 ImageViewTagert，在ImageViewTagert中显示图片

  @NonNull
  public <X> ViewTarget<ImageView, X> buildImageViewTarget(
      @NonNull ImageView imageView, @NonNull Class<X> transcodeClass) {
    //调用 工厂模式 根据 transcodeClass 生成出一个对应的 ImageViewTarget
    return imageViewTargetFactory.buildTarget(imageView, transcodeClass);
  }

public class ImageViewTargetFactory {
  @NonNull
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public <Z> ViewTarget<ImageView, Z> buildTarget(@NonNull ImageView view,
      @NonNull Class<Z> clazz) {
    //如果目标的编码类型属于 Bitmap 那么就创建一个 Bitmap 类型的 ImageViewTarget
    if (Bitmap.class.equals(clazz)) {
      return (ViewTarget<ImageView, Z>) new BitmapImageViewTarget(view);
    //如果目标的编码类型属于 Drawable 那么就创建一个 Drawable 类型的 ImageViewTarget
    } else if (Drawable.class.isAssignableFrom(clazz)) {
      return (ViewTarget<ImageView, Z>) new DrawableImageViewTarget(view);
    } else {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Unhandled class: " + clazz + ", try .as*(Class).transcode(ResourceTranscoder)");
    }
  }
}

同学们注意：上面 生产 Target 的时候注意一下，只要调用了 asBitmap 才会执行生产 BitmapImageViewTarget ,所以这里我们关注 Drawable 类型就行了，我们就先简单看看这个 target 内部怎么实现的，因为最后会讲到这个，先让同学们有个印象：

public class DrawableImageViewTarget extends ImageViewTarget<Drawable> {

  public DrawableImageViewTarget(ImageView view) {
    super(view);
  }

  @SuppressWarnings({"unused", "deprecation"})
  @Deprecated
  public DrawableImageViewTarget(ImageView view, boolean waitForLayout) {
    super(view, waitForLayout);
  }

  @Override
  protected void setResource(@Nullable Drawable resource) {
    view.setImageDrawable(resource);
  }
}

同学们从上面代码可以知道 DrawableImageViewTarget 继承的是 ImageViewTarget 重写的 setResource 函数，实现了显示 Drawable 图片的逻辑，好了，这里先有个印象就行，我们只管主线流程，支线细节先跳读，最后会讲到怎么调用的。继续 into 重载

RequestBuilder.java

  private <Y extends Target<TranscodeType>> Y into(
      @NonNull Y target,
      @Nullable RequestListener<TranscodeType> targetListener,
      BaseRequestOptions<?> options,
      Executor callbackExecutor) {
    Preconditions.checkNotNull(target);
    //这里的 isModelSet 是在 load 的时候赋值为 true 的，所以不会抛异常
    if (!isModelSet) {
      throw new IllegalArgumentException("You must call #load() before calling #into()");
    }
    //为这个 http://xxx.png 生成一个 Glide request 请求
    Request request = buildRequest(target, targetListener, options, callbackExecutor);
    //相当于拿到上一个请求
    Request previous = target.getRequest();
    //下面的几行说明是否与上一个请求冲突，一般不用管 直接看下面 else 判断
    if (request.isEquivalentTo(previous)
        && !isSkipMemoryCacheWithCompletePreviousRequest(options, previous)) {
      request.recycle();
      if (!Preconditions.checkNotNull(previous).isRunning()) {
        previous.begin();
      }
      return target;
    }
    //清理掉目标请求管理
    requestManager.clear(target);
    //重新为目标设置一个 Glide request 请求
    target.setRequest(request);
    //最后是调用 RequestManager 的 track 来执行目标的 Glide request 请求
    requestManager.track(target, request);

    return target;
  }

以上核心就两个点：

第一点：为 target buildRequest 构建一个 Glide request 请求；
第二点：将构建出来的 Request 交于 RequestManager 来执行；

同学们来简单的来看下怎么构建的 Request：

RequestBuilder.java

  private Request buildRequest(
      Target<TranscodeType> target,
      @Nullable RequestListener<TranscodeType> targetListener,
      BaseRequestOptions<?> requestOptions,
      Executor callbackExecutor) {
    return buildRequestRecursive(
        target,
        targetListener,
        /*parentCoordinator=*/ null,
        transitionOptions,
        requestOptions.getPriority(),
        requestOptions.getOverrideWidth(),
        requestOptions.getOverrideHeight(),
        requestOptions,
        callbackExecutor);
  }

RequestBuilder.java

  private Request obtainRequest(
      Target<TranscodeType> target,
      RequestListener<TranscodeType> targetListener,
      BaseRequestOptions<?> requestOptions,
      RequestCoordinator requestCoordinator,
      TransitionOptions<?, ? super TranscodeType> transitionOptions,
      Priority priority,
      int overrideWidth,
      int overrideHeight,
      Executor callbackExecutor) {
    return SingleRequest.obtain(
        context,
        glideContext,
        model,
        transcodeClass,
        requestOptions,
        overrideWidth,
        overrideHeight,
        priority,
        target,
        targetListener,
        requestListeners,
        requestCoordinator,
        glideContext.getEngine(),
        transitionOptions.getTransitionFactory(),
        callbackExecutor);
  }

同学们最后我们发现是 SingleRequest.obtain 来为我们构建的 Request 请求对象，开始只是初始化一些配置属性，下面我们就来找begin 开始的地方, 先来看下 track 函数执行:
RequestManager.java

 //这里对当前 class 加了一个同步锁避免线程引起的安全性  
 synchronized void track(@NonNull Target<?> target, @NonNull Request request) {
    //添加一个目标任务  
    targetTracker.track(target);
    //执行 Glide request
    requestTracker.runRequest(request);
  }

走到RequestTracker.java类

public class RequestTracker {
    // 请求队列
    private final Set<Request> requests = Collections.newSetFromMap(new WeakHashMap<Request, Boolean>());
    // 等待队列
    @SuppressWarnings("MismatchedQueryAndUpdateOfCollection")
    private final List<Request> pendingRequests = new ArrayList<Request>();
    //是否暂停
    private boolean isPaused;

    public void runRequest(@NonNull Request request) {
        //添加一个请求
        requests.add(request);
        //是否暂停
        if (!isPaused) {
        //没有暂停，开始调用 Request begin 执行
             request.begin();
        } else {
          //如果调用了 暂停，清理请求
          request.clear();
          //加入等待队列
          pendingRequests.add(request);
        }
    }
}

