Bitmap优化详谈

yangchong211 / 文 发表于2018-11-26 19:08 次阅读

目录介绍

  • 01.如何计算Bitmap占用内存
    • 1.1 如何计算占用内存
    • 1.2 上面方法计算内存对吗
    • 1.3 一个像素占用多大内存
  • 02.Bitmap常见四种颜色格式
    • 2.1 什么是bitmap
    • 2.2 Android常见是那种
    • 2.3 常见四种颜色格式介绍
    • 2.4 Bitmap到底有几种颜色格式
  • 03.Bitmap压缩技术
    • 3.1 质量压缩
    • 3.2 采样率压缩
    • 3.3 缩放法压缩
  • 04.Bitmap回收问题
    • 4.1 recycle()方法
    • 4.2 缓存原理
    • 4.3 Bitmap的复用
  • 05.Bitmap常见操作
    • 5.1 Bitmap的压缩方式
    • 5.2 Bitmap如何复用
    • 5.3 Bitmap使用API获取内存
    • 5.4 该博客对应测试项目地址

好消息

  • 博客笔记大汇总【16年3月到至今】,包括Java基础及深入知识点,Android技术博客,Python学习笔记等等,还包括平时开发中遇到的bug汇总,当然也在工作之余收集了大量的面试题,长期更新维护并且修正,持续完善……开源的文件是markdown格式的!同时也开源了生活博客,从12年起,积累共计50篇[近30万字],转载请注明出处,谢谢!
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01.如何计算Bitmap占用内存

  • 欢迎直接查看demo的压缩效果,https://github.com/yangchong211/YCBanner

1.1 如何计算占用内存

  • 如果图片要显示下Android设备上,ImageView最终是要加载Bitmap对象的,就要考虑单个Bitmap对象的内存占用了,如何计算一张图片的加载到内存的占用呢?其实就是所有像素的内存占用总和:
  • bitmap内存大小 = 图片长度 x 图片宽度 x 单位像素占用的字节数
  • 起决定因素就是最后那个参数了,Bitmap'常见有2种编码方式:ARGB_8888和RGB_565,ARGB_8888每个像素点4个byte,RGB_565是2个byte,一般都采用ARGB_8888这种。那么常见的1080*1920的图片内存占用就是:1920 x 1080 x 4 = 7.9M

1.2 上面方法计算内存对吗

  • 我看到好多博客都是这样计算的,但是这样算对吗?有没有哥们试验过这种方法正确性?我觉得看博客要对博主表示怀疑,论证别人写的是否正确。更多详细可以看我的GitHub:https://github.com/yangchong211

    • 说出我的结论:上面1.1这种说法也对,但是不全对,没有说明场景,同时也忽略了一个影响项:Density。接下来看看源代码。
    • inDensity默认为图片所在文件夹对应的密度;inTargetDensity为当前系统密度。
    • 加载一张本地资源图片,那么它占用的内存 = width height nTargetDensity/inDensity nTargetDensity/inDensity 一个像素所占的内存。

      @Nullable
      public static Bitmap decodeResourceStream(@Nullable Resources res, @Nullable TypedValue value,
          @Nullable InputStream is, @Nullable Rect pad, @Nullable Options opts) {
      validate(opts);
      if (opts == null) {
          opts = new Options();
      }
      
      if (opts.inDensity == 0 && value != null) {
          final int density = value.density;
          if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAULT) {
              opts.inDensity = DisplayMetrics.DENSITY_DEFAULT;
          } else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {
              opts.inDensity = density;
          }
      }
      
      if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
          opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
      }
      
      return decodeStream(is, pad, opts);
      }
  • 正确说法,这个注意呢?计算公式如下所示
    • 对资源文件:width height nTargetDensity/inDensity nTargetDensity/inDensity 一个像素所占的内存;
    • 别的:width height 一个像素所占的内存;

