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xUtils3源码解析系列
一. Android xUtils3源码解析之网络模块
二. Android xUtils3源码解析之图片模块
三. Android xUtils3源码解析之注解模块
四. Android xUtils3源码解析之数据库模块
初始化
x.Ext.init(this);
public static void init(Application app) {
TaskControllerImpl.registerInstance();
if (Ext.app == null) {
Ext.app = app;
}
}
public final class TaskControllerImpl implements TaskController {
public static void registerInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (TaskController.class) {
if (instance == null) {
instance = new TaskControllerImpl();
}
}
}
x.Ext.setTaskController(instance);
}
}获取ApplicationContext，实例化TaskControllerImpl对象，并设置为异步任务的真正管理类。
初始化ImageOptions
ImageOptions imageOptions = new ImageOptions.Builder()
.setSize(DensityUtil.dip2px(120), DensityUtil.dip2px(120))
.setRadius(DensityUtil.dip2px(5))
// 如果ImageView的大小不是定义为wrap_content, 不要crop.
.setCrop(true) // 很多时候设置了合适的scaleType也不需要它.
// 加载中或错误图片的ScaleType
//.setPlaceholderScaleType(ImageView.ScaleType.MATRIX)
.setImageScaleType(ImageView.ScaleType.CENTER_CROP)
.setLoadingDrawableId(R.mipmap.ic_launcher)
.setFailureDrawableId(R.mipmap.ic_launcher)
.build();上段代码来自xUtils3 sample。运用建造者(builder)模式实例化了一些初始参数，例如：图片大小、缩放模式、占位图、失败图等等。最后使用build()方法返回了一个ImageOptions对象。代码比较长，而且几乎都是get/set所以就不贴了。加载图片的所有设置都在这里，感兴趣的同学还请自行查看。
绑定图片的几种方式见下列代码，当然，里面几种CallBack是可以依据需求自己设置的：
x.image().bind(imageView, url, imageOptions);
// assets file
x.image().bind(imageView, "assets://test.gif", imageOptions);
// local file
x.image().bind(imageView, new File("/sdcard/test.gif").toURI().toString(), imageOptions);
x.image().bind(imageView, "/sdcard/test.gif", imageOptions);
x.image().bind(imageView, "file:///sdcard/test.gif", imageOptions);
x.image().bind(imageView, "file:/sdcard/test.gif", imageOptions);
x.image().bind(imageView, url, imageOptions, new Callback.CommonCallback<Drawable>() {...});
x.image().loadDrawable(url, imageOptions, new Callback.CommonCallback<Drawable>() {...});
x.image().loadFile(url, imageOptions, new Callback.CommonCallback<File>() {...});没错，上面代码片段依旧来自xUtils3 README。下文以sample中的方式进行分析。
x.image().bind(holder.imgItem,
imgSrcList.get(position),
imageOptions,
new CustomBitmapLoadCallBack(holder));首次加载图片流程分析
x.image()
public final class x {
public static ImageManager image() {
if (Ext.imageManager == null) {
ImageManagerImpl.registerInstance();
}
return Ext.imageManager;
}
}和初始化的套路一样，实例化ImageManagerImpl对象，并设置为图片加载的管理器。之后调用ImageManagerImpl.bind()方法，跟进。
ImageManagerImpl.bind()
public final class ImageManagerImpl implements ImageManager {
public void bind(final ImageView view, final String url, final ImageOptions options, final Callback.CommonCallback<Drawable> callback) {
x.task().autoPost(new Runnable() {
@Override
public void run() {
ImageLoader.doBind(view, url, options, callback);
}
});
}
}bind()方法内部调用了x.task().autoPost()。x.task()返回的是TaskController对象，实际上在初始化的时候TaskController被实例化的是TaskControllerImpl，向上转型的一个过程。所以实际上调用的还是TaskControllerImpl.aotoPost()。
TaskControllerImpl.aotoPost()
public final class TaskControllerImpl implements TaskController {
public void autoPost(Runnable runnable) {
if (runnable == null) return;
if (Thread.currentThread() == Looper.getMainLooper().getThread()) {
runnable.run();
} else {
TaskProxy.sHandler.post(runnable);
}
}
}autoPost()方法中首先判断是否是主线程，如果是，直接执行runnable.run()。如果不是，那么通过获取了MainLooper的Handler（sHandler）post到主线程中运行。所以不论x.image().bind()在主线程还是子线程调用，其内部调用的ImageLoader.doBind(view, url, options, callback)总是会在主线程中运行。
ImageLoader.doBind(view, url, options, callback)
为了方便阅读源码，我们以xml设置ImageView的宽高进行阅读。先阅读第一次从网络加载流程，之后分析缓存加载流程。
/*package*/ final class ImageLoader implements
Callback.PrepareCallback<File, Drawable>,
Callback.CacheCallback<Drawable>,
Callback.ProgressCallback<Drawable>,
Callback.TypedCallback<Drawable>,
Callback.Cancelable {
/*package*/
static Cancelable doBind(final ImageView view,
final String url,
final ImageOptions options,
final Callback.CommonCallback<Drawable> callback) {
// check params
ImageOptions localOptions = options;
{
...