里面有两个队列：requests 请求队列，pendingRequests等待队列。

上面的逻辑是先为 requests 添加一个请求，看看是否是停止状态，如果不是就调用 request.begin();执行。

这里的 Request 是一个接口，通过之前我们讲到 buildRequest 函数可知 Request 的实现类是 SingleRequest 我们就直接看它的 begin 函数。

SingleRequest.java类

  @Override
  public synchronized void begin() {
    assertNotCallingCallbacks();
    stateVerifier.throwIfRecycled();
    startTime = LogTime.getLogTime();
    if (model == null) {
      //检查外部调用的尺寸是否有效
      if (Util.isValidDimensions(overrideWidth, overrideHeight)) {
        width = overrideWidth;
        height = overrideHeight;
      }
      //失败的回调
      int logLevel = getFallbackDrawable() == null ? Log.WARN : Log.DEBUG;
      onLoadFailed(new GlideException("Received null model"), logLevel);
      return;
    }
    if (status == Status.RUNNING) {
      throw new IllegalArgumentException("Cannot restart a running request");
    }

    if (status == Status.COMPLETE) {
      //表示资源准备好了
      onResourceReady(resource, DataSource.MEMORY_CACHE);
      return;
    }


    status = Status.WAITING_FOR_SIZE;
    //这里表示大小已经准备好了
    if (Util.isValidDimensions(overrideWidth, overrideHeight)) {
      //开始，用户设置了宽和高
      onSizeReady(overrideWidth, overrideHeight);
    } else {
      target.getSize(this); //没有指定宽和高，再次进行测量
    }
        
    //这里是刚刚开始执行的回调，相当于显示开始的进度
    if ((status == Status.RUNNING || status == Status.WAITING_FOR_SIZE)
        && canNotifyStatusChanged()) {
      target.onLoadStarted(getPlaceholderDrawable());
    }
    if (IS_VERBOSE_LOGGABLE) {
      logV("finished run method in " + LogTime.getElapsedMillis(startTime));
    }
  }

同学们我们直接看 onSizeReady：

SingleRequest.java

  public synchronized void onSizeReady(int width, int height) {
    stateVerifier.throwIfRecycled();
    ....//都是一些初始化状态，配置属性，我们不用管。
 
    loadStatus =
        //加载
        engine.load(
            glideContext,
            model,
            requestOptions.getSignature(),
            this.width,
            this.height,
            requestOptions.getResourceClass(),
            transcodeClass,
            priority,
            requestOptions.getDiskCacheStrategy(),
            requestOptions.getTransformations(),
            requestOptions.isTransformationRequired(),
            requestOptions.isScaleOnlyOrNoTransform(),
            requestOptions.getOptions(),
            requestOptions.isMemoryCacheable(),
            requestOptions.getUseUnlimitedSourceGeneratorsPool(),
            requestOptions.getUseAnimationPool(),
            requestOptions.getOnlyRetrieveFromCache(),
            this,
            callbackExecutor);
  }

调用Engine.java的 load 方法:

  public synchronized <R> LoadStatus load(
      GlideContext glideContext,
      Object model,
      Key signature,
      int width,
      int height,
      Class<?> resourceClass,
      Class<R> transcodeClass,
      Priority priority,
      DiskCacheStrategy diskCacheStrategy,
      Map<Class<?>, Transformation<?>> transformations,
      boolean isTransformationRequired,
      boolean isScaleOnlyOrNoTransform,
      Options options,
      boolean isMemoryCacheable,
      boolean useUnlimitedSourceExecutorPool,
      boolean useAnimationPool,
      boolean onlyRetrieveFromCache,
      ResourceCallback cb,
      Executor callbackExecutor) {

    //拿到缓存或者请求的 key
    EngineKey key = keyFactory.buildKey(model, signature, width, height, transformations, resourceClass, transcodeClass, options);
    //根据 key 拿到 活动缓存 中的资源
    EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);
    //如果 ActiveResources 活动缓存中有就回调出去
    if (active != null) {
      cb.onResourceReady(active, DataSource.MEMORY_CACHE);
      return null;
    }

    //尝试从 LruResourceCache 中找寻这个资源 ，内存缓存
    EngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);
    if (cached != null) {
      //如果内存缓存 Lru 中资源存在回调出去
      cb.onResourceReady(cached, DataSource.MEMORY_CACHE);
      return null;
    }

    //------------- 走到这里说明活动缓存 跟内存 缓存都没有找到 -----------
    
    //根据 Key 看看缓存中是否有正在执行的任务
    EngineJob<?> current = jobs.get(key, onlyRetrieveFromCache);
    if (current != null) {
      //如果正在执行，把数据回调出去
      current.addCallback(cb, callbackExecutor);
      if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
        logWithTimeAndKey("Added to existing load", startTime, key);
      }
      return new LoadStatus(cb, current);
    }

    // --------------   走到这里说明是一个新的任务  ---------------
    // --------------   构建新的请求任务  ---------------
    EngineJob<R> engineJob = //线程池大管家
        engineJobFactory.build(
            key,
            isMemoryCacheable,
            useUnlimitedSourceExecutorPool,
            useAnimationPool,
            onlyRetrieveFromCache);

    DecodeJob<R> decodeJob = //执行的任务
        decodeJobFactory.build(
            glideContext,
            model,
            key,
            signature,
            width,
            height,
            resourceClass,
            transcodeClass,
            priority,
            diskCacheStrategy,
            transformations,
            isTransformationRequired,
            isScaleOnlyOrNoTransform,
            onlyRetrieveFromCache,
            options,
            engineJob);
    //把当前需要执行的 key 添加进缓存
    jobs.put(key, engineJob);
    //执行任务的回调
    engineJob.addCallback(cb, callbackExecutor);
    //开始执行。
    engineJob.start(decodeJob);

    return new LoadStatus(cb, engineJob);
  }

通过 engine.load 这个函数里面的逻辑，同学们我们可以总结3点：

1、先构建请求或者缓存 KEY，保证图片的唯一性 ;

