这次来面试的是一个有着5年工作经验的小伙，截取了一段对话如下：
面试官：我看你写到Glide，为什么用Glide，而不选择其它图片加载框架？
小伙：Glide 使用简单，链式调用，很方便，一直用这个。
面试官：有看过它的源码吗？跟其它图片框架相比有哪些优势？
小伙：没有，只是在项目中使用而已~
面试官：假如现在不让你用开源库，需要你自己写一个图片加载框架，你会考虑哪些方面的问题，说说大概的思路。
小伙：额~，压缩吧。
面试官：还有吗？
小伙：额~，这个没写过。
说到图片加载框架，大家最熟悉的莫过于Glide了，但我却不推荐简历上写熟悉Glide，除非你熟读它的源码，或者参与Glide的开发和维护。
在一般面试中，遇到图片加载问题的频率一般不会太低，只是问法会有一些差异，例如：
- 简历上写Glide，那么会问一下Glide的设计，以及跟其它同类框架的对比 ；
- 假如让你写一个图片加载框架，说说思路；
- 给一个图片加载的场景，比如网络加载一张或多张大图，你会怎么做；
带着问题进入正文~
一、谈谈Glide
1.1 Glide 使用有多简单？
Glide由于其口碑好，很多开发者直接在项目中使用，使用方法相当简单
https://github.com/bumptech/glide
1、添加依赖：
implementation 'com.github.bumptech.glide:glide:4.10.0'
annotationProcessor 'com.github.bumptech.glide:compiler:4.10.0'
2、添加网络权限
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />
3、一句代码加载图片到ImageView
Glide.with(this).load(imgUrl).into(mIv1);
进阶一点的用法，参数设置
RequestOptions options = new RequestOptions()
.placeholder(R.drawable.ic_launcher_background)
.error(R.mipmap.ic_launcher)
.diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE)
.override(200, 100);
Glide.with(this)
.load(imgUrl)
.apply(options)
.into(mIv2);
使用Glide加载图片如此简单，这让很多开发者省下自己处理图片的时间，图片加载工作全部交给Glide来就完事，同时，很容易就把图片处理的相关知识点忘掉。
1.2 为什么用Glide？
从前段时间面试的情况，我发现了这个现象：简历上写熟悉Glide的，基本都是熟悉使用方法，很多3年-6年工作经验，除了说Glide使用方便，不清楚Glide跟其他图片框架如Fresco的对比有哪些优缺点。
首先，当下流行的图片加载框架有那么几个，可以拿 Glide 跟Fresco对比，例如这些：
Glide：
- 多种图片格式的缓存，适用于更多的内容表现形式（如Gif、WebP、缩略图、Video）
- 生命周期集成（根据Activity或者Fragment的生命周期管理图片加载请求）
- 高效处理Bitmap（bitmap的复用和主动回收，减少系统回收压力）
- 高效的缓存策略，灵活（Picasso只会缓存原始尺寸的图片，Glide缓存的是多种规格），加载速度快且内存开销小（默认Bitmap格式的不同，使得内存开销是Picasso的一半）
Fresco：
- 最大的优势在于5.0以下(最低2.3)的bitmap加载。在5.0以下系统，Fresco将图片放到一个特别的内存区域(Ashmem区)
- 大大减少OOM（在更底层的Native层对OOM进行处理，图片将不再占用App的内存）
- 适用于需要高性能加载大量图片的场景
对于一般App来说，Glide完全够用，而对于图片需求比较大的App，为了防止加载大量图片导致OOM，Fresco 会更合适一些。并不是说用Glide会导致OOM，Glide默认用的内存缓存是LruCache，内存不会一直往上涨。
二、假如让你自己写个图片加载框架，你会考虑哪些问题？
首先，梳理一下必要的图片加载框架的需求：
- 异步加载：线程池
- 切换线程：Handler，没有争议吧
- 缓存：LruCache、DiskLruCache
- 防止OOM：软引用、LruCache、图片压缩、Bitmap像素存储位置
- 内存泄露：注意ImageView的正确引用，生命周期管理
- 列表滑动加载的问题：加载错乱、队满任务过多问题
当然，还有一些不是必要的需求，例如加载动画等。
2.1 异步加载：
线程池，多少个？
缓存一般有三级，内存缓存、硬盘、网络。
由于网络会阻塞，所以读内存和硬盘可以放在一个线程池，网络需要另外一个线程池，网络也可以采用Okhttp内置的线程池。
读硬盘和读网络需要放在不同的线程池中处理，所以用两个线程池比较合适。
Glide 必然也需要多个线程池，看下源码是不是这样
public final class GlideBuilder {
...
