Listview的異步加載性能優(yōu)化
Android中ListView是使用平率最高的控件之一（GridView跟ListView是兄弟，都是繼承AbsListView），ListView優(yōu)化最有效的無非就是采用ViewHolder來減少頻繁的對(duì)view查詢和更新，緩存圖片加快解碼，減小圖片尺寸。
關(guān)于listview的異步加載，網(wǎng)上其實(shí)很多示例了，中心思想都差不多，不過很多版本或是有bug，或是有性能問題有待優(yōu)化，下面就讓在下闡述其原理以探索個(gè)中奧秘在APP應(yīng)用中，listview的異步加載圖片方式能夠帶來很好的用戶體驗(yàn)，同時(shí)也是考量程序性能的一個(gè)重要指標(biāo)。關(guān)于listview的異步加載，網(wǎng)上其實(shí)很多示例了，中心思想都差不多，不過很多版本或是有bug，或是有性能問題有待優(yōu)化。有鑒于此，本人在網(wǎng)上找了個(gè)相對(duì)理想的版本并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改造，下面就讓在下闡述其原理以探索個(gè)中奧秘，與諸君共賞…
異步加載圖片基本思想：
1.先從內(nèi)存緩存中獲取圖片顯示（內(nèi)存緩沖）
2.獲取不到的話從SD卡里獲?。⊿D卡緩沖）
3.都獲取不到的話從網(wǎng)絡(luò)下載圖片并保存到SD卡同時(shí)加入內(nèi)存并顯示（視情況看是否要顯示）
OK，先上adapter的代碼：
public class LoaderAdapter extends BaseAdapter{
private static final String TAG = "LoaderAdapter";
private boolean mBusy = false;
public void setFlagBusy(boolean busy) {
this.mBusy = busy;
}
private ImageLoader mImageLoader;
private int mCount;
private Context mContext;
private String[] urlArrays;
public LoaderAdapter(int count, Context context, String []url) {
this.mCount = count;
this.mContext = context;
urlArrays = url;
mImageLoader = new ImageLoader(context);
}
public ImageLoader getImageLoader(){
return mImageLoader;
}
@Override
public int getCount() {
return mCount;
}
@Override
public Object getItem(int position) {
return position;
}
@Override
public long getItemId(int position) {
return position;
}
@Override
public View getView(int position, View convertView, ViewGroup parent) {
ViewHolder viewHolder = null;
if (convertView == null) {
convertView = LayoutInflater.from(mContext).inflate(
R.layout.list_item, null);
viewHolder = new ViewHolder();
viewHolder.mTextView = (TextView) convertView
.findViewById(R.id.tv_tips);
viewHolder.mImageView = (ImageView) convertView
.findViewById(R.id.iv_image);
convertView.setTag(viewHolder);
} else {
viewHolder = (ViewHolder) convertView.getTag();
}
String url = "";
url = urlArrays[position % urlArrays.length];
viewHolder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);
if (!mBusy) {
mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, false);
viewHolder.mTextView.setText("--" + position
+ "--IDLE ||TOUCH_SCROLL");
} else {
mImageLoader.DisplayImage(url, viewHolder.mImageView, true);
viewHolder.mTextView.setText("--" + position + "--FLING");
}
return convertView;
}
static class ViewHolder {
TextView mTextView;
ImageView mImageView;
}
}
關(guān)鍵代碼是ImageLoader的DisplayImage方法，再看ImageLoader的實(shí)現(xiàn)
public class ImageLoader {
private MemoryCache memoryCache = new MemoryCache();
private AbstractFileCache fileCache;
private Map<ImageView, String> imageViews = Collections
.synchronizedMap(new WeakHashMap<ImageView, String>());
// 線程池
private ExecutorService executorService;
public ImageLoader(Context context) {
fileCache = new FileCache(context);
executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
}
// 最主要的方法
public void DisplayImage(String url, ImageView imageView, boolean isLoadOnlyFromCache) {
imageViews.put(imageView, url);
// 先從內(nèi)存緩存中查找
Bitmap bitmap = memoryCache.get(url);
if (bitmap != null)
imageView.setImageBitmap(bitmap);
else if (!isLoadOnlyFromCache){
// 若沒有的話則開啟新線程加載圖片
queuePhoto(url, imageView);
}
}
private void queuePhoto(String url, ImageView imageView) {
PhotoToLoad p = new PhotoToLoad(url, imageView);
executorService.submit(new PhotosLoader(p));
}
private Bitmap getBitmap(String url) {
File f = fileCache.getFile(url);
// 先從文件緩存中查找是否有
Bitmap b = null;
if (f != null && f.exists()){
b = decodeFile(f);
}
if (b != null){
return b;
}
// 最后從指定的url中下載圖片
try {
Bitmap bitmap = null;
URL imageUrl = new URL(url);
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) imageUrl
.openConnection();
conn.setConnectTimeout(30000);
conn.setReadTimeout(30000);
conn.setInstanceFollowRedirects(true);
InputStream is = conn.getInputStream();
OutputStream os = new FileOutputStream(f);
CopyStream(is, os);
os.close();
bitmap = decodeFile(f);
return bitmap;
} catch (Exception ex) {
Log.e("", "getBitmap catch Exception...\nmessage = " + ex.getMessage());
return null;
}
}
// decode這個(gè)圖片并且按比例縮放以減少內(nèi)存消耗，虛擬機(jī)對(duì)每張圖片的緩存大小也是有限制的
private Bitmap decodeFile(File f) {
try {
// decode image size
BitmapFactory.Options o = new BitmapFactory.Options();
o.inJustDecodeBounds = true;
BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(f), null, o);
// Find the correct scale value. It should be the power of 2.
