Glide缓存机制

1 Glide图片加载流程

1. 封装参数：从指定来源到输出结果，中间可能经历很多流程，所以第一件事就是封装参数，这些参数会贯穿整个图片加载流程；
2. 解析路径：图片的来源有很多种，格式也不尽相同，需要规范化；
3. 读取缓存：为了减少计算，通常会做缓存，优先从缓存中读取；
4. 查找文件/下载文件：如果是本地文件，直接解码即可，如果是网络图片，需要下载；
5. 解码：
6. 变换：解码出Bitmap后，可能还需要做一些变换处理（圆角，滤镜等）；
7. 缓存：得到最终的Bitmap止呕，可以缓存起来，以便下次使用；
8. 显示：显示结果，可能需要做一些动画等；

2 Glide缓存机制简介

2.1 缓存的图片资源

• 原始图片（Source） ：即图片源的图片初始大小和分辨率；
• 转换后的图片（Result） ：经过尺寸缩放和大小压缩等处理后的图片；

当使用Glide加载图片时，Glide会默认根据View视图对图片进行压缩和转换，而不显示原始图。（这也是Glide加载速度高于Picasso的原因）

2.2 缓存机制设计

Glide的缓存功能设计成二级缓存：内存缓存和硬盘缓存。（从网络加载不属于缓存）

• 内存缓存：防止重复将图片读入到内存，造成内存资源浪费，只缓存转换后的图片，而不是原始图片；
• 磁盘缓存：防止重复从网络或其他地方下载和读取数据，可缓存原始图片和转换过后的图片，用户自行设置；

在Glide中，缓存的读取顺序为：内存缓存 –> 磁盘缓存 –> 网络 ，内存缓存和磁盘缓存相互不影响，独立配置，内存缓存是默认开启的。

Glide的缓存机制使得Glide具备非常好的图片缓存效果，从而使得具备较高的图片加载效率。

以下是Glide的相关代码：

// 默认开启内存缓存，用户不需要作任何设置
Glide.with(this).load(url).into(imageView);

// 可通过API禁用内存缓存功能
Glide.with(this).load(url).skipMemoryCache(true) // 禁用内存缓存
     .into(imageView);

Glide.with(this).load(url)
     .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE) // 不缓存任何图片，即禁用磁盘缓存
     .into(imageView);

// DiskCacheStrategy.NONE：不缓存任何图片，即禁用磁盘缓存
// DiskCacheStrategy.ALL ：缓存原始图片 & 转换后的图片
// DiskCacheStrategy.SOURCE：只缓存原始图片（原来的全分辨率的图像，即不缓存转换后的图片）
// DiskCacheStrategy.RESULT：（默认）只缓存转换后的图片（即最终的图像：降低分辨率后 / 或者转换后 ，不缓存原始图片

2.3 缓存类型

• 活动缓存（ActiveResource）：存储正在使用的图片；
• Lru内存缓存（LruResourceCache）：图片解析完成后并最近被加载过会放到内存中；
• 磁盘缓存-资源类型（DiskCache - Resource）：被解码后的图片写入磁盘文件中；
• 磁盘缓存-原始数据（DiskCache - Data）：网络请求成功或在本地获取成功后，将原始数据在磁盘中缓存；

Lru(Least Recently Used)：最近最少使用，它的核心思想是，当缓存满的时候，会优先淘汰最近最少使用的缓存对象。

2.3.1 内存缓存/运行时缓存

内存缓存/运行时缓存分为两部分：活动缓存（ActiveResource）和Lru内存缓存（LruResourceCache）。

LinkedHashMap继承自HashMap，在此基础上增加了双向链表的结构，每次访问数据的时候，会更新被访问的数据的链表指针。比如说从链表中删除并不是真正的删除数据，只是移动了链表的指针。

Lru内存缓存：使用LinkedHashMap来缓存资源（强引用），并设定一个缓存的大小。如果有资源被访问到，首先会在链表中删除该节点，然后再添加到链表头，这样就可以保证链表头部的节点是最近访问过的。而当缓存的数量达最大值的时候，就会将链表尾部（最近最少使用）的数据移除。

但是这样做有一个风险，就是容易将正在使用的资源回收掉。

Glide这样设计：从内存缓存（LruResourceCache）中拿到资源时候就主动添加到活动缓存（ActiveResource）中，并清理Lru内存缓存（LruResourceCache）中的资源，这样做的好处就是是保护正在使用资源不被Lru算法回收掉。

ActiveResources是一个弱引用的HashMap，用来缓存正在使用的图片，保存这个图片不会被Lru算法回收掉。图片用完之后会重新添加到Lru内存缓存中。

ActiveResources和LruResourceCache是内存缓存，属于运行时缓存且互斥（同一张图片不会同时缓存在ActiveResources和LruResourceCache中），应用被杀死后内存缓存将不存在。

2.3.2 磁盘缓存

磁盘缓存策略：

• DiskCacheStrategy.NONE：表示不缓存任何内容；
• DiskCacheStrategy.RESOURCE：在资源解码后将数据写入磁盘缓存，即经过缩放等转换后的图片资源；
• DiskCacheStrategy.DATA：在资源解码前将原始数据写入磁盘缓存；
• DiskCacheStrategy.ALL ：使用DATA和RESOURCE缓存数据；
• DiskCacheStrategy.AUTOMATIC：它会尝试对本地和远程图片使用最佳的策略。当加载远程数据时，AUTOMATIC 策略仅会存储未被加载过程修改过的原始数据，因为下载远程数据相比调整磁盘上已经存在的数据要昂贵得多。对于本地数据，AUTOMATIC 策略则会仅存储变换过的缩略图，因为即使需要再次生成另一个尺寸或类型的图片，取回原始数据也很容易。默认使用这种缓存策略；

在使用Glide去加载一张图片的时候，Glide默认不会将原始图片展示出来，而是会对图片进行压缩和转换。我们既可以缓存转换过的图片，也可以缓存转换之前的原始图片。

采用LRU算法的缓存有两种：LruCache和DisLruCache，分别用于实现内粗缓存和硬盘缓存。

3 大图加载

对于单个图片巨大，并且还不允许压缩。比如显示：世界地图、清明上河图、微博长图等。

首先不压缩，按照原图尺寸加载，那么屏幕肯定是不够大的，并且考虑到内存的情况，不可能一次性整图加载到内存中，所以这种情况的优化思路一般是局部加载，通过BitmapRegionDecoder来实现。BitmapRegionDecoder可以从图像中解码一个矩形区域，只显示图像的一部分。这种情况下通常Glide只负责将图片下载下来，图片的加载由自定义的ImageView来实现。

图片分块以后，每一块独立进行加载，并且加载bitmap是一个耗时操作，将加载bitmap异步实现。分块好后还有一个触发加载和回收的逻辑，原则是在它显示的范围内就触发加载，离开范围后就回收。

region [ˈriːdʒən] 地区，区域，界 decoder [diːˈkoʊdər] 解码器，译码器；译码员

demo

参考

Glide 缓存总结(一)
Android源码分析：手把手带你分析 Glide的缓存功能
Glide源码之缓存机制Glide源码之缓存机制
Android Glide缓存机制及源码
浅谈Glide的原理
聊一聊关于Glide在面试中的那些事
【Android 内存优化】Bitmap 长图加载 ( BitmapRegionDecoder 简介 | BitmapRegionDecoder 使用流程 | 区域解码加载示例 )
学习笔记-android大图加载详解
如何解决android大量图片的帧动画卡顿和OOM问题?