Glide中的装饰者InputStream.resources

1、装饰者模式

百度百科中的定义为:”装饰模式指的是在不必改变原类文件和使用继承的情况下，动态地扩展一个对象的功能。它是通过创建一个包装对象，也就是装饰来包裹真实的对象。”

• 特点:

  （1） 装饰对象和真实对象有相同的接口。这样客户端对象就能以和真实对象相同的方式和装饰对象交互。

（2） 装饰对象包含一个真实对象的引用（reference）

（3） 装饰对象接受所有来自客户端的请求。它把这些请求转发给真实的对象。

（4） 装饰对象可以在转发这些请求以前或以后增加一些附加功能。这样就确保了在运行时，不用修改给定对象的结构就可以在外部增加附加的功能。在面向对象的设计中，通常是通过继承来实现对给定类的功能扩展。

乍一看，这和代理模式有什么区别?同样是一个类中需要包含一个真实的对象，使用时，真实工作者就是这个对象。实际上两者非常相似，连结构都一致。

不同的是代理模式中，代理类对被代理的对象有控制权，决定其执行或者不执行。而装饰模式中，装饰类对代理对象没有控制权，只能为其增加一层装饰，以加强被装饰对象的功能。

比如有如下代码：

只要符合上诉特征的人就是一名明星，那么有一个明星Lance是:

而这位明星需要一位经纪人,想要预约当前可以与经纪人沟通，经济人就是:

Lance属于小明星,所以这个经纪人比较强势。由经纪人控制着手下小明星Lance的行为。

这种很显然是属于代理模式。

那么装饰者模式是怎么回事？

区别在于，现在Lance火了，自己成立工作室，请了个经纪人，这个经纪人不能再控制明星的行为，而是为明星进行包装。

2、InputStream

明确了装饰者模式是怎么回事，那么Glide中使用装饰者模式编写了一些InputStream的子类。目的是什么呢？

看下面这段代码：

这段代码的目的是什么？

我们都知道在Android中使用Bitmap我们要非常小心，Bitmap位图的内存大小与其图片尺寸挂钩。那么尺寸越大，它占用的内存就会越大。然后Android分配给我们的app内存是有限的。我们必须很小心的使用，不然你总能看到OOM这种异常。

所以我们在使用BitmapFactory加载图片的时候，为了防止原始图片过大，需要先小心的将其大小确定，然后进行一些策略(缩放加载)，再加载缩放后的图片。

第23-26行代码中由于设置了inJustDecodeBounds为true，那么BitmapFactory的decodeXX函数只会读取数据，将读取的宽、高等属性设置进入Options。那么这里会读取掉InputStream中一部分内容。那么在代码28-29行，当我们真正需要解析图片获得Bitmap的时候InputStream中的数据肯定就不是完整的。这样你将得到一个" Image Format Not Support “，所以我们需要确保进行decode的数据是完整的。

竟然有如此问题。那么，我们可以来实现自己的InputStream从而满足需求。从InputStream中读取了第一个字节，这时下标为”0”,那么下一个在读取一个字节这时候读取到的就是下标为 “1" 的数据。所以我们要做的是将从InputStream中被读取的数据缓存下来，让需要从头读取数据的时候可以先从缓存中获得。

我们编写一个类继承自InputStream，并在内部使用pos记录当前读取的下标与readCount记录读取的数据总长度。然后通过一个Lru缓存池来管理，防止不断创建byte[]的内存抖动。

在InputStream中有

在此输入流中标记当前的位置。对 reset 方法的后续调用会在最后标记的位置重新定位此流，以便后续读取重新读取相同的字节。 readlimit 参数告知此输入流在标记位置失效之前允许读取许多字节。

我们在这个函数中记录一个标记markPos，等于当前读取的pos(未开始读取pos则是0)

将此流重新定位到对此输入流最后调用 mark 方法时的位置。

在这里将pos变为mark函数记录的markPos

当然还有

如果方法 markSupported 返回 true，则输入流总会在调用 mark 之后记住所有读取的字节，并且无论何时调用方法 reset ，都会准备再次提供那些相同的字节。但是，如果在调用 reset 之前可以从流中读取多于 readlimit 的字节，则根本不需要该流记住任何数据。”

这几个函数，在InputStream中是没有实现的。(BufferedInputStream实现了，但是用于Bitmap解析时会无效)

下面是我们的实现：

可以说是很简单了，做一下标记而已。

重点在于我们使用read函数读取数据的时候，需要进行一系列的判断。

buf就是我们存放原InputStream已读的数据。

现在通过这个InputStream的装饰类来完成图片解析：

转载于:https://juejin.im/post/5c259094e51d452626297bc9