Android 开发框架 Glide 原理解析

一、复用内存块

复用内存块只能在3.0以后使用。2.3上，bitmap的数据是存储在native的内存区域，并不是在Dalvik的内存堆上。复用内存块，不需要在重新给这个bitmap申请一块新的内存,避免了一次内存的分配和回收，从而改善了运行效率。

在4.4之前，只能重用相同大小的bitmap的内存区域，而4.4之后你可以重用任何bitmap的内存区域，只要这块内存比将要分配内存的bitmap大就可以。这里最好的方法就是使用LRUCache来缓存bitmap，后面来了新的bitmap，可以从cache中按照api版本找到最适合重用的bitmap，来重用它的内存区域。

复用内存块类似对象池的技术原理，避免内存的频繁的创建和销毁带来性能的损耗。使用inBitmap能高提升bitmap的循环效率。

二、引用&引用队列

java.lang.ref.Reference 为软（soft）引用、弱（weak）引用、虚（phantom）引用的父类。

因为Reference对象和垃圾回收密切配合实现，该类可能不能被直接子类化。可以理解为Reference的直接子类都是由jvm定制化处理的,因此在代码中直接继承于Reference类型没有任何作用。但可以继承jvm定制的Reference的子类。其内部提供2个构造函数，一个带queue，一个不带queue。其中queue的意义在于，我们可以在外部对这个queue进行监控。即如果有对象即将被回收，那么相应的reference对象就会被放到这个queue里。我们拿到reference，就可以再作一些事务。

而如果不带的话，就只有不断地轮询reference对象，通过判断里面的get是否返回null( phantomReference对象不能这样作，其get始终返回null，因此它只有带queue的构造函数 )。这两种方法均有相应的使用场景，取决于实际的应用。如weakHashMap中就选择去查询queue的数据，来判定是否有对象将被回收。而ThreadLocalMap，则采用判断get()是否为null来作处理。

ReferenceQueue名义上是一个队列，但实际内部并非有实际的存储结构，它的存储是依赖于内部节点之间的关系来表达。可以理解为queue是一个类似于链表的结构，这里的节点其实就是reference本身。可以理解为queue为一个链表的容器，其自己仅存储当前的head节点，而后面的节点由每个reference节点自己通过next来保持即可。

import java.lang.ref.Reference;
import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.ref.WeakReference;
import java.util.LinkedList;

public class WeakReferenceDemo {

    private static final ReferenceQueue<VeryBig> referenceQueue = new ReferenceQueue<VeryBig>();

    public static void main(String args[]) {
        int size = 10;
        LinkedList<WeakReference<VeryBig>> weakList = new LinkedList<WeakReference<VeryBig>>();
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            weakList.add(new VeryBigWeakReference(new VeryBig("Weak Reference " + i), referenceQueue));
            System.out.println("Just created weak: " + weakList.getLast().get().name);
        }

        System.gc();
        try { // 等待上面的垃圾回收线程运行完成
            Thread.currentThread().sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        checkQueue();
        System.out.println("--------------------------------------------------");
        checkQueue();
    }


    public static void checkQueue() {
        Reference<? extends VeryBig> ref = null;
        while ((ref = referenceQueue.poll()) != null) {
            if (ref != null) {
                System.out.println("In queue: " + ((VeryBigWeakReference) (ref)).name + "....Class Name = " + ref.getClass().getName());
            }
        }
    }

    static class VeryBig {

        public String name;

        // 占用空间,让线程进行回收
        byte[] b = new byte[2 * 1024];

        public VeryBig(String name) {
            this.name = name;
        }

        protected void finalize() {
            System.out.println("Finalizing VeryBig -> " + name);
        }
    }

    static class VeryBigWeakReference extends WeakReference<VeryBig> {

        public String name;

        public VeryBigWeakReference(VeryBig big, ReferenceQueue<VeryBig> referenceQueue) {
            super(big, referenceQueue);
            this.name = big.name;
        }

        protected void finalize() {
            System.out.println("Finalizing VeryBigWeakReference " + name);
        }
    }
}

