目前Android 发展至今优秀的图片加载框架太多，例如： Volley ,Picasso,Imageloader，Glide等等。但是作为程序猿，懂得其中的实现原理还是相当重要的，只有懂得才能更好地使用。于是乎，今天我就简单设计一个网络加载图片框架。主要就是熟悉图片的网络加载机制。

一般来说，一个优秀的 图片加载框架(ImageLoader) 应该具备如下功能：

• 图片压缩
• 内存缓存
• 磁盘缓存
• 图片的同步加载
• 图片的异步加载
• 网络拉取

那我们就从以上几个方面进行介绍：

1.图片压缩（有效的降低OOM的发生概率）

图片压缩功能我在Bitmap 的高效加载中已经做了介绍这里不多说直接上代码。这里直接抽象一个类用于完成图片压缩功能。

public class ImageResizer {
    private static final String TAG = "ImageResizer";

    public ImageResizer() {
        super();
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

    public Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,
            int reqWidth, int reqHeight) {
        final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = true;
        BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);

        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
                reqHeight);

        options.inJustDecodeBounds = false;
        return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);
    }
    
    public Bitmap decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(FileDescriptor fd,
            int reqWidth,int reqHeight){
        final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
        options.inJustDecodeBounds = true;
    
        BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
        
        options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth,
                reqHeight);

        options.inJustDecodeBounds = false;
        return BitmapFactory.decodeFileDescriptor(fd, null, options);
    }
    
    
    
    

    public int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,
            int reqWidth, int reqHeight) {

        final int width = options.outWidth;
        final int height = options.outHeight;

        int inSampleSize = 1;
        if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
            final int halfHeight = height / 2;
            final int halfWidth = width / 2;
            while ((halfHeight / inSampleSize) > reqHeight
                    && (halfWidth / inSampleSize) > halfWidth) {
                inSampleSize *= 2;
            }
        }
        return inSampleSize;

    }

}

2.内存缓存和磁盘缓存

缓存直接选择 LruCache 和 DiskLruCache 来完成内存缓存和磁盘缓存工作。
首先对其初始化：

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
private DiskLruCache mDiskLruCache;

public ImageLoader(Context context) {
        mContext = context.getApplicationContext();
      //分配内存缓存为当前进程的1/8,磁盘缓存容量为50M
        int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() * 1024);
        int cacheSize = maxMemory / 8;
        mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {

            @Override
            protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
                return value.getRowBytes() * value.getHeight() / 1024;
            }

        };

        File diskCacheDir = getDiskChaheDir(mContext, "bitmap");
        if (!diskCacheDir.exists()) {
            diskCacheDir.mkdirs();
        }
        if (getUsableSpace(diskCacheDir) > DISK_CACHE_SIZE) {
            try {
                mDiskLruCache = DiskLruCache.open(diskCacheDir, 1, 1,
                        DISK_CACHE_SIZE);
                mIsDiskLruCacheCreated = true;
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

创建完毕后，接下来则需要提供方法来视线添加以及获取的功能。首先来看内存缓存。

private void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
        if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
            mMemoryCache.put(key, bitmap);
        }
    }

    private Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
        return mMemoryCache.get(key);
    }

相对来说内存缓存比较简单，而磁盘缓存则复杂的多。磁盘缓存（LruDiskCache）并没有直接提供方法来实现，而是要通过Editor以及Snapshot 来实现对于文件系统的添加以及读取的操作。
首先看一下，Editor，它提供了commit 和 abort 方法来提交和撤销对文件系统的写操作。

//将下载的图片写入文件系统，实现磁盘缓存
    private Bitmap loadBitmapFromHttp(String url, int reqWidth, int reqHeight)
            throws IOException {
        if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
            throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
        }
        if (mDiskLruCache == null)
            return null;
        String key = hashKeyFormUrl(url);
        DiskLruCache.Editor editor = mDiskLruCache.edit(key);
        if (editor != null) {
            OutputStream outputStream = editor
                    .newOutputStream(DISK_CACHE_INDEX);
            if (downloadUrlToStream(url, outputStream)) {
                editor.commit();
            } else {
                editor.abort();
            }

        }
        mDiskLruCache.flush();
        return loadBitmapForDiskCache(url, reqWidth, reqHeight);
    }

Snapshot, 通过它可以获取磁盘缓存对象对应的 FileInputStream，但是FileInputStream 无法便捷的进行压缩，所以通过FileDescriptor 来加载压缩后的图片，最后将加载后的bitmap添加到内存缓存中。

public Bitmap loadBitmapForDiskCache(String url, int reqWidth, int reqHeight)
            throws IOException {
        if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
            Log.w(TAG, "load bitmap from UI Thread , it's not recommended");
        }
        if (mDiskLruCache == null)
            return null;
        Bitmap bitmap = null;
        String key = hashKeyFormUrl(url);
        DiskLruCache.Snapshot snapshot = mDiskLruCache.get(key);
        if (snapshot != null) {
            FileInputStream fileInputStream = (FileInputStream) snapshot
                    .getInputStream(DISK_CACHE_INDEX);
            FileDescriptor fileDescriptor = fileInputStream.getFD();
            bitmap = mImageResizer.decodeSampledBitmapFromBitmapFileDescriptor(
                    fileDescriptor, reqWidth, reqHeight);
            if (bitmap != null) {
                addBitmapToMemoryCache(key, bitmap);
            }
        }
        return bitmap;
    }