1.3 一个像素占用多大内存

  • Bitmap.Config用来描述图片的像素是怎么被存储的?
    • ARGB_8888: 每个像素4字节. 共32位,默认设置。
    • Alpha_8: 只保存透明度,共8位,1字节。
    • ARGB_4444: 共16位,2字节。
    • RGB_565:共16位,2字节,只存储RGB值。

02.Bitmap常见四种颜色格式

2.1 什么是bitmap

  • 位图文件(Bitmap),扩展名可以是.bmp或者.dib。位图是Windows标准格式图形文件,它将图像定义为由点(像素)组成,每个点可以由多种色彩表示,包括2、4、8、16、24和32位色彩。位图文件是非压缩格式的,需要占用较大存储空间。

2.2 Android常见是那种

  • 在Gesture类中
    • image
  • 在Notification类中
    • image
  • 在fw源码中bitmap图片一般是以ARGB_8888(ARGB分别代表的是透明度,红色,绿色,蓝色,每个值分别用8bit来记录,也就是一个像素会占用4byte,共32bit)来进行存储的。

2.3 常见四种颜色格式介绍

  • 四种颜色格式如下所示
    • image
  • 说明
    • 在实际应用中而言,建议使用ARGB_8888以及RGB_565。 如果你不需要透明度,选择RGB_565,可以减少一半的内存占用。
    • ARGB_8888:ARGB分别代表的是透明度,红色,绿色,蓝色,每个值分别用8bit来记录,也就是一个像素会占用4byte,共32bit.
    • ARGB_4444:ARGB的是每个值分别用4bit来记录,一个像素会占用2byte,共16bit.
    • RGB_565:R=5bit,G=6bit,B=5bit,不存在透明度,每个像素会占用2byte,共16bit
    • ALPHA_8:该像素只保存透明度,会占用1byte,共8bit.

2.4 Bitmap到底有几种颜色格式

  • 上面我说到了常见的四种,言下之意应该不止四种,那到底有几种呢?查看源码可知,具体有6种类型。查看Bitmap源码之Config配置。
    • image
  • 配置Config.HARDWARE为啥异常,看下面源码提示
    • image

03.Bitmap压缩技术

3.1 质量压缩

  • 质量压缩方法:在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等,来达到压缩图片的目的,这样适合去传递二进制的图片数据,比如分享图片,要传入二进制数据过去,限制500kb之内。

    • 1、bitmap图片的大小不会改变
    • 2、bytes.length是随着quality变小而变小的。
      
      /**
      * 第一种:质量压缩法
      * @param image     目标原图
      * @param maxSize   最大的图片大小
      * @return          bitmap,注意可以测试以下压缩前后bitmap的大小值
      */
      public static Bitmap compressImage(Bitmap image , long maxSize) {
      int byteCount = image.getByteCount();
      Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+byteCount);
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      // 把ByteArrayInputStream数据生成图片
      Bitmap bitmap = null;
      // 质量压缩方法,options的值是0-100,这里100表示原来图片的质量,不压缩,把压缩后的数据存放到baos中
      image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
      int options = 90;
      // 循环判断如果压缩后图片是否大于maxSize,大于继续压缩
      while (baos.toByteArray().length  > maxSize) {
          // 重置baos即清空baos
          baos.reset();
          // 这里压缩options%,把压缩后的数据存放到baos中
          image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
          // 每次都减少10,当为1的时候停止,options<10的时候,递减1
          if(options == 1){
              break;
          }else if (options <= 10) {
              options -= 1;
          } else {
              options -= 10;
          }
      }
      byte[] bytes = baos.toByteArray();
      if (bytes.length != 0) {
          // 把压缩后的数据baos存放到bytes中
          bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
          int byteCount1 = bitmap.getByteCount();
          Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+byteCount1);
      }
      return bitmap;
      }