三、Glide 内存缓存机制

一般的图片加载库，都是通过内存缓存LruCache、磁盘缓存DiskLruCache中去拿数据，那么Glide也是这样么？

Glide的缓存可以分为两种，第一种是内存缓存，第二种是硬盘缓存。

其中内存缓存又包括活动缓存（WeakReference Cache）和内存缓存（LruCache）。硬盘缓存就是DiskLruCache。

Glide 通过内存缓存获取数据的流程图如下：

其中Engine加载活动缓存和弱引用缓存的核心逻辑代码如下：

public synchronized <R> LoadStatus load(
      
    // 获取资源的 key ，参数有8个
    EngineKey key = keyFactory.buildKey(model, signature, width, height, transformations,
        resourceClass, transcodeClass, options);

    // 活动缓存
    EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);
    if (active != null) {
      cb.onResourceReady(active, DataSource.MEMORY_CACHE);
      if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);
      }
      return null;
    }
    // 通过 LruCache
    EngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);
    if (cached != null) {
      cb.onResourceReady(cached, DataSource.MEMORY_CACHE);
      if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from cache", startTime, key);
      }
      return null;
    }

    // 网络加载机制......

其中，Glide从活动缓存（弱引用）里面获取的代码如下：

  @Nullable
  private EngineResource<?> loadFromActiveResources(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
    if (!isMemoryCacheable) {
      return null;
    }
    EngineResource<?> active = activeResources.get(key);
    //如果能拿到资源，则计数器 +1
    if (active != null) {
      active.acquire();
    }

    return active;
  }

#ActiveResources#get()
  @Nullable
  synchronized EngineResource<?> get(Key key) {
    ResourceWeakReference activeRef = activeEngineResources.get(key);
    if (activeRef == null) {
      return null;
    }

    EngineResource<?> active = activeRef.get();
    if (active == null) {
      cleanupActiveReference(activeRef);
    }
    return active;
  }

#EngineResource#acquire()
  synchronized void acquire() {
    if (isRecycled) {
      throw new IllegalStateException("Cannot acquire a recycled resource");
    }
    ++acquired;
  }

从上面的代码可以看出来，activeEngineResources 为实现了弱引用的 hasmap，通过 key 拿到弱引用的对象，如果获取不到，则可能是因为GC导致对象被回收了，则从 map 中移除；如果拿到对象，则引用计数 acquired +1。

这里说明一下为什么要使用弱引用来缓存当前活跃的资源，而不是像我们之前理解的图片加载框架一般从LruCache获取。这样是为了通过弱引用缓存正在使用的强引用资源，又不阻碍系统需要回收的无引用资源。当前资源正在使用的时候，不会被LruCache算法回收。

Glide从LRU内存缓存里面获取的代码如下：

// 从 lrucache 获取对象
EngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);

#Engine#loadFromCache()
  private EngineResource<?> loadFromCache(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
    if (!isMemoryCacheable) {
      return null;
    }

    EngineResource<?> cached = getEngineResourceFromCache(key);
    if (cached != null) {
      cached.acquire();
      activeResources.activate(key, cached);
    }
    return cached;
  }

可以看到其逻辑为：从LRUCache中获取对象，如果对象不为空，则通过activeResources.activate(key, cached); 把它加入弱引用中，且从 LruCache 删除。且调用 acquire() 让计数器 +1.

综合上述的逻辑，可以看出：Glide 的内存缓存的流程是这样的，先从弱引用中取对象，如果存在，引用计数+1，如果不存在，从 LruCache 取，如果存在，则引用计数+1，并把它存到弱引用中，且自身从 LruCache 移除。

四、Glide 硬盘缓存机制

Glide 的硬盘策略可以分为如下几种：

DiskCacheStrategy.RESOURCE ：只缓存解码过的图片
DiskCacheStrategy.DATA ：只缓存原始图片
DiskCacheStrategy.ALL ：即缓存原始图片，也缓存解码过的图片啊, 对于远程图片，缓存 DATA 和 RESOURCE；对本地使用只缓存 RESOURCE。
DiskCacheStrategy.NONE ：不使用硬盘缓存
DiskCacheStrategy.AUTOMATIC ：默认策略，会对本地和和远程图片使用最佳的策略；对下载网络图片，使用 DATA，对于本地图片，使用 RESOURCE

硬盘缓存时通过在 EngineJob 中的 DecodeJob 中完成的，先通过ResourcesCacheGenerator、DataCacheGenerator 看是否能从 DiskLruCache 拿到数据，如果不能，从SourceGenerator去解析数据，并把数据存储到 DiskLruCache 中，后面通过 DataCacheGenerator 的 startNext() 去分发 fetcher 。
最后会回调 EngineJob 的 onResourceReady() 方法了，该方法会加载图片，并把数据存到弱引用中。