2、根据 KEY 从内存缓存中查找对应的资源数据(ActiveResources（活动缓存，内部是一个 Map 用弱引用持有），LruResourceCache 内存缓存)，如果有就回调 对应监听的 onResourceReady 表示数据准备好了。

3、从执行缓存中查找对应 key 的任务

3.1、如果找到了，就说明已经正在执行了，不用重复执行。（查看 jobs 中根据 Key 看看缓存中是否有正在执行的任务）
3.2、没有找到，通过 EngineJob.start 开启一个新的请求任务执行。

• 缓存加载

public class Engine
    implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {
  //活动缓存            
  @Nullable
  private EngineResource<?> loadFromActiveResources(Key key) {
    EngineResource<?> active = activeResources.get(key);
    if (active != null) {
      active.acquire();
    }

    return active;
  }

  //内存缓存
  private EngineResource<?> loadFromCache(Key key) {
    EngineResource<?> cached = getEngineResourceFromCache(key);
    if (cached != null) {
      cached.acquire();
      //添加活动缓存
      activeResources.activate(key, cached);
    }
    return cached;
  }
}

final class ActiveResources {
  private final boolean isActiveResourceRetentionAllowed;
  private final Executor monitorClearedResourcesExecutor;
  //活动缓存
  @VisibleForTesting final Map<Key, ResourceWeakReference> activeEngineResources = new HashMap<>();
  private final ReferenceQueue<EngineResource<?>> resourceReferenceQueue = new ReferenceQueue<>();

  private ResourceListener listener;

  private volatile boolean isShutdown;
  @Nullable private volatile DequeuedResourceCallback cb;
  
    @Nullable
  synchronized EngineResource<?> get(Key key) {
    ResourceWeakReference activeRef = activeEngineResources.get(key);
    if (activeRef == null) {
      return null;
    }

    EngineResource<?> active = activeRef.get();
    if (active == null) {
      cleanupActiveReference(activeRef);
    }
    return active;
  }
}

同学们下面我们就来看下 EngineJob#start 具体执行逻辑:

  //EngineJob.java
  public synchronized void start(DecodeJob<R> decodeJob) {
    this.decodeJob = decodeJob;
    //拿到 Glide 执行的线程池
    GlideExecutor executor = decodeJob.willDecodeFromCache()
        ? diskCacheExecutor
        : getActiveSourceExecutor();
    //开始执行
    executor.execute(decodeJob);
  }

通 DecodeJob 源码得知，它是实现的 Runnable 接口，这里 GlideExecutor 线程池开始执行，就会启动 DecodeJob 的 run 函数，我们跟踪 run 的实现:

class DecodeJob<R> implements DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback,
    Runnable,
    Comparable<DecodeJob<?>>,
    Poolable {
      
      // 线程执行调用 run
      @Override
      public void run() {

        GlideTrace.beginSectionFormat("DecodeJob#run(model=%s)", model);

        DataFetcher<?> localFetcher = currentFetcher;
        try {
          //是否取消了当前请求
          if (isCancelled) {
            notifyFailed();
            return;
          }
          //执行
          runWrapped();
        } catch (CallbackException e) {

         .....//一些错误回调
      }
    }

分析DecodeJob.java的 runWrapped 方法:

  private void runWrapped() {
    switch (runReason) {
      case INITIALIZE:
        //获取资源状态
        stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE); //策略机制
        //根据当前资源状态，获取资源执行器
        currentGenerator = getNextGenerator();
        //执行
        runGenerators();
        break;
      ...
    }
  }

  private Stage getNextStage(Stage current) {
    switch (current) {
      case INITIALIZE:
        //如果外部调用配置了资源缓存策略，那么返回 Stage.RESOURCE_CACHE
        //否则继续调用 Stage.RESOURCE_CACHE 执行。
        return diskCacheStrategy.decodeCachedResource()
            ? Stage.RESOURCE_CACHE : getNextStage(Stage.RESOURCE_CACHE);
      case RESOURCE_CACHE:
        //如果外部配置了源数据缓存，那么返回 Stage.DATA_CACHE
        //否则继续调用 getNextStage(Stage.DATA_CACHE)
        return diskCacheStrategy.decodeCachedData()
            ? Stage.DATA_CACHE : getNextStage(Stage.DATA_CACHE);
      case DATA_CACHE:
        //如果只能从缓存中获取数据，则直接返回 FINISHED，否则，返回SOURCE。
        //意思就是一个新的资源
        return onlyRetrieveFromCache ? Stage.FINISHED : Stage.SOURCE;
      case SOURCE:
      case FINISHED:
        return Stage.FINISHED;
      default:
        throw new IllegalArgumentException("Unrecognized stage: " + current);
    }
  }

通过上面代码可以知道，我们在找资源的执行器，这里由于我们没有在外部配置缓存策略所以，直接从源数据加载，看下面代码：

  private DataFetcherGenerator getNextGenerator() {
    switch (stage) {
      //从资源缓存执行器
      case RESOURCE_CACHE:
        return new ResourceCacheGenerator(decodeHelper, this);
      //源数据磁盘缓存执行器
      case DATA_CACHE:
        return new DataCacheGenerator(decodeHelper, this);
      //什么都没有配置，源数据的执行器
      case SOURCE:
        return new SourceGenerator(decodeHelper, this);
      case FINISHED:
        return null;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized stage: " + stage);
    }
  }

同学们知道，由于我们什么都没有配置，返回的是 SourceGenerator 源数据执行器。继续下面代码执行：

  //DecodeJob.java
  private void runGenerators() {
    currentThread = Thread.currentThread();
    startFetchTime = LogTime.getLogTime();
    boolean isStarted = false;
    //判断是否取消，是否开始
    //调用 DataFetcherGenerator.startNext() 判断是否是属于开始执行的任务
    while (!isCancelled && currentGenerator != null
        && !(isStarted = currentGenerator.startNext())) {
   