    /**

    • 第一种:质量压缩法
    • @param src 源图片
    • @param maxByteSize 允许最大值字节数
    • @param recycle 是否回收
    • @return 质量压缩压缩过的图片 */ public static Bitmap compressByQuality(final Bitmap src, final long maxByteSize, final boolean recycle) { if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0 || maxByteSize <= 0) { return null; } Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount()); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos); byte[] bytes; if (baos.size() <= maxByteSize) {// 最好质量的不大于最大字节,则返回最佳质量 bytes = baos.toByteArray(); } else { baos.reset(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 0, baos); if (baos.size() >= maxByteSize) { // 最差质量不小于最大字节,则返回最差质量 bytes = baos.toByteArray(); } else { // 二分法寻找最佳质量 int st = 0; int end = 100; int mid = 0; while (st < end) { mid = (st + end) / 2; baos.reset(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, mid, baos); int len = baos.size(); if (len == maxByteSize) { break; } else if (len > maxByteSize) { end = mid - 1; } else { st = mid + 1; } } if (end == mid - 1) { baos.reset(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, st, baos); } bytes = baos.toByteArray(); } } if (recycle && !src.isRecycled()){ src.recycle(); } Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length); Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount()); return bitmap; }

    /**

    • 第一种:质量压缩法
    • @param src 源图片
    • @param quality 质量
    • @param recycle 是否回收
    • @return 质量压缩后的图片 */ public static Bitmap compressByQuality(final Bitmap src, @IntRange(from = 0, to = 100) final int quality, final boolean recycle) { if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) { return null; } Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount()); ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos); byte[] bytes = baos.toByteArray(); if (recycle && !src.isRecycled()) { src.recycle(); } Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length); Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount()); return bitmap; }

3.2 采样率压缩

  • 什么是采样率压缩?

    • 设置inSampleSize的值(int类型)后,假如设为n,则宽和高都为原来的1/n,宽高都减少,内存降低。上面的代码没用过options.inJustDecodeBounds = true;因为我是固定来取样的数据,为什么这个压缩方法叫采样率压缩?是因为配合inJustDecodeBounds,先获取图片的宽、高(这个过程就是取样)。然后通过获取的宽高,动态的设置inSampleSize的值。当inJustDecodeBounds设置为true的时候, BitmapFactory通过decodeResource或者decodeFile解码图片时,将会返回空(null)的Bitmap对象,这样可以避免Bitmap的内存分配, 但是它可以返回Bitmap的宽度、高度以及MimeType。
      
      /**
      * 第二种:按采样大小压缩
      *
      * @param src        源图片
      * @param sampleSize 采样率大小
      * @param recycle    是否回收
      * @return 按采样率压缩后的图片
      */
      public static Bitmap compressBySampleSize(final Bitmap src, final int sampleSize, final boolean recycle) {
      if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) {
          return null;
      }
      Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount());
      BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
      options.inSampleSize = sampleSize;
      ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
      src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
      byte[] bytes = baos.toByteArray();
      if (recycle && !src.isRecycled()) {
          src.recycle();
      }
      Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
      Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount());
      return bitmap;
      }

    /**

    • 第二种:按采样大小压缩
    • @param src 源图片
    • @param maxWidth 最大宽度
    • @param maxHeight 最大高度
    • @param recycle 是否回收
    • @return 按采样率压缩后的图片 */ public static Bitmap compressBySampleSize(final Bitmap src, final int maxWidth, final int maxHeight, final boolean recycle) { if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) { return null; } Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount()); BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options(); options.inJustDecodeBounds = true; ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos); byte[] bytes = baos.toByteArray(); BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options); options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, maxWidth, maxHeight); options.inJustDecodeBounds = false; if (recycle && !src.isRecycled()) { src.recycle(); } Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options); Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount()); return bitmap; }

    /**

    • 计算获取缩放比例inSampleSize / private static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) { final int height = options.outHeight; final int width = options.outWidth; int inSampleSize = 1; if (height > reqHeight || width > reqWidth) { final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight); final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth); inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio; } final float totalPixels = width height; final float totalReqPixelsCap = reqWidth reqHeight 2; while (totalPixels / (inSampleSize * inSampleSize) > totalReqPixelsCap) { inSampleSize++; } return inSampleSize; }