private GlideExecutor sourceExecutor; //加载源文件的线程池，包括网络加载
private GlideExecutor diskCacheExecutor; //加载硬盘缓存的线程池
...
private GlideExecutor animationExecutor; //动画线程池
Glide使用了三个线程池，不考虑动画的话就是两个。
2.2 切换线程：
图片异步加载成功，需要在主线程去更新ImageView，
无论是RxJava、EventBus，还是Glide，只要是想从子线程切换到Android主线程，都离不开Handler。
看下Glide 相关源码：
class EngineJob<R> implements DecodeJob.Callback<R>,Poolable {
private static final EngineResourceFactory DEFAULT_FACTORY = new EngineResourceFactory();
//创建Handler
private static final Handler MAIN_THREAD_HANDLER =
new Handler(Looper.getMainLooper(), new MainThreadCallback());
问RxJava是完全用Java语言写的，那怎么实现从子线程切换到Android主线程的？ 依然有很多3-6年的开发答不上来这个很基础的问题，而且只要是这个问题回答不出来的，接下来有关于原理的问题，基本都答不上来。
有不少工作了很多年的Android开发不知道鸿洋、郭霖、玉刚说，不知道掘金是个啥玩意，内心估计会想是不是还有叫掘银掘铁的（我不知道有没有）。
我想表达的是，干这一行，真的是需要有对技术的热情，不断学习，不怕别人比你优秀，就怕比你优秀的人比你还努力，而你却不知道。
2.3 缓存
我们常说的图片三级缓存：内存缓存、硬盘缓存、网络。
2.3.1 内存缓存
一般都是用LruCache
Glide 默认内存缓存用的也是LruCache，只不过并没有用Android SDK中的LruCache，不过内部同样是基于LinkHashMap，所以原理是一样的。
// -> GlideBuilder#build
if (memoryCache == null) {
memoryCache = new LruResourceCache(memorySizeCalculator.getMemoryCacheSize());
}
既然说到LruCache ，必须要了解一下LruCache的特点和源码：
为什么用LruCache？
LruCache 采用最近最少使用算法，设定一个缓存大小，当缓存达到这个大小之后，会将最老的数据移除，避免图片占用内存过大导致OOM。
LruCache 源码分析
public class LruCache<K, V> {
// 数据最终存在 LinkedHashMap 中
private final LinkedHashMap<K, V> map;
...
public LruCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
// 创建一个LinkedHashMap，accessOrder 传true
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
...
LruCache 构造方法里创建一个LinkedHashMap，accessOrder 参数传true，表示按照访问顺序排序，数据存储基于LinkedHashMap。
先看看LinkedHashMap 的原理吧
LinkedHashMap 继承 HashMap，在 HashMap 的基础上进行扩展，put 方法并没有重写，说明LinkedHashMap遵循HashMap的数组加链表的结构，
HashMap
LinkedHashMap重写了 createEntry 方法。
看下HashMap 的 createEntry 方法
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMapEntry<K,V> e = table[bucketIndex];
table[bucketIndex] = new HashMapEntry<>(hash, key, value, e);
size++;
}
HashMap的数组里面放的是HashMapEntry 对象
看下LinkedHashMap 的 createEntry方法
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMapEntry<K,V> old = table[bucketIndex];
LinkedHashMapEntry<K,V> e = new LinkedHashMapEntry<>(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e; //数组的添加
e.addBefore(header); //处理链表
size++;
}
LinkedHashMap的数组里面放的是LinkedHashMapEntry对象
LinkedHashMapEntry
private static class LinkedHashMapEntry<K,V> extends HashMapEntry<K,V> {
// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
LinkedHashMapEntry<K,V> before, after; //双向链表
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
private void addBefore(LinkedHashMapEntry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