final int REQUIRED_SIZE = 100;
int width_tmp = o.outWidth, height_tmp = o.outHeight;
int scale = 1;
while (true) {
if (width_tmp / 2 < REQUIRED_SIZE
|| height_tmp / 2 < REQUIRED_SIZE)
break;
width_tmp /= 2;
height_tmp /= 2;
scale *= 2;
}
// decode with inSampleSize
BitmapFactory.Options o2 = new BitmapFactory.Options();
o2.inSampleSize = scale;
return BitmapFactory.decodeStream(new FileInputStream(f), null, o2);
} catch (FileNotFoundException e) {
}
return null;
}
// Task for the queue
private class PhotoToLoad {
public String url;
public ImageView imageView;
public PhotoToLoad(String u, ImageView i) {
url = u;
imageView = i;
}
}
class PhotosLoader implements Runnable {
PhotoToLoad photoToLoad;
PhotosLoader(PhotoToLoad photoToLoad) {
this.photoToLoad = photoToLoad;
}
@Override
public void run() {
if (imageViewReused(photoToLoad))
return;
Bitmap bmp = getBitmap(photoToLoad.url);
memoryCache.put(photoToLoad.url, bmp);
if (imageViewReused(photoToLoad))
return;
BitmapDisplayer bd = new BitmapDisplayer(bmp, photoToLoad);
// 更新的操作放在UI線程中
Activity a = (Activity) photoToLoad.imageView.getContext();
a.runOnUiThread(bd);
}
}
/**
* 防止圖片錯(cuò)位
*
* @param photoToLoad
* @return
*/
boolean imageViewReused(PhotoToLoad photoToLoad) {
String tag = imageViews.get(photoToLoad.imageView);
if (tag == null || !tag.equals(photoToLoad.url))
return true;
return false;
}
// 用于在UI線程中更新界面
class BitmapDisplayer implements Runnable {
Bitmap bitmap;
PhotoToLoad photoToLoad;
public BitmapDisplayer(Bitmap b, PhotoToLoad p) {
bitmap = b;
photoToLoad = p;
}
public void run() {
if (imageViewReused(photoToLoad))
return;
if (bitmap != null)
photoToLoad.imageView.setImageBitmap(bitmap);
}
}
public void clearCache() {
memoryCache.clear();
fileCache.clear();
}
public static void CopyStream(InputStream is, OutputStream os) {
final int buffer_size = 1024;
try {
byte[] bytes = new byte[buffer_size];
for (;;) {
int count = is.read(bytes, 0, buffer_size);
if (count == -1)
break;
os.write(bytes, 0, count);
}
} catch (Exception ex) {
Log.e("", "CopyStream catch Exception...");
}
}
}
先從內(nèi)存中加載，沒有則開啟線程從SD卡或網(wǎng)絡(luò)中獲取，這里注意從SD卡獲取圖片是放在子線程里執(zhí)行的，否則快速滑屏的話會(huì)不夠流暢，這是優(yōu)化一。于此同時(shí)，在adapter里有個(gè)busy變量，表示listview是否處于滑動(dòng)狀態(tài)，如果是滑動(dòng)狀態(tài)則僅從內(nèi)存中獲取圖片，沒有的話無需再開啟線程去外存或網(wǎng)絡(luò)獲取圖片，這是優(yōu)化二。ImageLoader里的線程使用了線程池，從而避免了過多線程頻繁創(chuàng)建和銷毀，有的童鞋每次總是new一個(gè)線程去執(zhí)行這是非常不可取的，好一點(diǎn)的用的AsyncTask類，其實(shí)內(nèi)部也是用到了線程池。在從網(wǎng)絡(luò)獲取圖片時(shí)，先是將其保存到sd卡，然后再加載到內(nèi)存，這么做的好處是在加載到內(nèi)存時(shí)可以做個(gè)壓縮處理，以減少圖片所占內(nèi)存，這是優(yōu)化三。
而圖片錯(cuò)位問題的本質(zhì)源于我們的listview使用了緩存convertView，假設(shè)一種場(chǎng)景，一個(gè)listview一屏顯示九個(gè)item，那么在拉出第十個(gè)item的時(shí)候，事實(shí)上該item是重復(fù)使用了第一個(gè)item，也就是說在第一個(gè)item從網(wǎng)絡(luò)中下載圖片并最終要顯示的時(shí)候其實(shí)該item已經(jīng)不在當(dāng)前顯示區(qū)域內(nèi)了，此時(shí)顯示的后果將是在可能在第十個(gè)item上輸出圖像，這就導(dǎo)致了圖片錯(cuò)位的問題。所以解決之道在于可見則顯示，不可見則不顯示。在ImageLoader里有個(gè)imageViews的map對(duì)象，就是用于保存當(dāng)前顯示區(qū)域圖像對(duì)應(yīng)的url集，在顯示前判斷處理一下即可。