3.3 缩放法压缩

  • Android中使用Matrix对图像进行缩放、旋转、平移、斜切等变换的。

    • Matrix提供了一些方法来控制图片变换:Matrix调用一系列set,pre,post方法时,可视为将这些方法插入到一个队列。当然,按照队列中从头至尾的顺序调用执行。其中pre表示在队头插入一个方法,post表示在队尾插入一个方法。而set表示把当前队列清空,并且总是位于队列的最中间位置。当执行了一次set后:pre方法总是插入到set前部的队列的最前面,post方法总是插入到set后部的队列的最后面
      setTranslate(float dx,float dy):控制Matrix进行位移。
      setSkew(float kx,float ky):控制Matrix进行倾斜,kx、ky为X、Y方向上的比例。
      setSkew(float kx,float ky,float px,float py):控制Matrix以px、py为轴心进行倾斜,kx、ky为X、Y方向上的倾斜比例。
      setRotate(float degrees):控制Matrix进行depress角度的旋转,轴心为(0,0)。
      setRotate(float degrees,float px,float py):控制Matrix进行depress角度的旋转,轴心为(px,py)。
      setScale(float sx,float sy):设置Matrix进行缩放,sx、sy为X、Y方向上的缩放比例。
      setScale(float sx,float sy,float px,float py):设置Matrix以(px,py)为轴心进行缩放,sx、sy为X、Y方向上的缩放比例。
    • 缩放法压缩工具类代码
      
      /**
      * 第三种:按缩放压缩
      *
      * @param src                   源图片
      * @param newWidth              新宽度
      * @param newHeight             新高度
      * @param recycle               是否回收
      * @return                      缩放压缩后的图片
      */
      public static Bitmap compressByScale(final Bitmap src, final int newWidth, final int newHeight, final boolean recycle) {
      return scale(src, newWidth, newHeight, recycle);
      }

    public static Bitmap compressByScale(final Bitmap src, final float scaleWidth, final float scaleHeight, final boolean recycle) { return scale(src, scaleWidth, scaleHeight, recycle); }

    /**

    • 缩放图片
    • @param src 源图片
    • @param scaleWidth 缩放宽度倍数
    • @param scaleHeight 缩放高度倍数
    • @param recycle 是否回收
    • @return 缩放后的图片 */ private static Bitmap scale(final Bitmap src, final float scaleWidth, final float scaleHeight, final boolean recycle) { if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) { return null; } Matrix matrix = new Matrix(); matrix.setScale(scaleWidth, scaleHeight); Bitmap ret = Bitmap.createBitmap(src, 0, 0, src.getWidth(), src.getHeight(), matrix, true); if (recycle && !src.isRecycled()) { src.recycle(); } return ret; }

04.Bitmap回收问题

4.1 recycle()方法

  • 如何调用这个recycle()方法
    if (bitmap != null && !bitmap.isRecycled()) {
        bitmap.recycle();
        bitmap = null;
    }
  • 思考以下,为何调用recycle()需要做非空判断?这里可以引出bitmap系统回收功能。小杨我如果分析不对,欢迎反馈。
    • 首先看看源码……顺便翻一下该方法的注释!我是用有道翻译的,大意如下:释放与此位图关联的本机对象,并清除对像素数据的引用。这将不会同步释放像素数据;如果没有其他引用,它只允许垃圾收集。位图被标记为“死”,这意味着如果调用getPixels()或setPixels(),它将抛出异常,并且不会绘制任何东西。此操作不能反转,因此只有在确定没有进一步使用位图的情况下才应调用该操作。这是一个高级调用,通常不需要调用,因为当没有对此位图的引用时,普通GC进程将释放此内存。
      public void recycle() {
      if (!mRecycled && mNativePtr != 0) {
          if (nativeRecycle(mNativePtr)) {
              // return value indicates whether native pixel object was actually recycled.
              // false indicates that it is still in use at the native level and these
              // objects should not be collected now. They will be collected later when the
              // Bitmap itself is collected.
              mNinePatchChunk = null;
          }
          mRecycled = true;
      }
      }
  • 通常不需要调用?这是为啥?
    • 在Android3.0以后Bitmap是存放在堆中的,只要回收堆内存即可。官方建议我们3.0以后使用recycle()方法进行回收,该方法可以不主动调用,因为垃圾回收器会自动收集不可用的Bitmap对象进行回收。
    • 那么何是进行回收呢?这里面涉及到bitmap的缓存算法,还有GC回收垃圾机制。关于GC回收机制可以看我这篇博客:https://blog.csdn.net/m0_37700275/article/details/83651039
    • 大概就是移除最少使用的缓存和使用最久的缓存,先说出结论,下来接着分析!