localOptions.optimizeMaxSize(view);
}
if (memDrawable != null) { // has mem cache
...
} else {
// load from Network or DiskCache
return new ImageLoader().doLoad(view, url, localOptions, callback);
}
return null;
}
}ImageLoader实现了五种CallBack(真特么多哇)，这也就意味着等会请求的中间会回调ImageLoader的各种方法。首先是效验各种参数，因为是在xml设置了ImageView具体宽高。所以在localOptions.optimizeMaxSize(view)中会根据ImageView的宽高设置ImageOptions中的width、maxWidth属性的值等于ImageView的宽高。之后会从内存缓存中查找图片，由于是第一次加载所以不会执行里面的代码，之后会再次回到这里查看从缓存中查找图片相关逻辑。
ImageLoader.doLoad(view, url, options, callback)
/*package*/ final class ImageLoader implements ...{
private Cancelable doLoad(ImageView view,
String url,
ImageOptions options,
Callback.CommonCallback<Drawable> callback) {
this.viewRef = new WeakReference<ImageView>(view);
this.options = options;
this.key = new MemCacheKey(url, options);
this.callback = callback;
if (callback instanceof Callback.ProgressCallback) {
this.progressCallback = (Callback.ProgressCallback<Drawable>) callback;
}
...
// set loadingDrawable
Drawable loadingDrawable = null;
if (options.isForceLoadingDrawable()) {
loadingDrawable = options.getLoadingDrawable(view);
view.setScaleType(options.getPlaceholderScaleType());
view.setImageDrawable(new AsyncDrawable(this, loadingDrawable));
} else {
loadingDrawable = view.getDrawable();
view.setImageDrawable(new AsyncDrawable(this, loadingDrawable));
}
// request
RequestParams params = createRequestParams(url, options);
if (view instanceof FakeImageView) {
synchronized (FAKE_IMG_MAP) {
FAKE_IMG_MAP.put(url, (FakeImageView) view);
}
}
return cancelable = x.http().get(params, this);
}
}为了方便在后面请求的时候获取各种参数的引用，所以首先是各种赋值。之后设置等待加载的占位图(LoadingDrawable)。options的forceLoadingDrawable默认为true，placeholderScaleType属性默认为ImageView.ScaleType.CENTER_INSIDE。最后创建一个RequestParams对象之后开始加载图片的网络请求。这里先看下创建请求的过程。
网络请求
请求参数的创建
private static RequestParams createRequestParams(String url, ImageOptions options) {
RequestParams params = new RequestParams(url);
// 设置缓存目录
params.setCacheDirName(DISK_CACHE_DIR_NAME);
// 设置超时时间
params.setConnectTimeout(1000 * 8);
// 设置优先级（最低）
params.setPriority(Priority.BG_LOW);
// 指定加载图片的线程池
params.setExecutor(EXECUTOR);
// 设置立即取消
params.setCancelFast(true);
params.setUseCookie(false);
if (options != null) {
ImageOptions.ParamsBuilder paramsBuilder = options.getParamsBuilder();
if (paramsBuilder != null) {
params = paramsBuilder.buildParams(params, options);
}
}
return params;
}请求参数的构造过程注释比较清晰了。这里需要注意的是线程池Executor EXECUTOR = new PriorityExecutor(10, false)，核心线程数为10，FILO(first in last out)类型。假设在RecyclerView滑动后加载图片，首先要加载的肯定是正在展示给用户的图片，即最后实例化的runnable，所以这里是FILO类型。options在这里的作用是看有没有自定义的ImageOptions.ParamsBuilder，通过实现ImageOptions.ParamsBuilder接口，可以自己构建请求参数。默认是没有的，所以这里不用管。之后就进入了网络加载请求的过程。
网络加载图片
