hbasebitmap如何存儲

1. 如何高效使用和管理Bitmap

一、圖片載入流程

首先，我們談談載入圖片的流程，項目中的該模塊處理流程如下：

1.在UI主線程中，從內存緩存中獲取圖片，找到後返回。找不到進入下一步；

2.在工作線程中，從磁碟緩存中獲取圖片，找到即返回並更新內存緩存。找不到進入下一步；

3.在工作線程中，從網路中獲取圖片，找到即返回並同時更新內存緩存和磁碟緩存。找不到顯示默認以提示。

二、內存緩存類（PanoMemCache）

這里使用Android提供的LruCache類，該類保存一個強引用來限制內容數量，每當Item被訪問的時候，此Item就會移動到隊列的頭部。當cache已滿的時候加入新的item時，在隊列尾部的item會被回收。

[java] view plain print ?

public class PanoMemoryCache {

// LinkedHashMap初始容量

private static final int INITIAL_CAPACITY = 16;

// LinkedHashMap載入因子

private static final int LOAD_FACTOR = 0.75f;

// LinkedHashMap排序模式

private static final boolean ACCESS_ORDER = true;

// 軟引用緩存

private static LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftCache;

// 硬引用緩存

private static LruCache<String, Bitmap> mLruCache;

public PanoMemoryCache() {

// 獲取單個進程可用內存的最大值

// 方式一：使用ActivityManager服務（計量單位為M）

/*int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService(Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass();*/

// 方式二：使用Runtime類（計量單位為Byte）

final int memClass = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();

// 設置為可用內存的1/4（按Byte計算）

final int cacheSize = memClass / 4;

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

@Override

protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {

if(value != null) {

// 計算存儲bitmap所佔用的位元組數

return value.getRowBytes() * value.getHeight();

} else {

return 0;

}

}

@Override

protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {

if(oldValue != null) {

// 當硬引用緩存容量已滿時，會使用LRU演算法將最近沒有被使用的圖片轉入軟引用緩存

mSoftCache.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));

}

}

};

/*

* 第一個參數：初始容量（默認16）

* 第二個參數：載入因子（默認0.75）

* 第三個參數：排序模式（true：按訪問次數排序；false：按插入順序排序）

*/

mSoftCache = new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, ACCESS_ORDER) {

private static final long serialVersionUID = 7237325113220820312L;

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) {

if(size() > SOFT_CACHE_SIZE) {

return true;

}

return false;

}

};

}

/**

* 從緩存中獲取Bitmap

* @param url

* @return bitmap

*/

public Bitmap getBitmapFromMem(String url) {

Bitmap bitmap = null;

// 先從硬引用緩存中獲取

synchronized (mLruCache) {

bitmap = mLruCache.get(url);

if(bitmap != null) {

// 找到該Bitmap之後，將其移到LinkedHashMap的最前面，保證它在LRU演算法中將被最後刪除。

mLruCache.remove(url);

mLruCache.put(url, bitmap);

return bitmap;

}

}

// 再從軟引用緩存中獲取

synchronized (mSoftCache) {

SoftReference<Bitmap> bitmapReference = mSoftCache.get(url);

if(bitmapReference != null) {

bitmap = bitmapReference.get();

if(bitmap != null) {

// 找到該Bitmap之後，將它移到硬引用緩存。並從軟引用緩存中刪除。

mLruCache.put(url, bitmap);

mSoftCache.remove(url);

return bitmap;

} else {

mSoftCache.remove(url);

}

}

}

return null;

}

/**

* 添加Bitmap到內存緩存

* @param url

* @param bitmap

*/

public void addBitmapToCache(String url, Bitmap bitmap) {

if(bitmap != null) {

synchronized (mLruCache) {

mLruCache.put(url, bitmap);

}

}

}

/**

* 清理軟引用緩存

*/

public void clearCache() {

mSoftCache.clear();

mSoftCache = null;

}

}

補充一點，由於4.0平台以後對SoftReference類引用的對象調整了回收策略，所以該類中的軟引用緩存實際上沒什麼效果，可以去掉。2.3以前平台建議保留。

三、磁碟緩存類（PanoDiskCache）

五、使用decodeByteArray()還是decodeStream()？

講到這里，有童鞋可能會問我為什麼使用BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length, opts)來創建Bitmap，而非使用BitmapFactory.decodeStream(is, null, opts)。你這樣做不是要多寫一個靜態方法readInputStream()嗎？

沒錯，decodeStream()確實是該使用情景下的首選方法，但是在有些情形下，它會導致圖片資源不能即時獲取，或者說圖片被它偷偷地緩存起來，交 還給我們的時間有點長。但是延遲性是致命的，我們等不起。所以在這里選用decodeByteArray()獲取，它直接從位元組數組中獲取，貼近於底層 IO、脫離平台限制、使用起來風險更小。

六、引入緩存機制後獲取圖片的方法

[java] view plain print ?

/**

* 載入Bitmap

* @param url

* @return

*/

private Bitmap loadBitmap(String url) {

// 從內存緩存中獲取，推薦在主UI線程中進行

Bitmap bitmap = memCache.getBitmapFromMem(url);

if(bitmap == null) {

// 從文件緩存中獲取，推薦在工作線程中進行

bitmap = diskCache.getBitmapFromDisk(url);

if(bitmap == null) {

// 從網路上獲取，不用推薦了吧，地球人都知道~_~

bitmap = PanoUtils.downloadBitmap(this, url);

if(bitmap != null) {

diskCache.addBitmapToCache(bitmap, url);

memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);

}

} else {

memCache.addBitmapToCache(url, bitmap);

}

}

return bitmap;

}

七、工作線程池化

有關多線程的切換問題以及在UI線程中執行loadBitmap()方法無效的問題，請參見另一篇博文： 使用嚴苛模式打破Android4.0以上平台應用中UI主線程的「獨斷專行」。

有關工作線程的處理方式，這里推薦使用定製線程池的方式，核心代碼如下：

[java] view plain print ?