      ....
  }

同学们注意：上面代码先看 currentGenerator.startNext() 这句代码，DataFetcherGenerator 是一个抽象类，那么这里执行的实现类是哪一个，可以参考下面说明：

Stage.RESOURCE_CACHE【状态标记】 ---- 从磁盘中获取缓存的资源数据【作用】 --- ResourceCacheGenerator【执行器】

Stage.DATA_CACHE【状态标记】 ---- 从磁盘中获取缓存的源数据【作用】 --- DataCacheGenerator【执行器】

Stage.SOURCE【状态标记】 --- 一次新的请求任务 --- SourceGenerator【执行器】

因为这里我们没有配置缓存，那么直接看 SourceGenerator.java

  //SourceGenerator.java
  @Override
  public boolean startNext() {
        ...
    loadData = null;
    boolean started = false;
    while (!started && hasNextModelLoader()) {
      //获取一个 ModelLoad 加载器
      loadData = helper.getLoadData().get(loadDataListIndex++);
      if (loadData != null
          && (helper.getDiskCacheStrategy().isDataCacheable(loadData.fetcher.getDataSource())
          || helper.hasLoadPath(loadData.fetcher.getDataClass()))) {
        started = true;
        //使用加载器中的 fetcher 根据优先级加载数据
        loadData.fetcher.loadData(helper.getPriority(), this);
      }
    }
    return started;
  }

这里同学们看 helper.getLoadData() 获取的是一个什么样的加载器，我们可以先猜一下，因为没有配置任何缓存，所以可以猜得到是 http 请求了，那么是不是猜测的那样的，同学们我们一起来验证下。
进入DecodeHelper.java类

  //DecodeHelper.java
  List<LoadData<?>> getLoadData() {
    if (!isLoadDataSet) {
      isLoadDataSet = true;
      loadData.clear(); 
      //从 Glide 注册的 Model 来获取加载器（注册是在 Glide 初始化的时候通过 registry
       // .append（）添加的）
      List<ModelLoader<Object, ?>> modelLoaders = glideContext.getRegistry().getModelLoaders(model);
     
      for (int i = 0, size = modelLoaders.size(); i < size; i++) {
        ModelLoader<Object, ?> modelLoader = modelLoaders.get(i);
        LoadData<?> current =
          //开始构建加载器
            modelLoader.buildLoadData(model, width, height, options);
        //如果架子啊器不为空，那么添加进临时缓存
        if (current != null) {
          loadData.add(current);
        }
      }
    }
    return loadData;
  }

首先拿到一个加载器的容器，加载器是在 Glide 初始化的时候 通过 Registry.append() 添加的，这里因为同学们我们以网络链接举例的。所以，ModelLoad 的实现类是 HttpGlideUrlLoader 加载器，我们看下它的具体实现：

  //HttpGlideUrlLoader.java
  @Override
  public LoadData<InputStream> buildLoadData(@NonNull GlideUrl model, int width, int height,
      @NonNull Options options) {
    GlideUrl url = model;
    if (modelCache != null) {
      url = modelCache.get(model, 0, 0);
      if (url == null) {
        modelCache.put(model, 0, 0, model);
        url = model;
      }
    }
    int timeout = options.get(TIMEOUT);
    // 【同学们注意：之前有开发者看了一周Glide源码，也找不到网络请求的地方，我们现在就已经找到了，很伟大了，可以给自己鼓掌】 
    return new LoadData<>(url, new HttpUrlFetcher(url, timeout));
  }

这里看到是返回的一个HttpUrlFetcher 给加载器。加载器我们拿到了，现在开始加载，返回到刚刚的源码，请看下面：

class DataCacheGenerator implements DataFetcherGenerator,
    DataFetcher.DataCallback<Object> {
      
      //挑重要代码
       @Override
  public boolean startNext() {
....
    while (!started && hasNextModelLoader()) {
      ModelLoader<File, ?> modelLoader = modelLoaders.get(modelLoaderIndex++);
      loadData =
          modelLoader.buildLoadData(cacheFile, helper.getWidth(), helper.getHeight(),
              helper.getOptions());
      if (loadData != null && helper.hasLoadPath(loadData.fetcher.getDataClass())) {
        started = true;
        //通过拿到的加载器，开始加载数据
        loadData.fetcher.loadData(helper.getPriority(), this);
      }
    }
    return started;
  }   
}

因为刚刚同学们知道了这里拿到的加载器是HttpUrlFetcher 所以我们直接看它的 loadData 实现:

//HttpUrlFetcher.java
  @Override
  public void loadData(@NonNull Priority priority,
      @NonNull DataCallback<? super InputStream> callback) {
    long startTime = LogTime.getLogTime();
    try {
      //http 请求，返回一个 InputStream 输入流
      InputStream result = loadDataWithRedirects(glideUrl.toURL(), 0, null, glideUrl.getHeaders());
      //将 InputStream 以回调形式回调出去
      callback.onDataReady(result);
    } catch (IOException e) {
      callback.onLoadFailed(e);
    } finally {
     ...
    }
  }

同学们继续看 loadDataWithRedirects 这个函数访问 HttpURLConnection 生成的一个 InputStream：

 //HttpUrlFetcher.java
  private InputStream loadDataWithRedirects(URL url, int redirects, URL lastUrl,
      Map<String, String> headers) throws IOException {
    if (redirects >= MAXIMUM_REDIRECTS) {
      throw new HttpException("Too many (> " + MAXIMUM_REDIRECTS + ") redirects!");
    } else {

      try {
        if (lastUrl != null && url.toURI().equals(lastUrl.toURI())) {
          throw new HttpException("In re-direct loop");
        }
      } catch (URISyntaxException e) {
        // Do nothing, this is best effort.
      }
    }

    urlConnection = connectionFactory.build(url);
    for (Map.Entry<String, String> headerEntry : headers.entrySet()) {
      urlConnection.addRequestProperty(headerEntry.getKey(), headerEntry.getValue());
    }
    urlConnection.setConnectTimeout(timeout);
    urlConnection.setReadTimeout(timeout);
    urlConnection.setUseCaches(false);
    urlConnection.setDoInput(true);

    urlConnection.setInstanceFollowRedirects(false);
    urlConnection.connect();

    stream = urlConnection.getInputStream();
    if (isCancelled) {
      return null;
    }
    final int statusCode = urlConnection.getResponseCode();
    if (isHttpOk(statusCode)) {
      return getStreamForSuccessfulRequest(urlConnection);
    } 
    ...//抛的异常我们暂时先不管
  }