x.http().get(params, this)
这里的网络请求流程和 xUtils3源码解析之网络模块中差不多，这里主要讲两者的区别，建议先去看下上篇博文的分析。
由于ImageLoader实现了五种CallBack所以相应的回调实例会很多。在构造请求参数的过程中指定了EXECUTOR，所以不再使用默认的HTTP_EXEUTOR。在TaskProxy中首先会调用progressCallback.onStarted()(主线程)，接着调用HttpTask.doBackground()。在HttpTask.doBackground()中调用resolveLoadType()，由于泛型是Drawable，所以loadType为File.class。即相对于普通网络请求实例化的是HttpRequest，但是实例化的Loader为FileLoader。如果这个过程不明白，强烈建议阅读 xUtils3源码解析之网络模块之后再回来看这篇。
FileLoader.load()
与StringLoader不同的是，FileLoader中加入了很多创建文件、读写文件相关的代码。如果只是简单的首次加载而且不考虑缓存的话，FileLoader中从网络中下载图片，期间调用progressHandler.updateProgress(total, current, true)更新进度，最后转换成Drawable，在ImageLoader.prepare()中压缩图片，并在ImageLoader.onSuccess()，将压缩后的Drawable资源设置给ImageView。
/*package*/ final class ImageLoader implements ... {
public void onSuccess(Drawable result) {
if (!validView4Callback(!hasCache)) return;
if (result != null) {
setSuccessDrawable4Callback(result);
if (callback != null) {
callback.onSuccess(result);
}
}
}
private void setSuccessDrawable4Callback(final Drawable drawable) {
final ImageView view = viewRef.get();
if (view != null) {
view.setScaleType(options.getImageScaleType());
if (drawable instanceof GifDrawable) {
if (view.getScaleType() == ImageView.ScaleType.CENTER) {
view.setScaleType(ImageView.ScaleType.CENTER_INSIDE);
}
view.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE, null);
}
if (options.getAnimation() != null) {
ImageAnimationHelper.animationDisplay(view, drawable, options.getAnimation());
} else if (options.isFadeIn()) {
ImageAnimationHelper.fadeInDisplay(view, drawable);
} else {
view.setImageDrawable(drawable);
}
}
}
}这当然不是关注的重点！！！
重点在两个地方：
- 图片的压缩
- 图片的缓存
图片的压缩
无论是从网络中加载图片还是从磁盘缓存中加载图片（内存缓存中的图片已经被压缩过，所以无需再次压缩），在正式加载图片之前。在HttpTask.doBackground()中会调用prepareCallback.prepare(rawResult)，实际上调用的是ImageLoader.prepare(）。
public Drawable prepare(File rawData) {
if (!validView4Callback(true)) return null;
try {
Drawable result = null;
if (prepareCallback != null) {
result = prepareCallback.prepare(rawData);
}
if (result == null) {
result = ImageDecoder.decodeFileWithLock(rawData, options, this);
}
if (result != null) {
if (result instanceof ReusableDrawable) {
((ReusableDrawable) result).setMemCacheKey(key);
MEM_CACHE.put(key, result);
}
}
return result;
} catch (IOException ex) {
IOUtil.deleteFileOrDir(rawData);
LogUtil.w(ex.getMessage(), ex);
}
return null;
}这个方法的主要作用有两个：
- 压缩图片
- 将压缩后的图片存入内存缓存中
这里我们先看下压缩图片相关的代码，图片缓存相关在后文会讲。
ImageDecoder.decodeFileWithLock()
public final class ImageDecoder {
static {
int cpuCount = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
BITMAP_DECODE_MAX_WORKER = cpuCount > 4 ? 2 : 1;
}
static Drawable decodeFileWithLock(final File file,
final ImageOptions options,
final Callback.Cancelable cancelable) throws IOException {
...