4.2 缓存原理

  • LruCache原理
    • LruCache是个泛型类,内部采用LinkedHashMap来实现缓存机制,它提供get方法和put方法来获取缓存和添加缓存,其最重要的方法trimToSize是用来移除最少使用的缓存和使用最久的缓存,并添加最新的缓存到队列中。

4.3 Bitmap的复用

  • Android3.0之后,并没有强调Bitmap.recycle();而是强调Bitmap的复用。
    • 使用LruCache对Bitmap进行缓存,当再次使用到这个Bitmap的时候直接获取,而不用重走编码流程。
    • Android3.0(API 11之后)引入了BitmapFactory.Options.inBitmap字段,设置此字段之后解码方法会尝试复用一张存在的Bitmap。这意味着Bitmap的内存被复用,避免了内存的回收及申请过程,显然性能表现更佳。
    • 使用这个字段有几点限制:
      • 声明可被复用的Bitmap必须设置inMutable为true;
      • Android4.4(API 19)之前只有格式为jpg、png,同等宽高(要求苛刻),inSampleSize为1的Bitmap才可以复用;
      • Android4.4(API 19)之前被复用的Bitmap的inPreferredConfig会覆盖待分配内存的Bitmap设置的inPreferredConfig;
      • Android4.4(API 19)之后被复用的Bitmap的内存必须大于需要申请内存的Bitmap的内存;
      • Android4.4(API 19)之前待加载Bitmap的Options.inSampleSize必须明确指定为1。

05.Bitmap常见操作

5.1 Bitmap的压缩方式

  • 常见压缩方法Api
    • Bitmap.compress(),质量压缩,不会对内存产生影响;
    • BitmapFactory.Options.inSampleSize,内存压缩;
  • Bitmap.compress()
    • 质量压缩,不会对内存产生影响
    • 它是在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等,来达到压缩图片的目的,不会减少图片的像素。进过它压缩的图片文件大小会变小,但是解码成bitmap后占得内存是不变的。
  • BitmapFactory.Options.inSampleSize
    • 内存压缩
    • 解码图片时,设置BitmapFactory.Options类的inJustDecodeBounds属性为true,可以在Bitmap不被加载到内存的前提下,获取Bitmap的原始宽高。而设置BitmapFactory.Options的inSampleSize属性可以真实的压缩Bitmap占用的内存,加载更小内存的Bitmap。
    • 设置inSampleSize之后,Bitmap的宽、高都会缩小inSampleSize倍。例如:一张宽高为2048x1536的图片,设置inSampleSize为4之后,实际加载到内存中的图片宽高是512x384。占有的内存就是0.75M而不是12M,足足节省了15倍。
    • 备注:inSampleSize值的大小不是随便设、或者越大越好,需要根据实际情况来设置。inSampleSize比1小的话会被当做1,任何inSampleSize的值会被取接近2的幂值。

5.2 Bitmap如何复用

  • Bitmap复用的实验,代码如下所示,然后看打印的日志信息

    • 从内存地址的打印可以看出,两个对象其实是一个对象,Bitmap复用成功;
    • bitmapReuse占用的内存(4346880)正好是bitmap占用内存(1228800)的四分之一;
    • getByteCount()获取到的是当前图片应当所占内存大小,getAllocationByteCount()获取到的是被复用Bitmap真实占用内存大小。虽然bitmapReuse的内存只有4346880,但是因为是复用的bitmap的内存,因而其真实占用的内存大小是被复用的bitmap的内存大小(1228800)。这也是getAllocationByteCount()可能比getByteCount()大的原因。