下面再說下內(nèi)存緩沖機(jī)制，本例采用的是LRU算法，先看看MemoryCache的實(shí)現(xiàn)
public class MemoryCache {
private static final String TAG = "MemoryCache";
// 放入緩存時(shí)是個(gè)同步操作
// LinkedHashMap構(gòu)造方法的最后一個(gè)參數(shù)true代表這個(gè)map里的元素將按照最近使用次數(shù)由少到多排列，即LRU
// 這樣的好處是如果要將緩存中的元素替換，則先遍歷出最近最少使用的元素來替換以提高效率
private Map<String, Bitmap> cache = Collections
.synchronizedMap(new LinkedHashMap<String, Bitmap>(10, 1.5f, true));
// 緩存中圖片所占用的字節(jié)，初始0，將通過此變量嚴(yán)格控制緩存所占用的堆內(nèi)存
private long size = 0;// current allocated size
// 緩存只能占用的最大堆內(nèi)存
private long limit = 1000000;// max memory in bytes
public MemoryCache() {
// use 25% of available heap size
setLimit(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 10);
}
public void setLimit(long new_limit) {
limit = new_limit;
Log.i(TAG, "MemoryCache will use up to " + limit / 1024. / 1024. + "MB");
}
public Bitmap get(String id) {
try {
if (!cache.containsKey(id))
return null;
return cache.get(id);
} catch (NullPointerException ex) {
return null;
}
}
public void put(String id, Bitmap bitmap) {
try {
if (cache.containsKey(id))
size -= getSizeInBytes(cache.get(id));
cache.put(id, bitmap);
size += getSizeInBytes(bitmap);
checkSize();
} catch (Throwable th) {
th.printStackTrace();
}
}
/**
* 嚴(yán)格控制堆內(nèi)存，如果超過將首先替換最近最少使用的那個(gè)圖片緩存
*
*/
private void checkSize() {
Log.i(TAG, "cache size=" + size + " length=" + cache.size());
if (size > limit) {
// 先遍歷最近最少使用的元素
Iterator<Entry<String, Bitmap>> iter = cache.entrySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
Entry<String, Bitmap> entry = iter.next();
size -= getSizeInBytes(entry.getValue());
iter.remove();
if (size <= limit)
break;
}
Log.i(TAG, "Clean cache. New size " + cache.size());
}
}
public void clear() {
cache.clear();
}
/**
* 圖片占用的內(nèi)存
*
* <A href='\"http://www.eoeandroid.com/home.php?mod=space&uid=2768922\"' target='\"_blank\"'>@Param</A> bitmap
*
* @return
*/
long getSizeInBytes(Bitmap bitmap) {
if (bitmap == null)
return 0;
return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();
}
}
首先限制內(nèi)存圖片緩沖的堆內(nèi)存大小，每次有圖片往緩存里加時(shí)判斷是否超過限制大小，超過的話就從中取出最少使用的圖片并將其移除，當(dāng)然這里如果不采用這種方式，換做軟引用也是可行的，二者目的皆是最大程度的利用已存在于內(nèi)存中的圖片緩存，避免重復(fù)制造垃圾增加GC負(fù)擔(dān)，OOM溢出往往皆因內(nèi)存瞬時(shí)大量增加而垃圾回收不及時(shí)造成的。只不過二者區(qū)別在于LinkedHashMap里的圖片緩存在沒有移除出去之前是不會(huì)被GC回收的，而SoftReference里的圖片緩存在沒有其他引用保存時(shí)隨時(shí)都會(huì)被GC回收。所以在使用LinkedHashMap這種LRU算法緩存更有利于圖片的有效命中，當(dāng)然二者配合使用的話效果更佳，即從LinkedHashMap里移除出的緩存放到SoftReference里，這就是內(nèi)存的二級(jí)緩存，有興趣的童鞋不凡一試。
以上所述是針對(duì)listview的異步加載性能優(yōu)化的全部介紹，希望對(duì)大家有所幫助。
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