LinkedHashMapEntry继承 HashMapEntry，添加before和after变量，所以是一个双向链表结构，还添加了addBefore和remove 方法，用于新增和删除链表节点。
LinkedHashMapEntry#addBefore
将一个数据添加到Header的前面
private void addBefore(LinkedHashMapEntry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
existingEntry 传的都是链表头header，将一个节点添加到header节点前面，只需要移动链表指针即可，添加新数据都是放在链表头header 的before位置，链表头节点header的before是最新访问的数据，header的after则是最旧的数据。
再看下LinkedHashMapEntry#remove
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
链表节点的移除比较简单，改变指针指向即可。
再看下LinkHashMap的put 方法
public final V put(K key, V value) {
V previous;
synchronized (this) {
putCount++;
//size增加
size += safeSizeOf(key, value);
// 1、linkHashMap的put方法
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
//如果有旧的值，会覆盖，所以大小要减掉
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
LinkedHashMap 结构可以用这种图表示
LinkedHashMap
LinkHashMap 的 put方法和get方法最后会调用trimToSize方法，LruCache 重写trimToSize方法，判断内存如果超过一定大小，则移除最老的数据
LruCache#trimToSize，移除最老的数据
public void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {
K key;
V value;
synchronized (this) {
//大小没有超出，不处理
if (size <= maxSize) {
break;
}
//超出大小，移除最老的数据
Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);
//这个大小的计算，safeSizeOf 默认返回1；
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
对LinkHashMap 还不是很理解的话可以参考：
图解LinkedHashMap原理
LruCache小结：
- LinkHashMap 继承HashMap，在 HashMap的基础上，新增了双向链表结构，每次访问数据的时候，会更新被访问的数据的链表指针，具体就是先在链表中删除该节点，然后添加到链表头header之前，这样就保证了链表头header节点之前的数据都是最近访问的（从链表中删除并不是真的删除数据，只是移动链表指针，数据本身在map中的位置是不变的）。
- LruCache 内部用LinkHashMap存取数据，在双向链表保证数据新旧顺序的前提下，设置一个最大内存，往里面put数据的时候，当数据达到最大内存的时候，将最老的数据移除掉，保证内存不超过设定的最大值。
2.3.2 磁盘缓存 DiskLruCache
依赖：
implementation ‘com.jakewharton:disklrucache:2.0.2’
DiskLruCache 跟 LruCache 实现思路是差不多的，一样是设置一个总大小，每次往硬盘写文件，总大小超过阈值，就会将旧的文件删除。简单看下remove操作：
// DiskLruCache 内部也是用LinkedHashMap
private final LinkedHashMap<String, Entry> lruEntries =
new LinkedHashMap<String, Entry>(0, 0.75f, true);
...
public synchronized boolean remove(String key) throws IOException {
checkNotClosed();
validateKey(key);
Entry entry = lruEntries.get(key);
if (entry == null || entry.currentEditor != null) {
return false;
}
//一个key可能对应多个value，hash冲突的情况
for (int i = 0; i < valueCount; i++) {
File file = entry.getCleanFile(i);
//通过 file.delete() 删除缓存文件，删除失败则抛异常
if (file.exists() && !file.delete()) {
throw new IOException("failed to delete " + file);
}
size -= entry.lengths[i];
entry.lengths[i] = 0;
}
...
return true;
}
可以看到 DiskLruCache 同样是利用LinkHashMap的特点，只不过数组里面存的 Entry 有点变化，Editor 用于操作文件。
private final class Entry {
private final String key;
private final long[] lengths;
private boolean readable;
private Editor currentEditor;
private long sequenceNumber;
...