Drawable result = null;
if (!options.isIgnoreGif() && isGif(file)) {
...
} else {
Bitmap bitmap = null;
{ // decode with lock
try {
synchronized (bitmapDecodeLock) {
...
if (bitmap == null) {
bitmap = decodeBitmap(file, options, cancelable);
if (bitmap != null && options.isCompress()) {
final Bitmap finalBitmap = bitmap;
THUMB_CACHE_EXECUTOR.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
saveThumbCache(file, options, finalBitmap);
}
});
}
...
}
} finally {
...
}
}
if (bitmap != null) {
result = new ReusableBitmapDrawable(x.app().getResources(), bitmap);
}
}
return result;
}
}首先通过decodeBitmap()方法解析下载的图片文件，接着将解析出来的bitmap包装成ReusableBitmapDrawable对象返回。之后还会保存缩略图，这个过程跟下文保存磁盘缓存相同，这里先不分析这些。感兴趣的同学还请自行查看。跟进decodeBitmap()。
public static Bitmap decodeBitmap(File file, ImageOptions options, Callback.Cancelable cancelable) throws IOException {
// check params
...
Bitmap result = null;
try {
final BitmapFactory.Options bitmapOps = new BitmapFactory.Options();
bitmapOps.inJustDecodeBounds = true;
bitmapOps.inPurgeable = true;
bitmapOps.inInputShareable = true;
BitmapFactory.decodeFile(file.getAbsolutePath(), bitmapOps);
bitmapOps.inJustDecodeBounds = false;
bitmapOps.inPreferredConfig = options.getConfig();
int rotateAngle = 0;
int rawWidth = bitmapOps.outWidth;
int rawHeight = bitmapOps.outHeight;
int optionWith = options.getWidth();
int optionHeight = options.getHeight();
...
bitmapOps.inSampleSize = calculateSampleSize(
rawWidth, rawHeight,
options.getMaxWidth(), options.getMaxHeight());
// decode file
Bitmap bitmap = null;
if (bitmap == null) {
bitmap = BitmapFactory.decodeFile(file.getAbsolutePath(), bitmapOps);
}
// 旋转、缩放、圆角等效果的处理
...
result = bitmap;
} catch (IOException ex) {
throw ex;
} catch (Throwable ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
result = null;
}
return result;
}
首先将inJustDecodeBounds属性设置为true，这样在解析图片文件的时候，只是获取了图片的宽高等参数，并不会真正的将图片加载进来。之后将inJustDecodeBounds属性设置为false，下次解析的时候，将会真正的将文件加载到内存中。之后获取图片的宽高和ImageView的宽高，calculateSampleSize()方法根据这四个参数获取inSampleSize属性的值。inSampleSize代表压缩比例。例如，inSampleSize = 1，那么图片宽高都不会被压缩，inSampleSize = 2，那么图片的宽高都会被压缩至原来的1/2，即图片大小变为原来的1/2 * 1/2 = 1/4。
public final class ImageDecoder {
public static int calculateSampleSize(final int rawWidth, final int rawHeight,
final int maxWidth, final int maxHeight) {
int sampleSize = 1;
if (rawWidth > maxWidth || rawHeight > maxHeight) {
if (rawWidth > rawHeight) {
sampleSize = Math.round((float) rawHeight / (float) maxHeight);
} else {
sampleSize = Math.round((float) rawWidth / (float) maxWidth);
}
if (sampleSize < 1) {
sampleSize = 1;
}
final float totalPixels = rawWidth * rawHeight;
final float maxTotalPixels = maxWidth * maxHeight * 2;
while (totalPixels / (sampleSize * sampleSize) > maxTotalPixels) {
