Bitmap三级缓存二级采样

本文探讨了Bitmap三级缓存的重要性,包括节省流量、提升加载速度和离线浏览体验。详细介绍了缓存查找流程及二级采样技术,用于图片尺寸压缩和质量控制。

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Bitmap三级缓存

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1.为什么使用Bitmap三级缓存
没有加入三级缓存的弊端:费流量 加载速度缓慢
加入三级缓存的有点:省流量,支持离线浏览
2.原理
需要加载的图片
先在内存缓存中找找不到再到文件缓存中找找不到在到网络中下载 并且添加到内存缓存中和文件缓存中
Bitmap二级采样
为什么使用二级采样
在这里插入图片描述

二级采样

1.第一次采样 只采文件的宽度和高度
2.第二次采样 采取文件的内容
尺寸压缩

Bitmap的质量压缩

Bitmap.compress(CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)

参数一:Bitmap被压缩成的图片格式

参数二:压缩的质量控制,范围0~100

参数三:输出流

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在 IT 领域,文档格式转换是常见需求,尤其在处理多种文件类型时。本文将聚焦于利用 Java 技术栈,尤其是 Apache POI 和 iTextPDF 库,实现 doc、xls(涵盖 Excel 2003 及 Excel 2007+)以及 txt、图片等格式文件向 PDF 的转换,并实现在线浏览功能。 先从 Apache POI 说起,它是一个强大的 Java 库,专注于处理 Microsoft Office 格式文件,比如 doc 和 xls。Apache POI 提供了 HSSF 和 XSSF 两个 API,其中 HSSF 用于读写老版本的 BIFF8 格式(Excel 97-2003),XSSF 则针对新的 XML 格式(Excel 2007+)。这两个 API 均具备读取和写入工作表、单元格、公式、样式等功能。读取 Excel 文件时,可通过创建 HSSFWorkbook 或 XSSFWorkbook 对象来打开相应格式的文件,进而遍历工作簿中的每个 Sheet,获取行和列数据。写入 Excel 文件时,创建新的 Workbook 对象,添加 Sheet、Row 和 Cell,即可构建新 Excel 文件。 再看 iTextPDF,它是一个用于生成和修改 PDF 文档的 Java 库,拥有丰富的 API。创建 PDF 文档时,借助 Document 对象,可定义页面尺寸、边距等属性来定制 PDF 外观。添加内容方面,可使用 Paragraph、List、Table 等元素将文本、列表和表格加入 PDF,图片可通过 Image 类加载插入。iTextPDF 支持多种字体和样式,可设置文本颜色、大小、样式等。此外,iTextPDF 的 TextRenderer 类能将 HTML、
<think>好的,用户想用Java实现图片缓存的最佳实践或示例代码。我需要结合给出的引用和现有知识来回答。首先,根据引用[5],缓存可以减少数据库访问,提升性能和用户体验。所以图片缓存应该也是类似的道理,把常用的图片存在内存里,减少磁盘读取。 接下来,引用[3]提到对象池和享元模式,虽然这里可能不直接适用,但缓存的设计可以借鉴享元模式,比如使用不可变对象,但图片缓存更多是存储数据。引用[1]提到CAS算法和原子类,可能在高并发时需要考虑线程安全,比如使用ConcurrentHashMap来存储缓存项。 然后,用户需要示例代码,可能需要分层设计。内存缓存作为一级缓存,使用软引用或弱引用防止内存溢出,比如用LinkedHashMap实现LRU策略。二级缓存可以是磁盘缓存,比如用文件存储图片,这里需要注意IO操作要异步处理,避免阻塞主线程。 还要考虑缓存过期和淘汰机制,比如定期清理或LRU。引用[2]提到HTTP缓存和分布式缓存,可能用户需要扩展到分布式环境,但目前的问题可能集中在单机缓存,所以先实现本地缓存,再提分布式如Redis。 线程安全方面,ConcurrentHashMap是必须的。此外,图片加载可能需要异步,比如用线程池或CompletableFuture。引用[4]提到unsafe,但这里可能不需要涉及,可以忽略。 最后,结合最佳实践,比如分级缓存、内存管理、异步加载、缓存更新策略。需要确保代码示例清晰,并解释各部分的作用,比如内存缓存和磁盘缓存的实现,以及使用时的流程。</think>在Java中实现图片缓存的最佳实践需要综合考虑内存管理、线程安全、缓存淘汰策略等多方面因素。以下是分层次的实现方案和示例代码: ### 一、基础内存缓存实现(LRU策略) ```java public class ImageCache { private static final int MAX_MEMORY_CACHE_SIZE = 4 * 1024 * 1024; // 4MB private final LinkedHashMap<String, Bitmap> memoryCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(16, 0.75f, true) { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, Bitmap> eldest) { return size() > MAX_MEMORY_CACHE_SIZE; } }; // 使用软引用防止内存溢出 public void put(String key, Bitmap bitmap) { synchronized (memoryCache) { memoryCache.put(key, bitmap); } } public Bitmap get(String key) { synchronized (memoryCache) { return memoryCache.get(key); } } } ``` 该实现使用LinkedHashMap的访问顺序特性实现LRU淘汰策略[^3],通过软引用防止OOM异常[^5]。 ### 二、二级磁盘缓存实现 ```java public class DiskImageCache { private static final String CACHE_DIR = "image_cache"; private final File cacheDir; public DiskImageCache(Context context) { cacheDir = new File(context.getCacheDir(), CACHE_DIR); if (!cacheDir.exists()) { cacheDir.mkdirs(); } } public void put(String key, InputStream imageStream) { File file = new File(cacheDir, key); try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file)) { byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = imageStream.read(buffer)) != -1) { fos.write(buffer, 0, bytesRead); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } public Bitmap get(String key) { File file = new File(cacheDir, key); if (file.exists()) { return BitmapFactory.decodeFile(file.getAbsolutePath()); } return null; } } ``` ### 三、完整缓存加载流程 ```java public class ImageLoader { private final ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(4); private final ImageCache memoryCache = new ImageCache(); private final DiskImageCache diskCache; public ImageLoader(Context context) { this.diskCache = new DiskImageCache(context); } public void loadImage(String url, ImageView imageView) { Bitmap bitmap = memoryCache.get(url); if (bitmap != null) { imageView.setImageBitmap(bitmap); return; } threadPool.execute(() -> { Bitmap diskBitmap = diskCache.get(url); if (diskBitmap != null) { memoryCache.put(url, diskBitmap); imageView.post(() -> imageView.setImageBitmap(diskBitmap)); } else { Bitmap networkBitmap = downloadImage(url); memoryCache.put(url, networkBitmap); diskCache.put(url, networkBitmap); imageView.post(() -> imageView.setImageBitmap(networkBitmap)); } }); } private Bitmap downloadImage(String url) { // 实现网络下载逻辑 return null; } } ``` ### 最佳实践建议: 1. **分级缓存架构**:优先使用内存缓存,其次磁盘缓存,最后才请求网络 2. **内存管理**:使用`WeakReference`或`SoftReference`包装Bitmap对象 3. **线程安全**:使用`ConcurrentHashMap`替代同步块实现更高效的并发访问[^1] 4. **缓存淘汰策略**:建议组合使用LRU和TTL(Time To Live)机制 5. **异步加载**:使用`ThreadPoolExecutor`控制并发线程数量[^3] 6. **图片压缩**:根据ImageView尺寸进行采样压缩 7. **版本兼容**:对Bitmap回收进行API版本判断处理 ### 高级优化方案: 1. 使用`LruCache`类实现标准LRU缓存 2. 集成OkHttp的磁盘缓存策略 3. 采用对象池复用Bitmap对象[^3] 4. 添加内存缓存命中率监控 5. 实现分布式缓存(如Redis)作为三级缓存[^2] ```java // 使用Android官方LruCache的优化实现 public class AdvancedImageCache { private LruCache<String, Bitmap> memoryCache; public AdvancedImageCache() { int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); int cacheSize = maxMemory / 8; memoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) { return bitmap.getByteCount() / 1024; } }; } public void addBitmapToCache(String key, Bitmap bitmap) { if (getBitmapFromCache(key) == null) { memoryCache.put(key, bitmap); } } public Bitmap getBitmapFromCache(String key) { return memoryCache.get(key); } } ```
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