}
4、防止OOM
加载图片非常重要的一点是需要防止OOM，上面的LruCache缓存大小设置，可以有效防止OOM，但是当图片需求比较大，可能需要设置一个比较大的缓存，这样的话发生OOM的概率就提高了，那应该探索其它防止OOM的方法。
方法1：软引用
回顾一下Java的四大引用：
- 强引用： 普通变量都属于强引用，比如
private Context context; - 软应用： SoftReference，在发生OOM之前，垃圾回收器会回收SoftReference引用的对象。
- 弱引用： WeakReference，发生GC的时候，垃圾回收器会回收WeakReference中的对象。
- 虚引用： 随时会被回收，没有使用场景。
怎么理解强引用：
强引用对象的回收时机依赖垃圾回收算法，我们常说的可达性分析算法，当Activity销毁的时候，Activity会跟GCRoot断开，至于GCRoot是谁？这里可以大胆猜想，Activity对象的创建是在ActivityThread中，ActivityThread要回调Activity的各个生命周期，肯定是持有Activity引用的，那么这个GCRoot可以认为就是ActivityThread，当Activity 执行onDestroy的时候，ActivityThread 就会断开跟这个Activity的联系，Activity到GCRoot不可达，所以会被垃圾回收器标记为可回收对象。
软引用的设计就是应用于会发生OOM的场景，大内存对象如Bitmap，可以通过 SoftReference 修饰，防止大对象造成OOM，看下这段代码
private static LruCache<String, SoftReference<Bitmap>> mLruCache = new LruCache<String, SoftReference<Bitmap>>(10 * 1024){
@Override
protected int sizeOf(String key, SoftReference<Bitmap> value) {
//默认返回1，这里应该返回Bitmap占用的内存大小，单位：K
//Bitmap被回收了，大小是0
if (value.get() == null){
return 0;
}
return value.get().getByteCount() /1024;
}
};
LruCache里存的是软引用对象，那么当内存不足的时候，Bitmap会被回收，也就是说通过SoftReference修饰的Bitmap就不会导致OOM。
当然，这段代码存在一些问题，Bitmap被回收的时候，LruCache剩余的大小应该重新计算，可以写个方法，当Bitmap取出来是空的时候，LruCache清理一下，重新计算剩余内存；
还有另一个问题，就是内存不足时软引用中的Bitmap被回收的时候，这个LruCache就形同虚设，相当于内存缓存失效了，必然出现效率问题。
方法2：onLowMemory
当内存不足的时候，Activity、Fragment会调用onLowMemory方法，可以在这个方法里去清除缓存，Glide使用的就是这一种方式来防止OOM。
//Glide
public void onLowMemory() {
clearMemory();
}
public void clearMemory() {
// Engine asserts this anyway when removing resources, fail faster and consistently
Util.assertMainThread();
// memory cache needs to be cleared before bitmap pool to clear re-pooled Bitmaps too. See #687.
memoryCache.clearMemory();
bitmapPool.clearMemory();
arrayPool.clearMemory();
}
方法3：从Bitmap 像素存储位置考虑
我们知道，系统为每个进程，也就是每个虚拟机分配的内存是有限的，早期的16M、32M，现在100+M，
虚拟机的内存划分主要有5部分：
- 虚拟机栈
- 本地方法栈
- 程序计数器
- 方法区
- 堆
而对象的分配一般都是在堆中，堆是JVM中最大的一块内存，OOM一般都是发生在堆中。
Bitmap 之所以占内存大不是因为对象本身大，而是因为Bitmap的像素数据，
Bitmap的像素数据大小 = 宽 * 高 * 1像素占用的内存。
1像素占用的内存是多少？不同格式的Bitmap对应的像素占用内存是不同的，具体是多少呢？
在Fresco中看到如下定义代码
/**
* Bytes per pixel definitions
*/
public static final int ALPHA_8_BYTES_PER_PIXEL = 1;
public static final int ARGB_4444_BYTES_PER_PIXEL = 2;
public static final int ARGB_8888_BYTES_PER_PIXEL = 4;
public static final int RGB_565_BYTES_PER_PIXEL = 2;
public static final int RGBA_F16_BYTES_PER_PIXEL = 8;
如果Bitmap使用 RGB_565 格式，则1像素占用 2 byte，ARGB_8888 格式则占4 byte。
在选择图片加载框架的时候，可以将内存占用这一方面考虑进去，更少的内存占用意味着发生OOM的概率越低。 Glide内存开销是Picasso的一半，就是因为默认Bitmap格式不同。
至于宽高，是指Bitmap的宽高，怎么计算的呢？看BitmapFactory.Options 的 outWidth
/**
* The resulting width of the bitmap. If {@link #inJustDecodeBounds} is
* set to false, this will be width of the output bitmap after any
* scaling is applied. If true, it will be the width of the input image
* without any accounting for scaling.
*
* <p>outWidth will be set to -1 if there is an error trying to decode.</p>
*/
public int outWidth;
看注释的意思，如果 BitmapFactory.Options 中指定 inJustDecodeBounds 为true，则为原图宽高，如果是false，则是缩放后的宽高。所以我们一般可以通过压缩来减小Bitmap像素占用内存。
扯远了，上面分析了Bitmap像素数据大小的计算，只是说明Bitmap像素数据为什么那么大。那是否可以让像素数据不放在java堆中，而是放在native堆中呢？据说Android 3.0到8.0 之间Bitmap像素数据存在Java堆，而8.0之后像素数据存到native堆中，是不是真的？看下源码就知道了~
8.0 Bitmap
java层创建Bitmap方法
public static Bitmap createBitmap(@Nullable DisplayMetrics display, int width, int height,
@NonNull Config config, boolean hasAlpha, @NonNull ColorSpace colorSpace) {
...
