在Android應用中如何高效的加載大圖和多圖以及避免內存溢出

int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
Log.d("TAG", "Max memory is " + maxMemory + "KB");

BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
options.inJustDecodeBounds = true;  
BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.id.myimage, options);  
int imageHeight = options.outHeight;  
int imageWidth = options.outWidth;  
String imageType = options.outMimeType;

public static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options,  
        int reqWidth, int reqHeight) {  
    // 源圖片的高度和寬度  
    final int height = options.outHeight;  
    final int width = options.outWidth;  
    int inSampleSize = 1;  
    if (height > reqHeight || width > reqWidth) {  
        // 計算出實際寬高和目標寬高的比率  
        final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);  
        final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);  
        // 選擇寬和高中最小的比率作為inSampleSize的值，這樣可以保證最終圖片的寬和高  
        // 一定都會大于等于目標的寬和高。  
        inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;  
    }  
    return inSampleSize;  
}

public static Bitmap decodeSampledBitmapFromResource(Resources res, int resId,  
        int reqWidth, int reqHeight) {  
    // 第一次解析將inJustDecodeBounds設置為true，來獲取圖片大小  
    final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  
    options.inJustDecodeBounds = true;  
    BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  
    // 調用上面定義的方法計算inSampleSize值  
    options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);  
    // 使用獲取到的inSampleSize值再次解析圖片  
    options.inJustDecodeBounds = false;  
    return BitmapFactory.decodeResource(res, resId, options);  
}

mImageView.setImageBitmap(  
    decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));

private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;

@Override

protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

    // 獲取到可用內存的最大值，使用內存超出這個值會引起OutOfMemory異常。

    // LruCache通過構造函數傳入緩存值，以KB為單位。

    int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);

    // 使用最大可用內存值的1/8作為緩存的大小。

    int cacheSize = maxMemory / 8;

    mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {

        @Override

        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {

            // 重寫此方法來衡量每張圖片的大小，默認返回圖片數量。

            return bitmap.getByteCount() / 1024;

        }

    };

}
public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {

    if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {

        mMemoryCache.put(key, bitmap);

    }

}
public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {

    return mMemoryCache.get(key);

}</span></pre></div>
 

 
在這個例子當中，使用了系統分配給應用程序的八分之一內存來作為緩存大小。在中高配置的手機當中，這大概會有4兆(32/8)的緩存空間。一個全屏幕的 GridView 使用4張 800x480分辨率的圖片來填充，則大概會占用1.5兆的空間(800*480*4)。因此，這個緩存大小可以存儲2.5頁的圖片。
 
當向 ImageView 中加載一張圖片時,首先會在 LruCache 的緩存中進行檢查。如果找到了相應的鍵值，則會立刻更新ImageView ，否則開啟一個后臺線程來加載這張圖片。
 
public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {  
    final String imageKey = String.valueOf(resId);  
    final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);  
    if (bitmap != null) {  
        imageView.setImageBitmap(bitmap);  
    } else {  
        imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);  
        BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);  
        task.execute(resId);  
    }  
}
 

 
BitmapWorkerTask 還要把新加載的圖片的鍵值對放到緩存中。
 
public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {  
    final String imageKey = String.valueOf(resId);  
    final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);  
    if (bitmap != null) {  
        imageView.setImageBitmap(bitmap);  
    } else {  
        imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);  
        BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);  
        task.execute(resId);  
    }  
}
 

 
掌握了以上兩種方法，不管是要在程序中加載超大圖片，還是要加載大量圖片，都不用擔心OOM的問題了!不過僅僅是理論地介紹不知道大家能不能完全理解，在后面的文章中我會演示如何在實際程序中靈活運用上述技巧來避免程序OOM，感興趣的朋友請繼續閱讀 Android照片墻應用實現，再多的圖片也不怕崩潰 。
 

 
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