已经到了同学们熟悉的 Http 请求了，这里是 HttpURLConnection 作为 Glide 底层成网络请求的。请求成功之后直接返回的是一个输入流，最后会通过 onDataReady 回调到 DecodeJob onDataFetcherReady 函数中。同学们我们跟下回调，回调到 SourceGenerator：

 //HttpUrlFetcher.java
  @Override
  public void onDataReady(Object data) {
    DiskCacheStrategy diskCacheStrategy = helper.getDiskCacheStrategy();
    if (data != null && diskCacheStrategy.isDataCacheable(loadData.fetcher.getDataSource())) {
      dataToCache = data;
      cb.reschedule();
    } else {
      cb.onDataFetcherReady(loadData.sourceKey, data, loadData.fetcher,
          loadData.fetcher.getDataSource(), originalKey);
    }
  }

这里会有 else 因为我们没有配置缓存,继续回调:

class DecodeJob<R> implements DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback,
    Runnable,
    Comparable<DecodeJob<?>>,
    Poolable {
      ...
      @Override
      public void onDataFetcherReady(Key sourceKey, Object data, DataFetcher<?> fetcher,
          DataSource dataSource, Key attemptedKey) {
        this.currentSourceKey = sourceKey; //当前返回数据的 key
        this.currentData = data; //返回的数据
        this.currentFetcher = fetcher; //返回的数据执行器，这里可以理解为 HttpUrlFetcher
        this.currentDataSource = dataSource; //数据来源 url
        this.currentAttemptingKey = attemptedKey;
        if (Thread.currentThread() != currentThread) {
          runReason = RunReason.DECODE_DATA;
          callback.reschedule(this);
        } else {
          GlideTrace.beginSection("DecodeJob.decodeFromRetrievedData");
          try {
            //解析返回回来的数据
            decodeFromRetrievedData();
          } finally {
            GlideTrace.endSection();
          }
        }
      }   
      ...
    }

  //解析返回的数据
  private void decodeFromRetrievedData() {
    Resource<R> resource = null;
    try {
      // 调用 decodeFrom 解析 数据；HttpUrlFetcher , InputStream ,  currentDataSource
      resource = decodeFromData(currentFetcher, currentData, currentDataSource);
    } catch (GlideException e) {
      e.setLoggingDetails(currentAttemptingKey, currentDataSource);
      throwables.add(e);
    }
    //解析完成后，通知下去
    if (resource != null) {
      notifyEncodeAndRelease(resource, currentDataSource);
    } else {
      runGenerators();
    }
  }

同学们继续跟 DecodeJob#decodeFromData 看看怎么解析成 Resource 的：

  private <Data> Resource<R> decodeFromData(DataFetcher<?> fetcher, Data data,
      DataSource dataSource) throws GlideException {
      ...  
      Resource<R> result = decodeFromFetcher(data, dataSource);
      ....
      return result;
    } finally {
      fetcher.cleanup();
    }
  }

  @SuppressWarnings("unchecked")
  private <Data> Resource<R> decodeFromFetcher(Data data, DataSource dataSource)
      throws GlideException {
    //获取当前数据类的解析器 LoadPath 
    LoadPath<Data, ?, R> path = decodeHelper.getLoadPath((Class<Data>) data.getClass());
    //通过 LoadPath 解析器来解析数据
    return runLoadPath(data, dataSource, path);
  }

  private <Data, ResourceType> Resource<R> runLoadPath(Data data, DataSource dataSource,
      LoadPath<Data, ResourceType, R> path) throws GlideException {
    Options options = getOptionsWithHardwareConfig(dataSource);
    
    //因为这里返回的是一个 InputStream 所以 这里拿到的是 InputStreamRewinder
    DataRewinder<Data> rewinder = glideContext.getRegistry().getRewinder(data);
    try {
      //将解析资源的任务转移到 Load.path 方法中
      return path.load(
          rewinder, options, width, height, new DecodeCallback<ResourceType>(dataSource));
    } finally {
      rewinder.cleanup();
    }
  }

同学们注意上面代码，为了解析数据首先构建一个 LoadPath, 然后创建一个 InputStreamRewinder 类型的 DataRewinder, 最终将数据解析的操作放到了 LoadPath.load 方法中 ，接下来看下 LoadPath#load 方法的具体逻辑操作：

  public Resource<Transcode> load(DataRewinder<Data> rewinder, @NonNull Options options, int width,
      int height, DecodePath.DecodeCallback<ResourceType> decodeCallback) throws GlideException {
      
    try {
      return loadWithExceptionList(rewinder, options, width, height, decodeCallback, throwables);
    } finally {
      listPool.release(throwables);
    }
  }

  private Resource<Transcode> loadWithExceptionList(DataRewinder<Data> rewinder,
      @NonNull Options options,
      int width, int height, DecodePath.DecodeCallback<ResourceType> decodeCallback,
      List<Throwable> exceptions) throws GlideException {
    Resource<Transcode> result = null;
   
    //遍历内部存储的 DecodePath 集合，通过他们来解析数据
    for (int i = 0, size = decodePaths.size(); i < size; i++) {
      DecodePath<Data, ResourceType, Transcode> path = decodePaths.get(i);
      try {
        //这里才是真正解析数据的地方
        result = path.decode(rewinder, width, height, options, decodeCallback);
      } catch (GlideException e) {
       ...
      }
     ...
    return result;
  }

同学们看看DecodePath#decode：

//DecodePath.java
  public Resource<Transcode> decode(DataRewinder<DataType> rewinder, int width, int height,
      @NonNull Options options, DecodeCallback<ResourceType> callback) throws GlideException {
    //调用 decodeResourec 将数据解析成中间资源
    Resource<ResourceType> decoded = decodeResource(rewinder, width, height, options);
    //解析完数据回调出去
    Resource<ResourceType> transformed = callback.onResourceDecoded(decoded);
    //转换资源为目标资源
    return transcoder.transcode(transformed, options);
  }