Bitmap bm;
...
if (config != Config.ARGB_8888 || colorSpace == ColorSpace.get(ColorSpace.Named.SRGB)) {
//最终都是通过native方法创建
bm = nativeCreate(null, 0, width, width, height, config.nativeInt, true, null, null);
} else {
bm = nativeCreate(null, 0, width, width, height, config.nativeInt, true,
d50.getTransform(), parameters);
}
...
return bm;
}
Bitmap 的创建是通过native方法 nativeCreate
对应源码
8.0.0_r4/xref/frameworks/base/core/jni/android/graphics/Bitmap.cpp
//Bitmap.cpp
static const JNINativeMethod gBitmapMethods[] = {
{ "nativeCreate", "([IIIIIIZ[FLandroid/graphics/ColorSpace$Rgb$TransferParameters;)Landroid/graphics/Bitmap;",
(void*)Bitmap_creator },
...
JNI动态注册，nativeCreate 方法 对应 Bitmap_creator；
//Bitmap.cpp
static jobject Bitmap_creator(JNIEnv* env, jobject, jintArray jColors,
jint offset, jint stride, jint width, jint height,
jint configHandle, jboolean isMutable,
jfloatArray xyzD50, jobject transferParameters) {
...
//1. 申请堆内存，创建native层Bitmap
sk_sp<Bitmap> nativeBitmap = Bitmap::allocateHeapBitmap(&bitmap, NULL);
if (!nativeBitmap) {
return NULL;
}
...
//2.创建java层Bitmap
return createBitmap(env, nativeBitmap.release(), getPremulBitmapCreateFlags(isMutable));
}
主要两个步骤：
- 申请内存，创建native层Bitmap，看下
allocateHeapBitmap方法
8.0.0_r4/xref/frameworks/base/libs/hwui/hwui/Bitmap.cpp
//
static sk_sp<Bitmap> allocateHeapBitmap(size_t size, const SkImageInfo& info, size_t rowBytes,
SkColorTable* ctable) {
// calloc 是c++ 的申请内存函数
void* addr = calloc(size, 1);
if (!addr) {
return nullptr;
}
return sk_sp<Bitmap>(new Bitmap(addr, size, info, rowBytes, ctable));
}
可以看到通过c++的 calloc 函数申请了一块内存空间，然后创建native层Bitmap对象，把内存地址传过去，也就是native层的Bitmap数据（像素数据）是存在native堆中。
- 创建java 层Bitmap
//Bitmap.cpp
jobject createBitmap(JNIEnv* env, Bitmap* bitmap,
int bitmapCreateFlags, jbyteArray ninePatchChunk, jobject ninePatchInsets,
int density) {
...
BitmapWrapper* bitmapWrapper = new BitmapWrapper(bitmap);
//通过JNI回调Java层，调用java层的Bitmap构造方法
jobject obj = env->NewObject(gBitmap_class, gBitmap_constructorMethodID,
reinterpret_cast<jlong>(bitmapWrapper), bitmap->width(), bitmap->height(), density,
isMutable, isPremultiplied, ninePatchChunk, ninePatchInsets);
...
return obj;
}
env->NewObject，通过JNI创建Java层Bitmap对象，gBitmap_class，gBitmap_constructorMethodID这些变量是什么意思，看下面这个方法，对应java层的Bitmap的类名和构造方法。
//Bitmap.cpp
int register_android_graphics_Bitmap(JNIEnv* env)
{
gBitmap_class = MakeGlobalRefOrDie(env, FindClassOrDie(env, "android/graphics/Bitmap"));
gBitmap_nativePtr = GetFieldIDOrDie(env, gBitmap_class, "mNativePtr", "J");
gBitmap_constructorMethodID = GetMethodIDOrDie(env, gBitmap_class, "<init>", "(JIIIZZ[BLandroid/graphics/NinePatch$InsetStruct;)V");
gBitmap_reinitMethodID = GetMethodIDOrDie(env, gBitmap_class, "reinit", "(IIZ)V");
gBitmap_getAllocationByteCountMethodID = GetMethodIDOrDie(env, gBitmap_class, "getAllocationByteCount", "()I");
return android::RegisterMethodsOrDie(env, "android/graphics/Bitmap", gBitmapMethods,
NELEM(gBitmapMethods));
}
8.0 的Bitmap创建就两个点：
- 创建native层Bitmap，在native堆申请内存。
- 通过JNI创建java层Bitmap对象，这个对象在java堆中分配内存。
像素数据是存在native层Bitmap，也就是证明8.0的Bitmap像素数据存在native堆中。
7.0 Bitmap
直接看native层的方法，
/7.0.0_r31/xref/frameworks/base/core/jni/android/graphics/Bitmap.cpp
//JNI动态注册
static const JNINativeMethod gBitmapMethods[] = {
{ "nativeCreate", "([IIIIIIZ)Landroid/graphics/Bitmap;",
(void*)Bitmap_creator },
...
