Android应用中常常有加载图片资源的操作，随着Android手机平板的分辨率越来越高，图片资源越来越大，在加载高清图片的时候，由于瞬间产生大量的内存消耗，有时java GC来不及进行垃圾回收，就很容易发生OOM现象，怎么优化加载图片呢？本文简单介绍一下图片加载的优化。

　　方法一：BitmapFactory.Options的两个参数inPurgeable、inNativeAlloc

　　先来看一段神奇的代码

1 public Bitmap decodeFile(String filePath) { 2         Bitmap bitmap = null; 3         BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); 4         options.inPurgeable = true; 5         try { 6             BitmapFactory.Options.class.getField("inNativeAlloc").setBoolean( 7                     options, true); 8         } catch (IllegalArgumentException e) { 9             e.printStackTrace();10         } catch (SecurityException e) {11             e.printStackTrace();12         } catch (IllegalAccessException e) {13             e.printStackTrace();14         } catch (NoSuchFieldException e) {15             e.printStackTrace();16         }17         if (mFilePath != null) {18             bitmap = BitmapFactory.decodeFile(mFilePath, options);19         }20         return bitmap;21     }

　　关于inPurgeable

　　处理过位图加载的人可能对BitmapFactory.Options的inPurgeable参数比较熟悉，当inPurgeable==true时，可以让java系统内存不足时先行回收部分的内存，这个方法其实已经解决大部分的问题了。

　　关于inNativeAlloc

　　那么try-catch里面做了什么呢？在看了source code 之后，我发现在BitmapFactory.Options里竟然有一个inNativeAlloc的public变量，可以直接不把使用的内存算到VM里，相应的，inPurgeable生出来的内存还是算在java 的VM里。需要注意的这个变量是个隐藏的变量，不能直接用，需要用反射将这个变量设成true。如此一来bitmap OOM的问题发生的机率又更低了，有需要的人可以参考一下。

　　方法二：使用BitmapFactory.decodeStream

　　同样先show code

 

1 public Bitmap ReadBitMap(Context context, int resId){    2        BitmapFactory.Options opt = new BitmapFactory.Options();    3        opt.inPreferredConfig = Bitmap.Config.RGB_565;     4        opt.inPurgeable = true;    5        opt.inInputShareable = true;      6　　     InputStream is = context.getResources().openRawResource(resId);    7        return BitmapFactory.decodeStream(is,null,opt);    8 }

　　关于BitmapFactory.decodeStream

　　当我们给view设置图片资源时，使用像 setBackgroundResource，setImageResource,或者 BitmapFactory.decodeResource 这样的方法来设置一张高清图片的时候，这些函数在完成decode后，最终都是通过java层的createBitmap来完成的，需要消耗更多内存。而改用先通过BitmapFactory.decodeStream方法，创建出一个bitmap，再将其设为ImageView的source。decodeStream的优势在于其直接调用JNI>>nativeDecodeAsset()来完成decode，无需再使用java层的createBitmap，从而节省了java层的空间。如果在读取时加上图片的Config参数，可以跟有效减少加载的内存，从而跟有效阻止抛out of Memory异常。

　　另外，需要特别注意：decodeStream是直接读取图片资料的字节码了， 不会根据机器的各种分辨率来自动适应，使用了decodeStream之后，需要在hdpi和mdpi，ldpi中配置相应的图片资源，否则在不同分辨率机器上都是同样大小（像素点数量），显示出来的大小就不对了。

　　方法三：使用内存缓存

　　内存缓存很多人都用，但是内存缓存设置需要得当，太小了会导致缓存不够用，太大了会导致其他应用可用内存减小，也容易造成内存溢出。

1 private LruCache
     
       mMemoryCache; 2  3 @Override 4 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 5     ... 6     // 获取到虚拟机的可用最大内存 7     final int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); 8  9     // 只使用1/8的空闲内存作为缓存空间.10     final int cacheSize = maxMemory / 8;11 12     mMemoryCache = new LruCache
      
       (cacheSize) {13         @Override14         protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {15             return bitmap.getByteCount() / 1024;16         }17     };18     ...19 }20 21 public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {22     if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {23         mMemoryCache.put(key, bitmap);24     }25 }26 27 public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {28     return mMemoryCache.get(key);29 }
      
     

 

　　设置好内存缓存区，我们就可以在需要的时候从内存缓存区直接拿到图片了：

1 public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) { 2     final String imageKey = String.valueOf(resId); 3  4     final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey); 5     if (bitmap != null) { 6         mImageView.setImageBitmap(bitmap); 7     } else { 8         mImageView.setImageResource(R.drawable.default_drawable); 9         BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(mImageView);10         task.execute(resId);11     }12 }

　　当然了，在bitmap是新的图片时，需要把图片放到缓存区中去：

1 class BitmapWorkerTask extends AsyncTask {   2     ...   3     @Override   4     protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {   5         final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(   6                 getResources(), params[0], 100, 100));   7         addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);   8         return bitmap;   9     }  10     ...  11 }

　　附：别的一些优化思想

　　总结了下别的一些优化思想，有的是对图片进行压缩，比如说图片宽高像素大于空间时，就先把图片进行压缩，再decodeResource，不过一般应用开发时较少遇到这样的情况。还有的是使用SDcard卡进行缓存，这样即使应用被意外退出了，也不会丢失缓存，但是这中间需要应用到IO操作，IO操作向来是比较慢的，也不是很推荐。

　　参考：