ListView异步加载网络图片完美版之双缓存技术

   本示例参考学习了一个国外的示例：http://code.google.com/p/android-imagedownloader/，有兴趣的同学下载研究一下。
问题描述：在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存，为了节约流量，并且提高下一次显示图片的速度，提高用户体验，所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片，就必须用到缓存。
缓存的重点问题：如何控制缓存的大小，如果我们一直向缓存中筛数据，而没有对缓存的大小进行控制，那么最终会导致OOM
解决方案：设置两级缓存，第一级用LinkedHashMap<String,Bitmap>保留Bitmap的强引用，但是控制缓存的大小MAX_CAPACITY=10，当继续向该缓存中存数据的时候，将会把一级缓存中的最近最少使用的元素放入二级缓存ConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>，二级缓存中保留的Bitmap的软引用。
SoftReference：它保存的对象实例，除非JVM即将OutOfMemory，否则不会被GC回收。这个特性使得它特别适合设计对象Cache。对于Cache，我们希望被缓存的对象最好始终常驻内存，但是如果JVM内存吃紧，为了不发生OutOfMemoryError导致系统崩溃，必要的时候也允许JVM回收Cache的内存，待后续合适的时机再把数据重新Load到Cache中。这样可以系统设计得更具弹性。

// 0.75是加载因子为经验值，true则表示按照最近访问量的高低排序，false则表示按照插入顺序排序
private HashMap<String, Bitmap> mFirstLevelCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(
            MAX_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {
        private static final long serialVersionUID = 1L;
        protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, Bitmap> eldest) {
            if (size() > MAX_CAPACITY) {// 当超过一级缓存阈值的时候，将老的值从一级缓存搬到二级缓存
                mSecondLevelCache.put(eldest.getKey(),
                        new SoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
                return true;
            }
            return false;
        };
    };

// 0.75是加载因子为经验值，true则表示按照最近访问量的高低排序，false则表示按照插入顺序排序
private HashMap<String, Bitmap> mFirstLevelCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(
			MAX_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {
		private static final long serialVersionUID = 1L;
		protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, Bitmap> eldest) {
			if (size() > MAX_CAPACITY) {// 当超过一级缓存阈值的时候，将老的值从一级缓存搬到二级缓存
				mSecondLevelCache.put(eldest.getKey(),
						new SoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
				return true;
			}
			return false;
		};
	};	

加载图片：先读缓存，缓存么有就开启异步任务从网络下载

/**
     * 加载图片，如果缓存中有就直接从缓存中拿，缓存中没有就下载
     * @param url
     * @param adapter
     * @param holder
     */
public void loadImage(String url, BaseAdapter adapter, ViewHolder holder) {
        resetPurgeTimer();
        Bitmap bitmap = getBitmapFromCache(url);// 从缓存中读取
        if (bitmap == null) {
            holder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);//缓存没有设为默认图片
            ImageLoadTask imageLoadTask = new ImageLoadTask();
            imageLoadTask.execute(url, adapter, holder);//执行异步任务
        } else {
            holder.mImageView.setImageBitmap(bitmap);//设为缓存图片
        }

    }

/**
	 * 加载图片，如果缓存中有就直接从缓存中拿，缓存中没有就下载
	 * @param url
	 * @param adapter
	 * @param holder
	 */
public void loadImage(String url, BaseAdapter adapter, ViewHolder holder) {
		resetPurgeTimer();
		Bitmap bitmap = getBitmapFromCache(url);// 从缓存中读取
		if (bitmap == null) {
			holder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);//缓存没有设为默认图片
			ImageLoadTask imageLoadTask = new ImageLoadTask();
			imageLoadTask.execute(url, adapter, holder);//执行异步任务
		} else {
			holder.mImageView.setImageBitmap(bitmap);//设为缓存图片
		}

	}

   
读取缓存的代码：

public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {
        Bitmap bitmap = null;
        bitmap = getFromFirstLevelCache(url);// 从一级缓存中拿
        if (bitmap != null) {
            return bitmap;
        }
        bitmap = getFromSecondLevelCache(url);//从二级缓存中拿
        return bitmap;
    }
private Bitmap getFromFirstLevelCache(String url) {
        Bitmap bitmap = null;
        synchronized (mFirstLevelCache) {
            bitmap = mFirstLevelCache.get(url);
            if (bitmap != null) {// 将最近访问的元素放到链的头部，提高下一次访问该元素的检索速度（LRU算法）
                mFirstLevelCache.remove(url);
                mFirstLevelCache.put(url, bitmap);
            }
        }
        return bitmap;
    }
private Bitmap getFromSecondLevelCache(String url) {
        Bitmap bitmap = null;
        SoftReference<Bitmap> softReference = mSecondLevelCache.get(url);
        if (softReference != null) {
            bitmap = softReference.get();
            if (bitmap == null) {// 由于内存吃紧，软引用已经被gc回收了
                mSecondLevelCache.remove(url);
            }
        }
        return bitmap;
    }

public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {
		Bitmap bitmap = null;
		bitmap = getFromFirstLevelCache(url);// 从一级缓存中拿
		if (bitmap != null) {
			return bitmap;
		}
		bitmap = getFromSecondLevelCache(url);//从二级缓存中拿
		return bitmap;
	}
private Bitmap getFromFirstLevelCache(String url) {
		Bitmap bitmap = null;
		synchronized (mFirstLevelCache) {
			bitmap = mFirstLevelCache.get(url);
			if (bitmap != null) {// 将最近访问的元素放到链的头部，提高下一次访问该元素的检索速度（LRU算法）
				mFirstLevelCache.remove(url);
				mFirstLevelCache.put(url, bitmap);
			}
		}
		return bitmap;
	}
private Bitmap getFromSecondLevelCache(String url) {
		Bitmap bitmap = null;
		SoftReference<Bitmap> softReference = mSecondLevelCache.get(url);
		if (softReference != null) {
			bitmap = softReference.get();
			if (bitmap == null) {// 由于内存吃紧，软引用已经被gc回收了
				mSecondLevelCache.remove(url);
			}
		}
		return bitmap;
	}

定期清理缓存

// 定时清理缓存
    private Runnable mClearCache = new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            clear();
        }
    };
    private Handler mPurgeHandler = new Handler();

    // 重置缓存清理的timer
    private void resetPurgeTimer() {
        mPurgeHandler.removeCallbacks(mClearCache);
        mPurgeHandler.postDelayed(mClearCache, DELAY_BEFORE_PURGE);
    }

    /**
     * 清理缓存
     */
    private void clear() {
        mFirstLevelCache.clear();
        mSecondLevelCache.clear();
    }

// 定时清理缓存
	private Runnable mClearCache = new Runnable() {
		@Override
		public void run() {
			clear();
		}
	};
	private Handler mPurgeHandler = new Handler();

	// 重置缓存清理的timer
	private void resetPurgeTimer() {
		mPurgeHandler.removeCallbacks(mClearCache);
		mPurgeHandler.postDelayed(mClearCache, DELAY_BEFORE_PURGE);
	}

	/**
	 * 清理缓存
	 */
	private void clear() {
		mFirstLevelCache.clear();
		mSecondLevelCache.clear();
	}

总结：这篇文章主要讲了图片的缓存技巧，拿来主义，学习从别人的代码中吸取精华，代码我也上传了，并且附有详细的注释，这里的缓存都是在内存当中，适合短期有效的缓存，如果是长期有效的图片，我们可以采用文件存储的方式，再设一级文件缓存，有兴趣的同学可以研究一下。

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