static jobject Bitmap_creator(JNIEnv* env, jobject, jintArray jColors,
jint offset, jint stride, jint width, jint height,
jint configHandle, jboolean isMutable) {
...
//1.通过这个方法来创建native层Bitmap
Bitmap* nativeBitmap = GraphicsJNI::allocateJavaPixelRef(env, &bitmap, NULL);
...
return GraphicsJNI::createBitmap(env, nativeBitmap,
getPremulBitmapCreateFlags(isMutable));
}
native层Bitmap 创建是通过GraphicsJNI::allocateJavaPixelRef，看看里面是怎么分配的，
GraphicsJNI 的实现类是Graphics.cpp
android::Bitmap* GraphicsJNI::allocateJavaPixelRef(JNIEnv* env, SkBitmap* bitmap,
SkColorTable* ctable) {
const SkImageInfo& info = bitmap->info();
size_t size;
//计算需要的空间大小
if (!computeAllocationSize(*bitmap, &size)) {
return NULL;
}
// we must respect the rowBytes value already set on the bitmap instead of
// attempting to compute our own.
const size_t rowBytes = bitmap->rowBytes();
// 1. 创建一个数组，通过JNI在java层创建的
jbyteArray arrayObj = (jbyteArray) env->CallObjectMethod(gVMRuntime,
gVMRuntime_newNonMovableArray,
gByte_class, size);
...
// 2. 获取创建的数组的地址
jbyte* addr = (jbyte*) env->CallLongMethod(gVMRuntime, gVMRuntime_addressOf, arrayObj);
...
//3. 创建Bitmap，传这个地址
android::Bitmap* wrapper = new android::Bitmap(env, arrayObj, (void*) addr,
info, rowBytes, ctable);
wrapper->getSkBitmap(bitmap);
// since we're already allocated, we lockPixels right away
// HeapAllocator behaves this way too
bitmap->lockPixels();
return wrapper;
}
可以看到，7.0 像素内存的分配是这样的：
- 通过JNI调用java层创建一个数组
- 然后创建native层Bitmap，把数组的地址传进去。
由此说明，7.0 的Bitmap像素数据是放在java堆的。
当然，3.0 以下Bitmap像素内存据说也是放在native堆的，但是需要手动释放native层的Bitmap，也就是需要手动调用recycle方法，native层内存才会被回收。这个大家可以自己去看源码验证。
native层Bitmap 回收问题
Java层的Bitmap对象由垃圾回收器自动回收，而native层Bitmap印象中我们是不需要手动回收的，源码中如何处理的呢？
记得有个面试题是这样的：
说说final、finally、finalize 的关系
三者除了长得像，其实没有半毛钱关系，final、finally大家都用的比较多，而 finalize 用的少，或者没用过，finalize 是 Object 类的一个方法，注释是这样的：
/**
* Called by the garbage collector on an object when garbage collection
* determines that there are no more references to the object.
* A subclass overrides the {@code finalize} method to dispose of
* system resources or to perform other cleanup.
* <p>
...**/
protected void finalize() throws Throwable { }
意思是说，垃圾回收器确认这个对象没有其它地方引用到它的时候，会调用这个对象的finalize方法，子类可以重写这个方法，做一些释放资源的操作。
在6.0以前，Bitmap 就是通过这个finalize 方法来释放native层对象的。
6.0 Bitmap.java
Bitmap(long nativeBitmap, byte[] buffer, int width, int height, int density,
boolean isMutable, boolean requestPremultiplied,
byte[] ninePatchChunk, NinePatch.InsetStruct ninePatchInsets) {
...