同学们看看 DecodePath#decodeResource 怎么解析成中间资源的：

//LoadPath.java
  @NonNull
  private Resource<ResourceType> decodeResource(DataRewinder<DataType> rewinder, int width,
      int height, @NonNull Options options) throws GlideException {
   ...
    try {
      return decodeResourceWithList(rewinder, width, height, options, exceptions);
    } finally {
    ...
    }
  }

  @NonNull
  private Resource<ResourceType> decodeResourceWithList(DataRewinder<DataType> rewinder, int width,
      int height, @NonNull Options options, List<Throwable> exceptions) throws GlideException {
    Resource<ResourceType> result = null;
    //noinspection ForLoopReplaceableByForEach to improve perf
    for (int i = 0, size = decoders.size(); i < size; i++) {
      ResourceDecoder<DataType, ResourceType> decoder = decoders.get(i);
      try {
        DataType data = rewinder.rewindAndGet();
        if (decoder.handles(data, options)) {
          data = rewinder.rewindAndGet();
          // 调用 ResourceDecoder.decode 解析数据
          result = decoder.decode(data, width, height, options);
        }

      } catch (IOException | RuntimeException | OutOfMemoryError e) {
                ...
      }
    return result;
  }

同学们可以看到数据解析的任务最终是通过 DecodePath 来执行的, 它内部有三大步操作

第一大步：deResource 将源数据解析成资源（源数据: InputStream， 中间产物: Bitmap）

第二大步：调用 DecodeCallback.onResourceDecoded 处理资源

第三大步：调用 ResourceTranscoder.transcode 将资源转为目标资源（目标资源类型: Drawable）

同学们可以发现，通过上面的 decoder.decode 源码可知，它是一个接口，由于我们这里的源数据是 InputStream 所以，它的实现类是 StreamBitmapDecoder类 ，同学们我们就来看下 StreamBitmapDecoder#decode 内部的解码过程：

  @Override
  public Resource<Bitmap> decode(@NonNull InputStream source, int width, int height,
      @NonNull Options options)
      throws IOException {

    // Use to fix the mark limit to avoid allocating buffers that fit entire images.
    final RecyclableBufferedInputStream bufferedStream;
    final boolean ownsBufferedStream;

    ....
      
    try {
      // 根据请求配置来对数据进行采样压缩，获取一个 Resource<Bitmap> 
      return downsampler.decode(invalidatingStream, width, height, options, callbacks);
    } finally {
      ....
    }
  }

同学们注意：具体怎么采样压缩，同学们先不用关注具体实现(先不关心支线，只管主线)，现在拿到了一个 Bitmap 数据，我们需要通过回调出去，请看下面代码：

  public Resource<Transcode> decode(DataRewinder<DataType> rewinder, int width, int height,
      @NonNull Options options, DecodeCallback<ResourceType> callback) throws GlideException {
    //第一步： 调用 decodeResourec 将数据解析成中间资源 Bitmap
    Resource<ResourceType> decoded = decodeResource(rewinder, width, height, options);
    //第二步： 解析完数据回调出去
    Resource<ResourceType> transformed = callback.onResourceDecoded(decoded);
    //第三步： 转换资源为目标资源 Bitmap to Drawable
    return transcoder.transcode(transformed, options);
  }

同学们只看第二注释里面回调，最后会回调到 DecodeJob：

class DecodeJob<R> implements DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback,
    Runnable,
    Comparable<DecodeJob<?>>,
    Poolable {
      ...  
    @Override
    public Resource<Z> onResourceDecoded(@NonNull Resource<Z> decoded) {
      return DecodeJob.this.onResourceDecoded(dataSource, decoded);
    } 
      ... 
}

DecodeJob.java

  @Synthetic
  @NonNull
  <Z> Resource<Z> onResourceDecoded(DataSource dataSource,
      @NonNull Resource<Z> decoded) {
    @SuppressWarnings("unchecked")
    //获取资源类型
    Class<Z> resourceSubClass = (Class<Z>) decoded.get().getClass();
    Transformation<Z> appliedTransformation = null;
    Resource<Z> transformed = decoded;
    //如果不是从磁盘资源中获取需要进行 transform 操作
    if (dataSource != DataSource.RESOURCE_DISK_CACHE) {
      appliedTransformation = decodeHelper.getTransformation(resourceSubClass);
      transformed = appliedTransformation.transform(glideContext, decoded, width, height);
    }
    ...
    //构建数据编码的策略
    final EncodeStrategy encodeStrategy;
    final ResourceEncoder<Z> encoder;
    if (decodeHelper.isResourceEncoderAvailable(transformed)) {
      encoder = decodeHelper.getResultEncoder(transformed);
      encodeStrategy = encoder.getEncodeStrategy(options);
    } else {
      encoder = null;
      encodeStrategy = EncodeStrategy.NONE;
    }
        
    //根据编码策略，构建缓存 Key
    Resource<Z> result = transformed;
    boolean isFromAlternateCacheKey = !decodeHelper.isSourceKey(currentSourceKey);
    if (diskCacheStrategy.isResourceCacheable(isFromAlternateCacheKey, dataSource,
        encodeStrategy)) {
      if (encoder == null) {
        throw new Registry.NoResultEncoderAvailableException(transformed.get().getClass());
      }
      final Key key;
      switch (encodeStrategy) {
        case SOURCE:
          //源数据 key
          key = new DataCacheKey(currentSourceKey, signature);
          break;
          ... 省略 成吨的代码
      }
      //初始化编码管理者，用于提交内存缓存
      LockedResource<Z> lockedResult = LockedResource.obtain(transformed);
      deferredEncodeManager.init(key, encoder, lockedResult);
      result = lockedResult;
    }
    //返回转换后的 Bitmap
    return result;
  }