sampleSize++;
}
}
return sampleSize;
}
}通过while循环计算出恰当的压缩采样倍数。宽高都小于ImageView的图片不需要压缩，即sampleSize=1。大图片经过这个压缩采样倍数的压缩正好比ImageView宽高小。什么叫恰当？恰当就是当sampleSize减一，图片的宽/高会比ImageView的宽/高大。
图片的缓存
图片的缓存分为磁盘缓存和内存缓存。它们都采用LRU(Least recently used，最近最少使用)算法。
磁盘缓存
在HttpTask.doBackground()中，起初我以为this.request.save2Cache()是磁盘缓存的代码，跟进后发现，是个空实现。注释already saved by diskCacheFile#commit。中间作者可能处于某种原因更改了磁盘缓存的时机。diskCacheFile#commit()在FileLoader.load()中调用。
if (diskCacheFile != null) {
targetFile = diskCacheFile.commit();
}在首次下载之后，tempSaveFilePath、targetFile和diskCacheFile虽然对象类型不同，但是都指向同一个路径。
例如：/storage/emulated/0/Android/data/org.xutils.sample/cache/xUtils_img/3c62a6255c4910034613d999a508cf23.tmp。
diskCacheFile是个DiskCacheFile对象，在File类的基础上增加了DiskCacheEntity属性，DiskCacheEntity是个ORM的实体类，采用xUtils数据库注解实现，可以理解为DiskCacheEntity是数据库中的一张表，其中的每个属性对应数据表中的一个字段。root过的设备可以打开data/data/package name/database/xUtils_http_cache.db中的disk_cache表查看具体内容，这里就不再赘述。 跟进。
DiskCacheFile.commit()
public final class DiskCacheFile extends File implements Closeable {
public DiskCacheFile commit() throws IOException {
return getDiskCache().commitDiskCacheFile(this);
}
public LruDiskCache getDiskCache() {
// SD card adnroid/data/package/xutil_img
String dirName = this.getParentFile().getName();
return LruDiskCache.getDiskCache(dirName);
}
}xUtils根据不同的dirName实例化不同的LruDiskCache，目前我们用到的只有/storage/emulated/0/Android/data/org.xutils.sample/cache/xUtils_img/对应的LruDiskCache实例。“xUtils_img”文件夹在ImageLoader.createRequestParams()时设置。
LruDiskCache.commitDiskCacheFile()
public final class LruDiskCache {
private long diskCacheSize = LIMIT_SIZE;
private static final int LIMIT_COUNT = 5000; // 限制最多5000条数据
private static final long LIMIT_SIZE = 1024L * 1024L * 100L; // 限制最多100M文件
/*package*/ DiskCacheFile commitDiskCacheFile(DiskCacheFile cacheFile) throws IOException {
...
DiskCacheFile result = null;
DiskCacheEntity cacheEntity = cacheFile.cacheEntity;
if (cacheFile.getName().endsWith(TEMP_FILE_SUFFIX)) { // is temp file
ProcessLock processLock = null;
DiskCacheFile destFile = null;
try {
String destPath = cacheEntity.getPath();
processLock = ProcessLock.tryLock(destPath, true, LOCK_WAIT);
if (processLock != null && processLock.isValid()) { // lock
destFile = new DiskCacheFile(cacheEntity, destPath, processLock);
if (cacheFile.renameTo(destFile)) {
try {
result = destFile;
cacheDb.replace(cacheEntity);
} catch (DbException ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
}
trimSize();
} else {
throw new IOException("rename:" + cacheFile.getAbsolutePath());
}
} else {
throw new FileLockedException(destPath);
}
} catch (InterruptedException ex) {
result = cacheFile;
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
} finally {
...
