ImageLoader学习笔记
来源：程序员人生 发布时间：2015-08-17 08:41:06 阅读次数：2878次
这是根据ImageLoader画的1张类图，可以帮助我们更好地理解这个开源库。
这个开源库的优点：1、支持多线程下载图片。2、实现图片的两级缓存。
3、可以根据控件大小对Bitmap进行裁剪，减少Bitmap占用过量的内存
4、提供在较慢的网络对图片进行加载
5、较好的控制图片的加载进程，例如，滑动进程暂停加载图片，停止滑动的时候
去加载图片。
ImageLoader里面的getInstance()方法里面用到了单例设计模式。通过双层是不是为null判断提高性能。
ImageLoaderConfigurationFactory用到了工厂模式
LimitedAgeMemoryCache是MemoryCache的装潢者，相当于为MemoryCache添加了1个特性。
ContentLengthInputStream是InputStream的装潢者，可以通过available()函数得到InputStream对应数据源的长度
ImageLoaderConfiguration里面的threadPollSize设置的是线程池的大小，这里设置的是3
在项目中用到了ListView显示图片的模块，平常加载图片都是通过HttpUrlConnection去进行网络要求，然后下载图片并显示在Activity上，但这类方法对
ListView来讲明显是不现实的，因此在网络找到了1个开源的库ImageLoader，里面除能够实现基本功能以外，还实现了图片缓存（3级缓存，内存、sdcard，
网络(其实真正意义上只是两级)），读了其他人对ImageLoader的解析，对ImageLoader的实现原理也理解了很多，做个笔记，可以留作以后温习，顺便巩固下
学到的知识。
最少被访问的实现利用的是两个泛型，1个存储key和Bitmap类型的value,另外1个存储key还有long类型的value，当需要删除的时候就进行迭代，取得最少
被使用的key然后去删除对应的value。LimitedAgeMemoryCache的实现也是一样的道理。
这个库加载图片也是利用HttpClient，网络延迟的时候抛出异常，网络比较慢的时候调用SlowNetworkImageDownloader，它实现了ImageDownloader接口，
之前不是1直想弄明白是怎样实现缓存的？怎想实现LRU和FIFO,后来才知道原来是利用了LinkList和LinkHashMap，LinkList可以当做队列那模样用，
因此很容易就能够实现先来先删除的功能，而LinkHashMap有迭代排序的功能，默许的是插入排序，还有另外1种是访问排序，就是被访问到的那个图片
会将它的Key寄存在表尾，并从原来位置删除，这模样每次都删除第1个的话就是删了那个最久没被访问到的图片。
public class LruMemoryCache implements MemoryCacheAware<String, Bitmap> {
private final LinkedHashMap<String, Bitmap> map;
//利用LinkHashMap来存储对应的数据
private final int maxSize;
/** Size of this cache in bytes */
private int size;
/** @param maxSize Maximum sum of the sizes of the Bitmaps in this cache */
public LruMemoryCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(0, 0.75f, true);
}
/**
* Returns the Bitmap for {@code key} if it exists in the cache. If a Bitmap was returned, it is moved to the head
* of the queue. This returns null if a Bitmap is not cached.
*/
@Override
public final Bitmap get(String key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
synchronized (this) {
return map.get(key);
}
}
/** Caches {@code Bitmap} for {@code key}. The Bitmap is moved to the head of the queue. */
@Override
public final boolean put(String key, Bitmap value) {
//把key和value存进去
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
synchronized (this) {
size += sizeOf(key, value);
Bitmap previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
size -= sizeOf(key, previous);
}
}
trimToSize(maxSize);
return true;
}
/**
* Remove the eldest entries until the total of remaining entries is at or below the requested size.
*
* @param maxSize the maximum size of the cache before returning. May be ⑴ to evict even 0-sized elements.
*/
private void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {
String key;
Bitmap value;
synchronized (this) {
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);
size -= sizeOf(key, value);
}
}
}
/** Removes the entry for {@code key} if it exists. */
//将对应的key(其实就是第1个元素)移除
@Override
public final void remove(String key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
synchronized (this) {
Bitmap previous = map.remove(key);
if (previous != null) {
size -= sizeOf(key, previous);
}
}
}
@Override
public Collection<String> keys() {
synchronized (this) {
return new HashSet<String>(map.keySet());
}
}
@Override
public void clear() {
trimToSize(⑴); // ⑴ will evict 0-sized elements
}
/**
* Returns the size {@code Bitmap} in bytes.
* <p/>
* An entry's size must not change while it is in the cache.
*/
private int sizeOf(String key, Bitmap value) {
return value.getRowBytes() * value.getHeight();
}
@Override
public synchronized final String toString() {
return String.format("LruCache[maxSize=%d]", maxSize);
}
}
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