五、Glide 生命周期管理机制

生命周期管理主要涉及两个类：Glide.class和RequestManagerRetriever.class，主要用来获得RequestManager。

//with返回一个RequestManager
public static RequestManager with(Activity activity) {
    return getRetriever(activity).get(activity);
}
//无论调用的是哪个with重载方法，最后都会到这里
public RequestManager get(Activity activity) {
    if (Util.isOnBackgroundThread()) {
        return get(activity.getApplicationContext());
    } else {
        assertNotDestroyed(activity);
        android.app.FragmentManager fm = activity.getFragmentManager();
        return fragmentGet(activity, fm, null);
    }
}

//这里新建了一个没有视图的RequestManagerFragment 
private RequestManager fragmentGet(Context context,
                                   android.app.FragmentManager fm,
                                   android.app.Fragment parentHint) {
    RequestManagerFragment current = getRequestManagerFragment(fm, parentHint);
    RequestManager requestManager = current.getRequestManager();
    if (requestManager == null) {
        Glide glide = Glide.get(context);
　　　　 //绑定requestManager和Fragment的Lifecycle
        requestManager =
                factory.build(
                        glide, current.getGlideLifecycle(), current.getRequestManagerTreeNode(), context);
        current.setRequestManager(requestManager);
    }
    return requestManager;
}

RequestManagerFragment.class中持有一个lifecycle，在Fragment进入关键生命周期时会主动通知lifecycle执行相关方法

public class RequestManagerFragment extends Fragment {
  ...
  private final ActivityFragmentLifecycle lifecycle;
  ...
　@Override
  public void onStart() {
    super.onStart();
    lifecycle.onStart();
  }

  @Override
  public void onStop() {
    super.onStop();
    lifecycle.onStop();
  }

  @Override
  public void onDestroy() {
    super.onDestroy();
    lifecycle.onDestroy();
  }　
}

ActivityFragmentLifecycle.class中持有一个lifecycleListeners，在Fragment进入关键生命周期时Lifecycle会通知他的所有Listener

class ActivityFragmentLifecycle implements Lifecycle {
　...
  private final Set<LifecycleListener> lifecycleListeners;void onStart() {
    isStarted = true;
    for (LifecycleListener lifecycleListener : Util.getSnapshot(lifecycleListeners)) {
      lifecycleListener.onStart();
    }
  }

  void onStop() {
    isStarted = false;
    for (LifecycleListener lifecycleListener : Util.getSnapshot(lifecycleListeners)) {
      lifecycleListener.onStop();
    }
  }

  void onDestroy() {
    isDestroyed = true;
    for (LifecycleListener lifecycleListener : Util.getSnapshot(lifecycleListeners)) {
      lifecycleListener.onDestroy();
    }
  }
  ...
}

RequestManger.class关键生命周期中处理加载任务

@Override
public void onStart() {
    resumeRequests();
    targetTracker.onStart();
}

@Override
public void onStop() {
    pauseRequests();
    targetTracker.onStop();
}

@Override
public void onDestroy() {
    targetTracker.onDestroy();
    for (Target<?> target : targetTracker.getAll()) {
        clear(target);
    }
    targetTracker.clear();
    requestTracker.clearRequests();
}

Glide在加载绑定了Activity的生命周期。

在Activity内新建一个无UI的Fragment，这个特殊的Fragment持有一个Lifecycle。通过Lifecycle在Fragment关键生命周期通知RequestManger进行相关的操作。

在生命周期onStart时继续加载，onStop时暂停加载，onDestory是停止加载任务和清除操作。

六、如何自己写一个图片加载框架

异步加载数据，需要考虑使用 线程池 加载。同时需要在展示的时候进行线程切换，那么 Handler 的使用也是必要的。

为了优化数据加载，需要考虑使用 缓存机制，如使用 LruCache、DiskLruCache。

为了防止加载图片出现OOM，可以考虑使用 弱引用，图片压缩，内存复用 等方式。

为了防止内存泄露，需要注意ImageView的正确使用和生命周期管理。

为了保证App的正常进行，避免因为图片加载导致OOM，需要通过实现 ComponentCallbacks2 进行各个步骤的内存管理。

参考文章：

Glide 缓存机制解析(为啥使用弱引用)

Android面试题：讲一讲Glide的原理

posted @ 2021-03-14 12:10 灰色飘零阅读(3039) 评论(0) 编辑收藏举报

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