}
} else {
result = cacheFile;
}
return result;
}
private void trimSize() {
trimExecutor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
if (available) {
long current = System.currentTimeMillis();
if (current - lastTrimTime < TRIM_TIME_SPAN) {
return;
} else {
lastTrimTime = current;
}
// trim expires
deleteExpiry();
// trim db
try {
// 超找DiskCacheEntity数据表中一共多少行
int count = (int) cacheDb.selector(DiskCacheEntity.class).count();
if (count > LIMIT_COUNT + 10) {
// 依据lastAccess和hits排序，查找前count - LIMIT_COUNT条数据
List<DiskCacheEntity> rmList = cacheDb.selector(DiskCacheEntity.class)
.orderBy("lastAccess").orderBy("hits")
.limit(count - LIMIT_COUNT).offset(0).findAll();
if (rmList != null && rmList.size() > 0) {
// delete cache files
for (DiskCacheEntity entity : rmList) {
try {
// delete db entity
cacheDb.delete(entity);
// delete cache files
String path = entity.getPath();
if (!TextUtils.isEmpty(path)) {
deleteFileWithLock(path);
deleteFileWithLock(path + TEMP_FILE_SUFFIX);
}
} catch (DbException ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
}
}
}
}
} catch (DbException ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
}
// trim disk
try {
while (FileUtil.getFileOrDirSize(cacheDir) > diskCacheSize) {
List<DiskCacheEntity> rmList = cacheDb.selector(DiskCacheEntity.class)
.orderBy("lastAccess").orderBy("hits").limit(10).offset(0).findAll();
if (rmList != null && rmList.size() > 0) {
// delete cache files
for (DiskCacheEntity entity : rmList) {
try {
// delete db entity
cacheDb.delete(entity);
// delete cache files
String path = entity.getPath();
if (!TextUtils.isEmpty(path)) {
deleteFileWithLock(path);
deleteFileWithLock(path + TEMP_FILE_SUFFIX);
}
} catch (DbException ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
}
}
}
}
} catch (DbException ex) {
LogUtil.e(ex.getMessage(), ex);
}
}
}
});
}
}港真，我没弄明白commitDiskCacheFile中将参数cacheFile转换成destFile存储的意义在哪里，它俩除了一个以.tmp结尾一个没有后缀之外，好像没什么区别。更新下数据表中的信息还是很有必要的，无论下次查找缓存文件还是删除的时候查找文件，都是通过数据表中的path列来查找的。每次添加新的文件之后，都会去调用trimSize()方法检查是否需要重新设置。在trimSize()方法中trimExecutor是个核心线程数为1的线程池，FIFO类型。available属性自从LruDiskCache实例化之后就一直为true。这里有两个try代码块，对应于上面两个上限：
- 缓存数据表不得超过5000（实际按5010判断）条数据
- 缓存文件容量不得超过100M
达到上述任意条件之一，都会执行相应的try代码块。其实这两个try代码块就是LRU算法的具体实现。这里涉及到一些xUtils3数据库API的一些用法，被我在注释说明了。第一个try代码块的作用：DiskCacheEntity数据表中超过5000行，删除按照LRU排序出来的数据及对应的缓存文件。第二个try代码块和第一个逻辑相同，只是查找条件不一样。这里提点小小的瑕疵，两个try代码块查找出来之后，执行的操作都是一样的，完全可以抽成一个方法。看来大神也喜欢CV，哈哈~
内存缓存
在图片的压缩中提到：无论是从网络中加载图片还是从磁盘缓存中加载图片（内存缓存中的图片已经被压缩过，所以无需再次压缩），在正式加载图片之前。在HttpTask.doBackground()中会调用prepareCallback.prepare(rawResult)，实际上调用的是ImageLoader.prepare(）。内存的缓存就是在这个prepare()中。跟进。
/*package*/ final class ImageLoader ...{
private final static int MEM_CACHE_MIN_SIZE = 1024 * 1024 * 4; // 4M
static {
int memClass = ((ActivityManager) x.app()
.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();
// Use 1/8th of the available memory for this memory cache.