mNativePtr = nativeBitmap;
//1.创建 BitmapFinalizer
mFinalizer = new BitmapFinalizer(nativeBitmap);
int nativeAllocationByteCount = (buffer == null ? getByteCount() : 0);
mFinalizer.setNativeAllocationByteCount(nativeAllocationByteCount);
}
private static class BitmapFinalizer {
private long mNativeBitmap;
// Native memory allocated for the duration of the Bitmap,
// if pixel data allocated into native memory, instead of java byte[]
private int mNativeAllocationByteCount;
BitmapFinalizer(long nativeBitmap) {
mNativeBitmap = nativeBitmap;
}
public void setNativeAllocationByteCount(int nativeByteCount) {
if (mNativeAllocationByteCount != 0) {
VMRuntime.getRuntime().registerNativeFree(mNativeAllocationByteCount);
}
mNativeAllocationByteCount = nativeByteCount;
if (mNativeAllocationByteCount != 0) {
VMRuntime.getRuntime().registerNativeAllocation(mNativeAllocationByteCount);
}
}
@Override
public void finalize() {
try {
super.finalize();
} catch (Throwable t) {
// Ignore
} finally {
//2.就是这里了，
setNativeAllocationByteCount(0);
nativeDestructor(mNativeBitmap);
mNativeBitmap = 0;
}
}
}
在Bitmap构造方法创建了一个 BitmapFinalizer类，重写finalize 方法，在java层Bitmap被回收的时候，BitmapFinalizer 对象也会被回收，finalize 方法肯定会被调用，在里面释放native层Bitmap对象。
6.0 之后做了一些变化，BitmapFinalizer 没有了，被NativeAllocationRegistry取代。
例如 8.0 Bitmap构造方法
Bitmap(long nativeBitmap, int width, int height, int density,
boolean isMutable, boolean requestPremultiplied,
byte[] ninePatchChunk, NinePatch.InsetStruct ninePatchInsets) {
...
mNativePtr = nativeBitmap;
long nativeSize = NATIVE_ALLOCATION_SIZE + getAllocationByteCount();
// 创建NativeAllocationRegistry这个类，调用registerNativeAllocation 方法
NativeAllocationRegistry registry = new NativeAllocationRegistry(
Bitmap.class.getClassLoader(), nativeGetNativeFinalizer(), nativeSize);
registry.registerNativeAllocation(this, nativeBitmap);
}
NativeAllocationRegistry 就不分析了，
不管是BitmapFinalizer 还是NativeAllocationRegistry，目的都是在java层Bitmap被回收的时候，将native层Bitmap对象也回收掉。 一般情况下我们无需手动调用recycle方法，由GC去盘它即可。
上面分析了Bitmap像素存储位置，我们知道，Android 8.0 之后Bitmap像素内存放在native堆，Bitmap导致OOM的问题基本不会在8.0以上设备出现了（没有内存泄漏的情况下），那8.0 以下设备怎么办？赶紧升级或换手机吧~
image
我们换手机当然没问题，但是并不是所有人都能跟上Android系统更新的步伐，所以，问题还是要解决~
Fresco 之所以能跟Glide 正面交锋，必然有其独特之处，文中开头列出 Fresco 的优点是：“在5.0以下(最低2.3)系统，Fresco将图片放到一个特别的内存区域(Ashmem区)”
这个Ashmem区是一块匿名共享内存，Fresco 将Bitmap像素放到共享内存去了，共享内存是属于native堆内存。
Fresco 关键源码在 PlatformDecoderFactory 这个类
public class PlatformDecoderFactory {
/**
* Provide the implementation of the PlatformDecoder for the current platform using the provided
* PoolFactory
*
* @param poolFactory The PoolFactory
* @return The PlatformDecoder implementation
*/
public static PlatformDecoder buildPlatformDecoder(
PoolFactory poolFactory, boolean gingerbreadDecoderEnabled) {
//8.0 以上用 OreoDecoder 这个解码器
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O) {
int maxNumThreads = poolFactory.getFlexByteArrayPoolMaxNumThreads();
return new OreoDecoder(
poolFactory.getBitmapPool(), maxNumThreads, new Pools.SynchronizedPool<>(maxNumThreads));