同学们可以看到 onResourceDecoded 中, 主要是对中间资源做了如下的操作：

第一步：对资源进行了转换操作。比如 Fit_Center,CenterCrop, 这些都是在请求的时候配置的

第二步：构建磁盘缓存的 key

同学们注意：最终就是将 Bitmap 转换成 Drawable 了操作了 ，请看下面代码

public class DecodePath<DataType, ResourceType, Transcode> { 
  省略成吨的代码 ...  
  Resource<Transcode> decode(DataRewinder<DataType> rewinder, int width, int height,
      @NonNull Options options, DecodeCallback<ResourceType> callback) throws GlideException {
    //第一步： 调用 decodeResourec 将数据解析成中间资源 Bitmap
    Resource<ResourceType> decoded = decodeResource(rewinder, width, height, options);
    //第二步： 解析完数据回调出去
    Resource<ResourceType> transformed = callback.onResourceDecoded(decoded);
    //第三步： 转换资源为目标资源 Bitmap to Drawable
    return transcoder.transcode(transformed, options);
  }
  省略成吨的代码 ... 
}

同学们只看第三步，通过源码可知，ResourceTranscoder 是一个接口，又因为解析完的数据是 Bitmap 所以它的实现类是 BitmapDrawableTranscoder ，最后看下它的 transcode 具体实现：

public class BitmapDrawableTranscoder implements ResourceTranscoder<Bitmap, BitmapDrawable> {
  @Nullable
  @Override
  public Resource<BitmapDrawable> transcode(@NonNull Resource<Bitmap> toTranscode,
      @NonNull Options options) {
    return LazyBitmapDrawableResource.obtain(resources, toTranscode);
  } 
}

具体同学们辛苦看下 LazyBitmapDrawableResource.obtain，【希望同学们理解：这也是没有办法，这个框架太庞大了】

public final class LazyBitmapDrawableResource implements Resource<BitmapDrawable>,
    Initializable {

  private final Resources resources;
  private final Resource<Bitmap> bitmapResource;

  @Deprecated
  public static LazyBitmapDrawableResource obtain(Context context, Bitmap bitmap) {
    return
        (LazyBitmapDrawableResource)
            obtain(
                context.getResources(),
                BitmapResource.obtain(bitmap, Glide.get(context).getBitmapPool()));
  }

  @Deprecated
  public static LazyBitmapDrawableResource obtain(Resources resources, BitmapPool bitmapPool,
      Bitmap bitmap) {
    return
        (LazyBitmapDrawableResource) obtain(resources, BitmapResource.obtain(bitmap, bitmapPool));
  }

  @Nullable
  public static Resource<BitmapDrawable> obtain(
      @NonNull Resources resources, @Nullable Resource<Bitmap> bitmapResource) {
    if (bitmapResource == null) {
      return null;
    }
    return new LazyBitmapDrawableResource(resources, bitmapResource);
  }

  private LazyBitmapDrawableResource(@NonNull Resources resources,
      @NonNull Resource<Bitmap> bitmapResource) {
    this.resources = Preconditions.checkNotNull(resources);
    this.bitmapResource = Preconditions.checkNotNull(bitmapResource);
  }

  @NonNull
  @Override
  public Class<BitmapDrawable> getResourceClass() {
    return BitmapDrawable.class;
  }

  // Get 方法反回了一个 BitmapDrawable 对象
  @NonNull
  @Override
  public BitmapDrawable get() {
    return new BitmapDrawable(resources, bitmapResource.get());
  }

  @Override
  public int getSize() {
    return bitmapResource.getSize();
  }

  @Override
  public void recycle() {
    bitmapResource.recycle();
  }

  @Override
  public void initialize() {
    if (bitmapResource instanceof Initializable) {
      ((Initializable) bitmapResource).initialize();
    }
  }
}

同学们转化终于完成了 ，将我们解析到的 bitmap 存放到 LazyBitmapDrawableResource 内部, 然后外界通过 get 方法就可以获取到一个 BitmapDrawable 的对象了，解析完就到了展示数据了，同学们请看下面代码:

class DecodeJob<R> implements DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback,
    Runnable,
    Comparable<DecodeJob<?>>,
    Poolable {

  //解析返回的数据
  private void decodeFromRetrievedData() {
    Resource<R> resource = null;
    try {
      //第一步： 调用 decodeFrom 解析 数据；HttpUrlFetcher , InputStream ,  currentDataSource
      resource = decodeFromData(currentFetcher, currentData, currentDataSource);
    } catch (GlideException e) {
      e.setLoggingDetails(currentAttemptingKey, currentDataSource);
      throwables.add(e);
    }
    //第二步： 解析完成后，通知下去
    if (resource != null) {
      notifyEncodeAndRelease(resource, currentDataSource);
    } else {
      runGenerators();
    }  
 }

第一步就解析完了数据， 现在第二步执行 DecodeJob#notifyEncodeAndRelease函数：

private void notifyEncodeAndRelease(Resource<R> resource, DataSource dataSource) {
    ...
    //通知调用层数据已经装备好了
    notifyComplete(result, dataSource);

    stage = Stage.ENCODE;
    try {
      //这里就是将资源磁盘缓存
      if (deferredEncodeManager.hasResourceToEncode()) {
        deferredEncodeManager.encode(diskCacheProvider, options);
      }
    } finally {
     ...
    }
    //完成
    onEncodeComplete();
  }

  private void notifyComplete(Resource<R> resource, DataSource dataSource) {
    setNotifiedOrThrow();
    // 在 DecodeJob 的构建中, 我们知道这个 Callback 是 EngineJob
    callback.onResourceReady(resource, dataSource);
  }
}

同学们可以看到上面的 DecodeJob#decodeFromRetrievedData 中主要做了三个处理：

第一个处理：解析返回回来的资源。

第二个处理：拿到解析的资源，如果配置了本地缓存，就缓存到磁盘。

第三个处理：通知上层资源准备就绪，可以使用了。

同学们我们直接看 EngineJob 的 onResourceReady 回调函数：

  @Override
  public void onResourceReady(Resource<R> resource, DataSource dataSource) {
    synchronized (this) {
      this.resource = resource;
      this.dataSource = dataSource;
    }
    notifyCallbacksOfResult();
  }