int cacheSize = 1024 * 1024 * memClass / 8;
if (cacheSize < MEM_CACHE_MIN_SIZE) {
cacheSize = MEM_CACHE_MIN_SIZE;
}
MEM_CACHE.resize(cacheSize);
}
private final static LruCache<MemCacheKey, Drawable> MEM_CACHE =
new LruCache<MemCacheKey, Drawable>(MEM_CACHE_MIN_SIZE) {
private boolean deepClear = false;
@Override
protected int sizeOf(MemCacheKey key, Drawable value) {
if (value instanceof BitmapDrawable) {
Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) value).getBitmap();
return bitmap == null ? 0 : bitmap.getByteCount();
} else if (value instanceof GifDrawable) {
return ((GifDrawable) value).getByteCount();
}
return super.sizeOf(key, value);
}
@Override
public void trimToSize(int maxSize) {
if (maxSize < 0) {
deepClear = true;
}
super.trimToSize(maxSize);
deepClear = false;
}
@Override
protected void entryRemoved(boolean evicted, MemCacheKey key, Drawable oldValue, Drawable newValue) {
super.entryRemoved(evicted, key, oldValue, newValue);
if (evicted && deepClear && oldValue instanceof ReusableDrawable) {
((ReusableDrawable) oldValue).setMemCacheKey(null);
}
}
};
@Override
public Drawable prepare(File rawData) {
try {
...
if (result == null) {
result = ImageDecoder.decodeFileWithLock(rawData, options, this);
}
if (result != null) {
if (result instanceof ReusableDrawable) {
((ReusableDrawable) result).setMemCacheKey(key);
MEM_CACHE.put(key, result);
}
}
return result;
} catch (IOException ex) {
...
}
return null;
}
}ImageLoader中定义了一个LruCache对象MEM_CACHE，默认使用1/8可用内存，如果1/8内存小于4M，内存大小则定义成4M。有趣的是这里的LruCache类是作者从android.util.LruCache类中拷贝出来的。LruCache的使用非常简单，上面的实例化是个固定的套路。MEM_CACHE.put(key, result)这里的key是个全局属性，在doLoad()方法中调用this.key = new MemCacheKey(url, options)实例化。需要注意一个小细节，内存缓存中的图片都是经过压缩过的，而磁盘缓存的图片是原图。内存缓存就此完结。
图片的各种加载途径顺序
这个问题其实有点弱鸡，先不看代码，按照加载速度，猜想一下也应该是：内存缓存–>硬盘缓存–>网络加载。不过本着严谨的精神，还是查看下相关代码。
从网络加载图片
参见首次加载图片流程分析。
从内存缓存加载图片
/*package*/ final class ImageLoader implements ...{
static Cancelable doBind(...) {
...
// load from Memory Cache
Drawable memDrawable = null;
if (localOptions.isUseMemCache()) {
memDrawable = MEM_CACHE.get(key);
if (memDrawable instanceof BitmapDrawable) {
Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) memDrawable).getBitmap();
if (bitmap == null || bitmap.isRecycled()) {
memDrawable = null;
}
}
}
if (memDrawable != null) { // has mem cache
boolean trustMemCache = false;
try {
// hit mem cache
view.setScaleType(localOptions.getImageScaleType());
view.setImageDrawable(memDrawable);
...
} catch (Throwable ex) {
...
} finally {
...
}
} else {
// load from Network or DiskCache
return new ImageLoader().doLoad(view, url, localOptions, callback);
}
...
}
}首先是查找内存缓存的，内存缓存没有命中才去从网络或者磁盘缓存中查找。这点在作者的注释上也能体现出来~
从磁盘缓存中加载图片
在HttpTask.doBackground()中会首先尝试从磁盘缓存中查找图片，代码如下：
public class HttpTask<ResultType> extends AbsTask<ResultType> implements ProgressHandler {
protected ResultType doBackground() throws Throwable {
...
// 检查缓存
Object cacheResult = null;
if (cacheCallback != null && HttpMethod.permitsCache(params.getMethod())) {
// 尝试从缓存获取结果, 并为请求头加入缓存控制参数.
try {
clearRawResult();
LogUtil.d("load cache: " + this.request.getRequestUri());
// 从磁盘缓存中查找图片
rawResult = this.request.loadResultFromCache();
} catch (Throwable ex) {
LogUtil.w("load disk cache error", ex);
}
if (rawResult != null) {
if (prepareCallback != null) {
try {
// 压缩查找到的图片
cacheResult = prepareCallback.prepare(rawResult);
} catch (Throwable ex) {
...