// 線程池初始容量

private static final int POOL_SIZE = 4;

private ExecutorService executorService;

@Override

public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

super.onCreate(savedInstanceState);

// 獲取當前使用設備的CPU個數

int cpuNums = Runtime.getRuntime().availableProcessors();

// 預開啟線程池數目

executorService = Executors.newFixedThreadPool(cpuNums * POOL_SIZE);

...

executorService.submit(new Runnable() {

// 此處執行一些耗時工作，不要涉及UI工作。如果遇到，直接轉交UI主線程

pano.setImage(loadBitmap(url));

});

...

}

我們知道，線程構造也是比較耗資源的。一定要對其進行有效的管理和維護。千萬不要隨意而行，一張圖片的工作線程不搭理也許沒什麼，當使用場景變為 ListView和GridView時，線程池化工作就顯得尤為重要了。Android不是提供了AsyncTask嗎？為什麼不用它？其實 AsyncTask底層也是靠線程池支持的，它默認分配的線程數是128，是遠大於我們定製的executorService。

2. Android Bitmap理解

參考：
Android Bitmap 詳解：關於 Bitamp 你所要知道的一切

Android Bitmap（點陣圖）詳解

圖片是由大量且有限個數的像素點組成。把一張圖片通過bitmap的方式創建到內存中，實際上就是在內存中創建了一個叫做Bitmap的對象，然後把 圖片所有像素 解碼後的數據存放在Bitmap對象裡面，Bitmap就擁有了圖片的寬高，透明度，顏色值等數據。所以Bitmap的創建是通過BitmapFactory.decodeXxx()。

Config是Bitmap類中的枚舉類。像素由ARGB四個顏色通道組成。Config描述點陣圖中像素的存儲方式。 這里的存儲方式，無非就是對顏色通道和用多大的容器（bit）來存儲的排列組合。所以config會影響圖片透明度，佔用內存大小，保存成文件的大小，圖片質量。
Config的字母表示該配置存儲的像素的顏色通道，數字表示對應通道的數據用多少位來存儲。

ALPHA_8：表示只存儲alpha通道，使用8bit（1位元組）的內存（容器）來存儲一個像素。
RGB_565：表示存儲RGB三個通道，分別使用5bit，6bit，5bit的內存（容器）來存儲一個像素。
ARGB_4444：表示存儲ARGB四個通道，每個通道都是以4bit的內存（容器）來存儲一個像素。
ARGB_8888：表示存儲ARGB四個通道，每個通道都是以8bit的內存（容器）來存儲一個像素。

所以，ARGB_8888配置佔用內存最大，圖片質量最高。
圖片壓縮的一個思路就是降低圖片的配置。

總內存 = 寬的像素數 × 高的像素數 × 每個像素點佔用的大小
註：
1 byte = 8 bit
1 KB = 1024 byte

3. android中怎麼用sqlite存儲一個map

在進行Android開發過程中，我們經常會接觸到Drawable對象（官方開發文檔：A Drawable is a general abstraction for "something that can be drawn."），那麼，若要使用資料庫來進行存儲及讀取，該如何實現？
一、存儲

//第一步，將Drawable對象轉化為Bitmap對象

Bitmap bmp = (((BitmapDrawable)tmp.image).getBitmap());

//第二步，聲明並創建一個輸出位元組流對象

ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();

//第三步，調用compress將Bitmap對象壓縮為PNG格式，第二個參數為PNG圖片質量，第三個參數為接收容器，即輸出位元組流os

bmp.compress(Bitmap.CompressFormat.PNG, 100, os);

//第四步，將輸出位元組流轉換為位元組數組，並直接進行存儲資料庫操作，注意，所對應的列的數據類型應該是BLOB類型

ContentValues values = new ContentValues();

values.put("image", os.toByteArray());

db.insert("apps", null, values);

db.close();

4. bitmap能存放的最大數據是多少

redis的bitmap能設置最大的長度是多少, 為什麼可以設置的最大長度位數是2^32, 怎麼計算bitmap會佔用多大的空間

前提: 實際上, redis只支持5種數據類型. 並沒有bitmap. 也就是bitmap是基於redis的字元串類型的. 而一個字元串類型最多存儲512M.

首先: 計算機的單位換算先了解下

8 bit = 1byte

1024 byte = 1kb

1024 kb = 1Mb

其次:

我們使用的bitmap指令SETBIT key offset value, 這個指令就是將第offset設置成0或1. 比如 SETBIT ss 1000 1 //就是將1000位置為1. 1 bit就是1位, 所以我們只要將512M換算成bit, 那麼就知道bitmap支持的最大設置長度了. 計算如下

8 * 1024 * 1024 * 512 = 2^32 (所以這個結果就是這么來的)

怎麼計算自己的bitmap會大概佔用多大的存儲空間呢?

舉個栗子: 今有一個bitmap最大長度1024, 需要佔用多大的空間?

解: 長度1024也就是他需要1024個位(bit), 或者單位為byte就是需要 1024 / 8, 即需要128byte

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