  @Synthetic
  void notifyCallbacksOfResult() {
    ResourceCallbacksAndExecutors copy;
    Key localKey;
    EngineResource<?> localResource;
    synchronized (this) {
      stateVerifier.throwIfRecycled();
      if (isCancelled) {
        resource.recycle();
        release();
        return;
      } else if (cbs.isEmpty()) {
      ... 
      }
      engineResource = engineResourceFactory.build(resource, isCacheable);
      hasResource = true;
      copy = cbs.copy();
      incrementPendingCallbacks(copy.size() + 1);

      localKey = key;
      localResource = engineResource;
    }

    //回调上层 Engine 任务完成了
    listener.onEngineJobComplete(this, localKey, localResource);

    //遍历资源回调给 ImageViewTarget 
    for (final ResourceCallbackAndExecutor entry : copy) {
      entry.executor.execute(new CallResourceReady(entry.cb));
    }
    decrementPendingCallbacks();
  }

通过上面 EngineJob 的 onResourceReady 回调函数 主要做了 两个处理：

第一个处理：通知上层任务完成。

第二个处理：回调 ImageViewTarget 用于展示数据。

辛苦同学们看下 listener.onEngineJobComplete 具体实现：

  @SuppressWarnings("unchecked")
  @Override
  public synchronized void onEngineJobComplete(
      EngineJob<?> engineJob, Key key, EngineResource<?> resource) {
    if (resource != null) {
      resource.setResourceListener(key, this);
            //收到下游返回回来的资源，添加到活动缓存中
      if (resource.isCacheable()) {
        activeResources.activate(key, resource);
      }
    }
    jobs.removeIfCurrent(key, engineJob);
  }

最终通知 ImageViewTarget ，同学们看下具体操作：

    //遍历资源回调给 ImageViewTarget 
    for (final ResourceCallbackAndExecutor entry : copy) {
      entry.executor.execute(new CallResourceReady(entry.cb));
    }

  private class CallResourceReady implements Runnable {

    private final ResourceCallback cb;

    CallResourceReady(ResourceCallback cb) {
      this.cb = cb;
    }

    @Override
    public void run() {
      synchronized (EngineJob.this) {
        if (cbs.contains(cb)) {
         ...
          //返回准备好的资源
          callCallbackOnResourceReady(cb);
          removeCallback(cb);
        }
        decrementPendingCallbacks();
      }
    }
  }

同学们可以看到 CallResourceReady 实现 Runnable ，当 entry.executor.execute 线程池执行的时候就会调用 run ，最后我们继续跟 callCallbackOnResourceReady函数：

  @Synthetic
  synchronized void callCallbackOnResourceReady(ResourceCallback cb) {
    try {
      //回调给 SingleRequest
      cb.onResourceReady(engineResource, dataSource);
    } catch (Throwable t) {
      throw new CallbackException(t);
    }
  }

辛苦同学们看，SingleRequest#onResourceReady 回调实现：

 public synchronized void onResourceReady(Resource<?> resource, DataSource dataSource) {
    stateVerifier.throwIfRecycled();
    loadStatus = null;
    ... 省略成吨的代码
    Object received = resource.get();
    if (received == null || !transcodeClass.isAssignableFrom(received.getClass())) {
      releaseResource(resource);
      ... 省略成吨的代码
      onLoadFailed(exception);
      return;
    }

    if (!canSetResource()) {
      releaseResource(resource);
      status = Status.COMPLETE;
      return;
    }

   //当资源准备好的时候
    onResourceReady((Resource<R>) resource, (R) received, dataSource);
  }


private synchronized void onResourceReady(Resource<R> resource, R result, DataSource dataSource) {
      ... 省略成吨的代码
      anyListenerHandledUpdatingTarget |=
          targetListener != null
              && targetListener.onResourceReady(result, model, target, dataSource, isFirstResource);

      if (!anyListenerHandledUpdatingTarget) {
        Transition<? super R> animation =
            animationFactory.build(dataSource, isFirstResource);
        //回调给目标 ImageViewTarget 资源准备好了
        target.onResourceReady(result, animation);
      }
    } finally {
      isCallingCallbacks = false;
    }
    //加载成功
    notifyLoadSuccess();
  }

同学们这一步主要把准备好的资源回调给显示层，看下面代码 【重要在显示阶段了，同学们看到曙光了】

public abstract class ImageViewTarget<Z> extends ViewTarget<ImageView, Z>
    implements Transition.ViewAdapter { 
  ...
  @Override
  public void onResourceReady(@NonNull Z resource, @Nullable Transition<? super Z> transition) {
    if (transition == null || !transition.transition(resource, this)) {
      setResourceInternal(resource);
    } else {
      maybeUpdateAnimatable(resource);
    }
  }
 
  protected abstract void setResource(@Nullable Z resource);
  ...
}

  private void setResourceInternal(@Nullable Z resource) {
    //调用 setResource 函数，将资源显示出来
    setResource(resource);
    ...
  }

同学们还记得么？在最开始构建的时候，我们知道只有调用 asBitmap 的时候实现类是 BitmapImageViewTarget,在这里的测试，并没有调用这个函数，所以它的实现类是 DrawableImageViewTarget,具体看下它内部实现：

public class DrawableImageViewTarget extends ImageViewTarget<Drawable> {

  public DrawableImageViewTarget(ImageView view) {
    super(view);
  }

  // Public API.
  @SuppressWarnings({"unused", "deprecation"})
  @Deprecated
  public DrawableImageViewTarget(ImageView view, boolean waitForLayout) {
    super(view, waitForLayout);
  }

  @Override
  protected void setResource(@Nullable Drawable resource) {
    view.setImageDrawable(resource); //展示图片
  }
}

同学们注意，同学们注意，同学们注意，这里看到抽象类中调用了 setResource ,子类实现并调用了 view.setImageDrawable(resource); 图片现在算是真正的显示出来了。 我们就看到了图片的显示:

最后，我给同学们来一个，最简单最简单的Glide流程简化图总结：

【环节四，生命周期 的意义：】

生命周期的意义：

【就是 Glide框架内部 会搞一个空白的Fragment 关联到 用户的 Activity或者Fragment，当用户的Activity或者Fragment 发生Stop Start 的时候，空白的Fragment就监听到了，从而根据用户Activity或者Fragment的变化，从而做出自己框架的处理】

Glide生命周期.png image