13.缓存、三级缓存、内存溢出、AsyncTask

SharePreference工具类

/**
 * SharePreference封装
 * 
 */
public class PrefUtils {
	public static final String PREF_NAME = "config";
	public static boolean getBoolean(Context ctx, String key,
			boolean defaultValue) {
		SharedPreferences sp = ctx.getSharedPreferences(PREF_NAME,
				Context.MODE_PRIVATE);
		return sp.getBoolean(key, defaultValue);
	}
	public static void setBoolean(Context ctx, String key, boolean value) {
		SharedPreferences sp = ctx.getSharedPreferences(PREF_NAME,
				Context.MODE_PRIVATE);
		sp.edit().putBoolean(key, value).commit();
	}
	public static String getString(Context ctx, String key, String defaultValue) {
		SharedPreferences sp = ctx.getSharedPreferences(PREF_NAME,
				Context.MODE_PRIVATE);
		return sp.getString(key, defaultValue);
	}
	public static void setString(Context ctx, String key, String value) {
		SharedPreferences sp = ctx.getSharedPreferences(PREF_NAME,
				Context.MODE_PRIVATE);
		sp.edit().putString(key, value).commit();
	}
}

缓存工具类

public class CacheUtils {
	/**
	 * 缓存原理：设置缓存 key 是url, value是json（解析出来的）
	 */
	public static void setCache(String key, String value, Context ctx) {
		PrefUtils.setString(ctx, key, value);
		// 可以将缓存放在文件中, 文件名就是Md5(url), 文件内容是json
	}
	/**
	 * 获取缓存 key 是url
	 */
	public static String getCache(String key, Context ctx) {
		return PrefUtils.getString(ctx, key, null);
	}
}

用法：

1.在请求完网络，获取json数据后保存起来

private void getDataFromServer() {
		HttpUtils utils = new HttpUtils();
		utils.send(HttpMethod.GET, GlobalContants.PHOTOS_URL,
				new RequestCallBack<String>() {
					@Override
					public void onSuccess(ResponseInfo<String> responseInfo) {
						String result = (String) responseInfo.result;
						parseData(result);
						// 设置缓存
						CacheUtils.setCache(GlobalContants.PHOTOS_URL, result,
								mActivity);
					}
					@Override
					public void onFailure(HttpException error, String msg) {
						Toast.makeText(mActivity, msg, Toast.LENGTH_SHORT)
								.show();
						error.printStackTrace();
					}
				});
	}

2.在初始化数据的时候判断，可以直接解析数据，也可以什么都不做，然后获取网络数据看有没有最新的

	public void initData() {
		String cache = CacheUtils
				.getCache(GlobalContants.PHOTOS_URL, mActivity);
		if (!TextUtils.isEmpty(cache)) {
         // parseData(cache);
		}
		getDataFromServer();
	}

解析数据

protected void parseData(String result) {
		Gson gson = new Gson();
		PhotosData data = gson.fromJson(result, PhotosData.class);
		mPhotoList = data.data.news;// 获取组图列表集合
		if (mPhotoList != null) {
			mAdapter = new PhotoAdapter();
			lvPhoto.setAdapter(mAdapter);
			gvPhoto.setAdapter(mAdapter);
		}
	}

三级缓存

- 内存缓存, 优先加载, 速度最快
- 本地缓存, 次优先加载, 速度快
- 网络缓存, 不优先加载, 速度慢,浪费流量

服务器端下载的图片是使用 Http的缓存机制，每次执行将本地图片的时间发送给服务器，如果返回码是 304，说明服务端的图片和本地的图片是相同的，直接使用本地保存的图片，如果返回码是 200，则开始下载新的图片并实现缓存。在从服务器获取到图片后，需要再在本地和内存中分别存一份，这样下次直接就可以从内存中直接获取了，这样就加快了显示的速度，提高了用户的体验。

内存溢出OOM

导致内存泄漏主要的原因是，先前申请了内存空间而忘记了释放。如果程序中存在对无用对象的引用，那么这些对象就会驻留内存，消耗内存，因为无法让垃圾回收器GC验证这些对象是否不再需要。如果存在对象的引用，这个对象就被定义为"有效的活动"，同时不会被释放。要确定对象所占内存将被回收，我们就要务必确认该对象不再会被使用。典型的做法就是把对象数据成员设为null或者从集合中移除该对象。但当局部变量不需要时，不需明显的设为null，因为一个方法执行完毕时，这些引用会自动被清理

内存溢出（oom） out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数，那就是内存溢出。

内存泄露 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光。memory leak会最终会导致out of memory！

解决方法1：java中的引用（使用软引用）

    - 强引用垃圾回收器不会回收, java默认引用都是强引用
    - 软引用 SoftReference   在内存不够时,垃圾回收器会考虑回收
    - 弱引用 WeakReference  在内存不够时,垃圾回收器会优先回收
    - 虚引用 PhantomReference  在内存不够时,垃圾回收器最优先回收

注意: Android2.3+, 系统会优先将SoftReference的对象提前回收掉, 即使内存够用

解决方法2：LruCache

least recentlly use 最少最近使用算法

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

解决方法3：图片压缩

xutils就是这个原理,现在不用xutils，现在自定义几个工具类

1.自定义加载工具类

public class MyBitmapUtils {
	NetCacheUtils mNetCacheUtils;
	LocalCacheUtils mLocalCacheUtils;
	MemoryCacheUtils mMemoryCacheUtils;
	public MyBitmapUtils() {
		mMemoryCacheUtils = new MemoryCacheUtils();
		mLocalCacheUtils = new LocalCacheUtils();
		mNetCacheUtils = new NetCacheUtils(mLocalCacheUtils, mMemoryCacheUtils);
	}
	public void display(ImageView ivPic, String url) {
		ivPic.setImageResource(R.drawable.news_pic_default);// 设置默认加载图片
		Bitmap bitmap = null;
		// 从内存读
		bitmap = mMemoryCacheUtils.getBitmapFromMemory(url);
		if (bitmap != null) {
			ivPic.setImageBitmap(bitmap);
			System.out.println("从内存读取图片啦...");
			return;
		}
		// 从本地读
		bitmap = mLocalCacheUtils.getBitmapFromLocal(url);
		if (bitmap != null) {
			ivPic.setImageBitmap(bitmap);
			System.out.println("从本地读取图片啦...");
			mMemoryCacheUtils.setBitmapToMemory(url, bitmap);// 将图片保存在内存
			return;
		}
		// 从网络读
		mNetCacheUtils.getBitmapFromNet(ivPic, url);
	}
}

2.网络缓存、AsyncTask

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
	 * 
	 * @author Kevin
	 * 
	 */
	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;
	}
}

3.本地缓存（SD卡），一般会以MD5加密文件名

public class LocalCacheUtils {
	public static final String CACHE_PATH = Environment
			.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/zhbj_cache_52";
	/**
	 * 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));//decodeStream放的是输入输出流
				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));//100是质量
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}

3.内存缓存：

内存中使用LRUCache是最合适的。如果用HashMap来实现，不是不可以，但需要注意在合适的时候释放缓存。至于具体怎么释放，我没考虑过，但用软引用的问题在于，你很难控制缓存的大小，也就是说，只有等到你的内存快要撑爆，你的图片缓存才会被回收。是不是感觉傻傻的？

public class MemoryCacheUtils {
	// private HashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mMemoryCache = new
	// HashMap<String, SoftReference<Bitmap>>();//一开始使用map，后来使用软引用
	private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
	public MemoryCacheUtils() {
		long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 8;//主流都是分配16m的8/1
		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);
	}
}

来自为知笔记(Wiz)

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