}
}
if (cacheResult != null) {
// 同步等待是否信任缓存
this.update(FLAG_CACHE, cacheResult);
synchronized (cacheLock) {
while (trustCache == null) {
try {
cacheLock.wait();
} catch (InterruptedException iex) {
throw new Callback.CancelledException("cancelled before request");
} catch (Throwable ignored) {
}
}
}
// 处理完成
if (trustCache) {
return null;
}
}
}
}
...
}
}从磁盘缓存中查找的过程等下再说，现在假设从磁盘缓存中命中了相应的图片（实际上也是这样）。之后压缩图片，并添加进内存缓存，压缩过程在分析内存缓存的过程中已经分析过了。最后在调用this.update(FLAG_CACHE, cacheResult)之后，锁住了HttpTask类的继续执行。this.update()会通过sHandler(实例化时传入MainLooper)调用HttpTask.onUpdate()，其中又在调用ImageLoader.onCache()之后，继续执行HttpTask类相关方法（其实是返回了null）。重点看下ImageLoader.onCache()。
ImageLoader.onCache()
/*package*/ final class ImageLoader implements ... {
@Override
public boolean onCache(Drawable result) {
if (!validView4Callback(true)) return false;
if (result != null) {
hasCache = true;
setSuccessDrawable4Callback(result);
if (cacheCallback != null) {
return cacheCallback.onCache(result);
} else if (callback != null) {
callback.onSuccess(result);
return true;
}
return true;
}
return false;
}
private void setSuccessDrawable4Callback(final Drawable drawable) {
final ImageView view = viewRef.get();
if (view != null) {
view.setScaleType(options.getImageScaleType());
if (drawable instanceof GifDrawable) {
if (view.getScaleType() == ImageView.ScaleType.CENTER) {
view.setScaleType(ImageView.ScaleType.CENTER_INSIDE);
}
view.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE, null);
}
if (options.getAnimation() != null) {
ImageAnimationHelper.animationDisplay(view, drawable, options.getAnimation());
} else if (options.isFadeIn()) {
ImageAnimationHelper.fadeInDisplay(view, drawable);
} else {
view.setImageDrawable(drawable);
}
}
}
}真相大白。现在还差从磁盘缓存查找图片的过程，即rawResult = this.request.loadResultFromCache()的过程。request对应的HttpRequest，跟进。
HttpRequest.loadResultFromCache()
public class HttpRequest extends UriRequest {
public Object loadResultFromCache() throws Throwable {
isLoading = true;
DiskCacheEntity cacheEntity = LruDiskCache.getDiskCache(params.getCacheDirName())
.setMaxSize(params.getCacheSize())
.get(this.getCacheKey());
if (cacheEntity != null) {
if (HttpMethod.permitsCache(params.getMethod())) {
Date lastModified = cacheEntity.getLastModify();
if (lastModified.getTime() > 0) {
params.setHeader("If-Modified-Since", toGMTString(lastModified));
}
String eTag = cacheEntity.getEtag();
if (!TextUtils.isEmpty(eTag)) {
params.setHeader("If-None-Match", eTag);
}
}
return loader.loadFromCache(cacheEntity);
} else {
return null;
}
}
}
public class FileLoader extends Loader<File> {
@Override
public File loadFromCache(final DiskCacheEntity cacheEntity) throws Throwable {
return LruDiskCache.getDiskCache(params.getCacheDirName()).getDiskCacheFile(cacheEntity.getKey());
}
}根据cacheKey（其实就是url）获取到对应数据表中的实体类。之后通过实体类中的path查找对应的图片文件。一切真相大白。
总结
xUtils3图片模块采用二级缓存（内存LRU+磁盘LRU）+线程池(10核心+FILO)实现。内存占1/8可用内存，最少占用4M。磁盘缓存最多缓存5000条或者100M数据。内存中的图片已经被压缩过，磁盘中存储原图。图片加载优先级：内存–>磁盘–>网络。