} else if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) {
//大于5.0小于8.0用 ArtDecoder 解码器
int maxNumThreads = poolFactory.getFlexByteArrayPoolMaxNumThreads();
return new ArtDecoder(
poolFactory.getBitmapPool(), maxNumThreads, new Pools.SynchronizedPool<>(maxNumThreads));
} else {
if (gingerbreadDecoderEnabled && Build.VERSION.SDK_INT < Build.VERSION_CODES.KITKAT) {
//小于4.4 用 GingerbreadPurgeableDecoder 解码器
return new GingerbreadPurgeableDecoder();
} else {
//这个就是4.4到5.0 用的解码器了
return new KitKatPurgeableDecoder(poolFactory.getFlexByteArrayPool());
}
}
}
}
8.0 先不看了，看一下 4.4 以下是怎么得到Bitmap的，看下GingerbreadPurgeableDecoder这个类有个获取Bitmap的方法
//GingerbreadPurgeableDecoder
private Bitmap decodeFileDescriptorAsPurgeable(
CloseableReference<PooledByteBuffer> bytesRef,
int inputLength,
byte[] suffix,
BitmapFactory.Options options) {
// MemoryFile ：匿名共享内存
MemoryFile memoryFile = null;
try {
//将图片数据拷贝到匿名共享内存
memoryFile = copyToMemoryFile(bytesRef, inputLength, suffix);
FileDescriptor fd = getMemoryFileDescriptor(memoryFile);
if (mWebpBitmapFactory != null) {
// 创建Bitmap，Fresco自己写了一套创建Bitmap方法
Bitmap bitmap = mWebpBitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
return Preconditions.checkNotNull(bitmap, "BitmapFactory returned null");
} else {
throw new IllegalStateException("WebpBitmapFactory is null");
}
}
}
捋一捋，4.4以下，Fresco 使用匿名共享内存来保存Bitmap数据，首先将图片数据拷贝到匿名共享内存中，然后使用Fresco自己写的加载Bitmap的方法。
Fresco对不同Android版本使用不同的方式去加载Bitmap，至于4.4-5.0，5.0-8.0，8.0 以上，对应另外三个解码器，大家可以从PlatformDecoderFactory 这个类入手，自己去分析，思考为什么不同平台要分这么多个解码器，8.0 以下都用匿名共享内存不好吗？期待你在评论区跟大家分享~
2.5 ImageView 内存泄露
曾经在Vivo驻场开发，带有头像功能的页面被测出内存泄漏，原因是SDK中有个加载网络头像的方法，持有ImageView引用导致的。
当然，修改也比较简单粗暴，将ImageView用WeakReference修饰就完事了。
事实上，这种方式虽然解决了内存泄露问题，但是并不完美，例如在界面退出的时候，我们除了希望ImageView被回收，同时希望加载图片的任务可以取消，队未执行的任务可以移除。
Glide的做法是监听生命周期回调，看 RequestManager 这个类
public void onDestroy() {
targetTracker.onDestroy();
for (Target<?> target : targetTracker.getAll()) {
//清理任务
clear(target);
}
targetTracker.clear();
requestTracker.clearRequests();
lifecycle.removeListener(this);
lifecycle.removeListener(connectivityMonitor);
mainHandler.removeCallbacks(addSelfToLifecycle);
glide.unregisterRequestManager(this);
}
在Activity/fragment 销毁的时候，取消图片加载任务，细节大家可以自己去看源码。
2.6 列表加载问题
图片错乱
由于RecyclerView或者LIstView的复用机制，网络加载图片开始的时候ImageView是第一个item的，加载成功之后ImageView由于复用可能跑到第10个item去了，在第10个item显示第一个item的图片肯定是错的。
常规的做法是给ImageView设置tag，tag一般是图片地址，更新ImageView之前判断tag是否跟url一致。
当然，可以在item从列表消失的时候，取消对应的图片加载任务。要考虑放在图片加载框架做还是放在UI做比较合适。
线程池任务过多
列表滑动，会有很多图片请求，如果是第一次进入，没有缓存，那么队列会有很多任务在等待。所以在请求网络图片之前，需要判断队列中是否已经存在该任务，存在则不加到队列去。
总结
本文通过Glide开题，分析一个图片加载框架必要的需求，以及各个需求涉及到哪些技术和原理。
- 异步加载：最少两个线程池
- 切换到主线程：Handler
- 缓存：LruCache、DiskLruCache，涉及到LinkHashMap原理
- 防止OOM：软引用、LruCache、图片压缩没展开讲、Bitmap像素存储位置源码分析、Fresco部分源码分析
- 内存泄露：注意ImageView的正确引用，生命周期管理
- 列表滑动加载的问题：加载错乱用tag、队满任务存在则不添加
作者：蓝师傅_Android
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来源：简书
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