Android图片内存优化-优快云博客

本文介绍Android中处理大图片加载及内存优化的方法，包括压缩图片、使用LruCache缓存、主动释放Bitmap对象等技巧，有效避免OOM问题。

1. 大图片的加载显示(避免OOM问题):

1). 问题: 如果将大图片加载到内存中来显示, 可能会导致 内存溢出(OOM)

2). 解决思路: 对图片进行 压缩加载(本质上只是读取了图片文件的部分数据)

3). 具体办法:

①. 得到图片的宽高的方式:

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; //设置只读取图片文件的边框,这样就不会加载整个图片文件
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);
int imageHeight = options.outHeight; //图片的高
int imageWidth = options.outWidth; //图片的宽
String imageType = options.outMimeType;

注意: 为了避免OOM异常，最好在解析每张图片的时候都先检查一下图片的大小，

除非你非常信任图片的来源，保证这些图片都不会超出你程序的可用内存

②. 计算取样比例的方式:

       public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
       int reqWidth, int reqHeight) {   
            
       // 源图片的高度和宽度   
           
       final int height = options.outHeight;   
           
       final int width = options.outWidth;   
           
       int inSampleSize = 1;   
           
       if (height > reqHeight || width > reqWidth) {   
                // 计算出实际宽高和目标宽高的比率   
               
       final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);   
               
       final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);   
               
       // 选择宽和高中最小的比率作为inSampleSize的值，这样可以保证最终图片的宽和高  
        // 一定都会大于等于目标的宽和高。   
               
       inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio; 
        }
      
       return inSampleSize;  
      
       }

注意: 如果inSampleSize=3, 表示宽和高上只读取原来数据的1/3, 这样整体大小压缩为原来的1/9

③. 整体处理:

       public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId, 
       int reqWidth, int reqHeight) {   
           
       // 第一次解析将inJustDecodeBounds设置为true，只获取图片宽,高大小   
          
       final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();   
           
       options.inJustDecodeBounds = true; //不会加载整个图片文件 
         
       BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);   
          
       // 调用上面定义的方法计算inSampleSize值   
          
       options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);   
          
       // 使用获取到的inSampleSize值再次解析图片   
          
       options.inJustDecodeBounds = false;
      
       //会根据inSampleSize加载图片的部分数据到内存   
         
       return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  
      
       }

调用代码如下:

mImageView.setImageBitmap(decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100)); //将任意一张图片压缩成100*100的缩略图，并在ImageView上展示

2. 缓存图片对象

1). 在内存中缓存图片对象(Bitmap), 不要直接用Map<String, Bitmap>类型的容器, 因为这样会导致bitmap对象太多太大时而没有去释放, 最终 导致OOM

2). 在Android2.3之前, 一般都用 Map<String, SoftReference<Bitmap>>结构容器来缓存Bitmap对象, 这样在内存不太充足时, 垃圾回收器会将软引用对象释放.

但从2.3开始, 垃圾回收器可能在正常情况下就回收软引用对象, 这样会降低缓存的效果

3). Android的v4兼容包中提供了 LruCache来做缓存容器, 它的基本原理为:

把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中，并且把最近 最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache; //缓存Bitmap的容器 @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { // 获取到可用内存的最大值，使用内存超出这个值会引起OutOfMemory异常。 // LruCache通过构造函数传入缓存值，以KB为单位。 int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // 使用最大可用内存值的1/8作为缓存的大小。 int cacheSize = maxMemory / 8; mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) { // 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。 return bitmap.getByteCount() / 1024; } }; } public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) { if (getBitmapFromMemCache(key) == null) { mMemoryCache.put(key, bitmap); } } public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) { return mMemoryCache.get(key); }

3. 主动释放bitmap对象

if(!bmp.isRecycle() ){
   bmp.recycle()    // 回收图片所占的内存
   system.gc()      // 提醒系统及时回收
}

4. 设置加载图片的色彩模式:

Android中有四种，分别是：

ARGB_8888:每个像素占用4byte内存(默认)

ARGB_4444:每个像素占用2byte内存(透明度&颜色, 失真严重, 不推荐使用)

RGB_565:每个像素占用2byte内存(颜色, 没有透明度值)

ALPHA_8：每个像素占用1byte内存()

默认的模式显示的图片质量是最高的, 但也是占用内存最大的, 而如果使用RGB_565模式, 占用的内存就会减少为1/2, 但显示效果差别不明显

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options（）;

options.inPreferredConfig = Bitmap.Config.ARGB_4444;

Bitmap img = BitmapFactory.decodeFile（"/sdcard/1.png"， options）;

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