      @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.KITKAT)
      private void initBitmap() {
      BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
      // 图片复用,这个属性必须设置;
      options.inMutable = true;
      // 手动设置缩放比例,使其取整数,方便计算、观察数据;
      options.inDensity = 320;
      options.inTargetDensity = 320;
      Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.bg_autumn_tree_min, options);
      // 对象内存地址;
      Log.i("ycBitmap", "bitmap = " + bitmap);
      Log.i("ycBitmap", "ByteCount = " + bitmap.getByteCount() + ":::bitmap:AllocationByteCount = " + bitmap.getAllocationByteCount());
      // 使用inBitmap属性,这个属性必须设置;
      options.inBitmap = bitmap; options.inDensity = 320;
      // 设置缩放宽高为原始宽高一半;
      options.inTargetDensity = 160;
      options.inMutable = true;
      Bitmap bitmapReuse = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.bg_kites_min, options);
      // 复用对象的内存地址;
      Log.i("ycBitmap", "bitmapReuse = " + bitmapReuse);
      Log.i("ycBitmap", "bitmap:ByteCount = " + bitmap.getByteCount() + ":::bitmap:AllocationByteCount = " + bitmap.getAllocationByteCount());
      Log.i("ycBitmap", "bitmapReuse:ByteCount = " + bitmapReuse.getByteCount() + ":::bitmapReuse:AllocationByteCount = " + bitmapReuse.getAllocationByteCount());
      
      //11-26 18:24:07.971 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap = android.graphics.Bitmap@9739bff
      //11-26 18:24:07.972 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap:ByteCount = 4346880:::bitmap:AllocationByteCount = 4346880
      //11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmapReuse = android.graphics.Bitmap@9739bff
      //11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap:ByteCount = 1228800:::bitmap:AllocationByteCount = 4346880
      //11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmapReuse:ByteCount = 1228800:::bitmapReuse:AllocationByteCount = 4346880
      }

5.3 Bitmap使用API获取内存

  • getByteCount()
    • getByteCount()方法是在API12加入的,代表存储Bitmap的色素需要的最少内存。API19开始getAllocationByteCount()方法代替了getByteCount()。
  • getAllocationByteCount()
    • API19之后,Bitmap加了一个Api:getAllocationByteCount();代表在内存中为Bitmap分配的内存大小。
      public final int getAllocationByteCount() {
      if (mRecycled) {
          Log.w(TAG, "Called getAllocationByteCount() on a recycle()'d bitmap! "
                  + "This is undefined behavior!");
          return 0;
      }
      return nativeGetAllocationByteCount(mNativePtr);
      }
  • 思考: getByteCount()与getAllocationByteCount()的区别?
    • 一般情况下两者是相等的;
    • 通过复用Bitmap来解码图片,如果被复用的Bitmap的内存比待分配内存的Bitmap大,那么getByteCount()表示新解码图片占用内存的大小(并非实际内存大小,实际大小是复用的那个Bitmap的大小),getAllocationByteCount()表示被复用Bitmap真实占用的内存大小(即mBuffer的长度)。
  • 在复用Bitmap的情况下,getAllocationByteCount()可能会比getByteCount()大。

5.4 该博客对应测试项目地址

  • 欢迎直接查看demo的压缩效果,https://github.com/yangchong211/YCBanner

关于其他内容介绍

01.关于博客汇总链接

02.关于我的博客

  • 我的个人站点:www.yczbj.org,www.ycbjie.cn
  • github:https://github.com/yangchong211
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  • 喜马拉雅听书:http://www.ximalaya.com/zhubo/71989305/
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  • 泡在网上的日子:http://www.jcodecraeer.com/member/content_list.php?channelid=1
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