3.同步加载

同步加载的方法需要外部在子线程中调用。

//同步加载
    public Bitmap loadBitmap(String uri, int reqWidth, int reqHeight) {
        Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
        if (bitmap != null) {
            return bitmap;
        }
        try {
            bitmap = loadBitmapForDiskCache(uri, reqWidth, reqHeight);
            if (bitmap != null) {
                return bitmap;
            }
            bitmap = loadBitmapFromHttp(uri, reqWidth, reqHeight);

        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if (bitmap == null && !mIsDiskLruCacheCreated) {
            bitmap = downloadBitmapFromUrl(uri);
        }
        return bitmap;
    }

从方法中可以看出工作过程遵循如下几步：
首先尝试从内存缓存中读取图片，接着尝试从磁盘缓存中读取图片，最后才会从网络中拉取。此方法不能再主线程中执行，执行环境的检测是在loadBitmapFromHttp中实现的。

if (Looper.myLooper() == Looper.getMainLooper()) {
            throw new RuntimeException("can not visit network from UI Thread.");
        }

4.异步加载

//异步加载
    public void bindBitmap(final String uri, final ImageView imageView,
            final int reqWidth, final int reqHeight) {

        imageView.setTag(TAG_KEY_URI, uri);
        Bitmap bitmap = loadBitmpaFromMemCache(uri);
        if (bitmap != null) {
            imageView.setImageBitmap(bitmap);
            return;
        }
        Runnable loadBitmapTask = new Runnable() {

            @Override
            public void run() {
                Bitmap bitmap = loadBitmap(uri, reqWidth, reqHeight);
                if (bitmap != null) {
                    LoaderResult result = new LoaderResult(imageView, uri,
                            bitmap);
                    mMainHandler.obtainMessage(MESSAGE_POST_RESULT, result)
                            .sendToTarget();

                }
            }
        };
        THREAD_POOL_EXECUTOR.execute(loadBitmapTask);
    }

从bindBitmap的实现来看，bindBitmap 方法会尝试从内存缓存中读取图片，如果读取成功就直接返回结果，否则会在线程池中去调用loadBitmap方法，当图片加载成功后再将图片、图片的地址以及需要绑定的imageView封装成一个LoaderResult对象，然后再通过mMainHandler向主线程发送一个消息，这样就可以在主线程中给imageView设置图片了。

下面来看一下，bindBitmap这个方法中用到的线程池和Handler，首先看一下线程池 THREAD_POOL_EXECUTOR 的实现。

private static final int CPU_COUNT = Runtime.getRuntime()
            .availableProcessors();
private static final int CORE_POOL_SIZE = CPU_COUNT + 1;
private static final int MAXIMUM_POOL_SIZE = CPU_COUNT * 2 + 1;
private static final long KEEP_ALIVE = 10L;


private static final ThreadFactory sThreadFactory = new ThreadFactory() {
        private final AtomicInteger mCount = new AtomicInteger();

        @Override
        public Thread newThread(Runnable r) {
            // TODO Auto-generated method stub
            return new Thread(r, "ImageLoader#" + mCount.getAndIncrement());
        }
    };


public static final Executor THREAD_POOL_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
            CORE_POOL_SIZE, MAXIMUM_POOL_SIZE, KEEP_ALIVE, TimeUnit.SECONDS,
            new LinkedBlockingDeque<Runnable>(), sThreadFactory);

1.使用线程池和handler的原因。

首先不能用普通线程去实现，如果采用普通线程去加载图片，随着列表的滑动可能会产生大量的线程，这样不利于效率的提升。 Handler 的实现 ，直接采用了 主线程的Looper来构造Handler 对象，这就使得 ImageLoader 可以在非主线程构造。另外为了解决由于View复用所导致的列表错位这一问题再给ImageView 设置图片之前会检查他的url有没有发生改变，如果发生改变就不再给它设置图片，这样就解决了列表错位问题。

private Handler mMainHandler = new Handler(Looper.getMainLooper()) {

        @Override
        public void handleMessage(Message msg) {
            LoaderResult result = (LoaderResult) msg.obj;
            ImageView imageView = result.imageView;
            imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
            String uri = (String) imageView.getTag(TAG_KEY_URI);
            if (uri.equals(result.uri)) {
                imageView.setImageBitmap(result.bitmap);
            } else {
                Log.w(TAG, "set image bitmap,but url has changed , ignored!");
            }
        }

    };

总结：
图片加载的问题 ，尤其是大量图片的加载，对于android 开发者来说一直是比较困扰的问题。本文只是提到了最基础的一种解决方法，用于学习还是不错的。

最后结尾不多说，直接上demo：
自定义图片加载框架--运用MVP+Retrofit+Rxjava的应用架构