为什么实验楼网站上做实验这么卡批量外链工具
背景：
相册-图片后处理场景，需要先展示一张原图，同时后台对图片进行算法优化，完成优化之后无缝替换原图展示，同时保证后续都展示算法优化后的图片
图片加载采用 Glide 库实现
画重点：
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相册场景：意味着存在图片缓存的复用
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无缝替换：切换过程要很丝滑，不能有闪烁等现象
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后续展示优化后的图片：说明后续缓存要复用算法优化后的，不能用原图
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因为是对图片进行优化，所以原图和算法优化后的图片文件名一样
最开始的想法：
步骤：
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先加载原图展示
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等图片算法优化，重新调用 glide 加载一遍
结果：
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重新加载之后，还是原图效果
Glide 缓存机制
基于上述原因，专门研究了下 Glide 的缓存机制，重点是缓存的读取这一块
四级缓存机制
Glide 采用四级缓存机制，主要分成两个模块，内存缓存，硬盘缓存
- 内存缓存：防止应用重复将图片数据读到内存中
- 硬盘缓存：防止应用重复从网络或者其他地方重复下载和读取数据
- 缓存Key：既然有缓存，那肯定需要对应的缓存Key，通过按照一定规则生成缓存key之后，根据key从缓存集中取出对应缓存复用
这里先简单讲下四级缓存机制，然后再跟着源码过一遍
内存缓存-lru缓存：
Glide 在内存中维持的一个缓存 map，通过 lru 算法实现内存管理
private final LinkedHashMap<T, Y> cache = new LinkedHashMap<T, Y>(100, 0.75f, true);
T：缓存Key
Y：缓存资源内存缓存-弱引用缓存:
Glide 在内存中维持的一个弱引用缓存 map，由于是弱引用，这就意味着内存不足的时候先销毁这个
private final Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources;硬盘缓存-转换过缓存:
Glide 在硬盘上的缓存，该缓存是经过各种变换后的缓存，不是原始图片
硬盘缓存-原始图片缓存：
Glide 在硬盘上的缓存，该缓存是原始图片缓存
Glide 缓存加载流程：
public <T, Z, R> LoadStatus load(Key signature, int width, int height, DataFetcher<T> fetcher,DataLoadProvider<T, Z> loadProvider, Transformation<Z> transformation, ResourceTranscoder<Z, R> transcoder,Priority priority, boolean isMemoryCacheable, DiskCacheStrategy diskCacheStrategy, ResourceCallback cb) {Util.assertMainThread();long startTime = LogTime.getLogTime();
final String id = fetcher.getId();// 1. 生成 缓存key，可以看出 key 的生成用到很多参数，比如 id(图片路径)、signature、width、height，还有 transformationEngineKey key = keyFactory.buildKey(id, signature, width, height, loadProvider.getCacheDecoder(),loadProvider.getSourceDecoder(), transformation, loadProvider.getEncoder(),transcoder, loadProvider.getSourceEncoder());
// 2. 先从内存缓存-lru缓存中拿缓存，如果拿到缓存调用 onResourceReadyEngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);if (cached != null) {cb.onResourceReady(cached);if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Loaded resource from cache", startTime, key);}return null;}// 3. 内存缓存-lru中没有缓存，则从弱引用缓存中拿，如果拿到调用 onResourceReadyEngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);if (active != null) {cb.onResourceReady(active);if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);}return null;}// 4. 内存缓存-弱引用中也没有缓存，从硬盘缓存中拿或加载文件地址，不管是拿硬盘缓存还是加载文件，涉及到IO操作，需要子线程处理EngineJob current = jobs.get(key);if (current != null) {current.addCallback(cb);if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Added to existing load", startTime, key);}return new LoadStatus(cb, current);}
EngineJob engineJob = engineJobFactory.build(key, isMemoryCacheable);DecodeJob<T, Z, R> decodeJob = new DecodeJob<T, Z, R>(key, width, height, fetcher, loadProvider, transformation,transcoder, diskCacheProvider, diskCacheStrategy, priority);EngineRunnable runnable = new EngineRunnable(engineJob, decodeJob, priority);jobs.put(key, engineJob);engineJob.addCallback(cb);engineJob.start(runnable);
if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Started new load", startTime, key);}return new LoadStatus(cb, engineJob);
}内存缓存-lru缓存中拿缓存：
private EngineResource<?> loadFromCache(Key key, boolean isMemoryCacheable) {if (!isMemoryCacheable) {return null;}// 如果从 lru 中能拿到缓存，将该缓存从 lru 缓存中移除，并存入 弱引用缓存EngineResource<?> cached = getEngineResourceFromCache(key);if (cached != null) {cached.acquire();activeResources.put(key, new ResourceWeakReference(key, cached, getReferenceQueue()));}return cached;
}从硬盘缓存中拿或加载文件地址：
private Resource<?> decode() throws Exception {// 这里有个策略判断，只有支持硬盘缓存策略，才能从硬盘中拿缓存if (isDecodingFromCache()) {// 从硬盘缓存中拿return decodeFromCache();} else {// 加载文件return decodeFromSource();}
}
// 从硬盘缓存中拿
private Resource<?> decodeFromCache() throws Exception {Resource<?> result = null;try {// 5. 从硬盘缓存-转换过缓存中拿result = decodeJob.decodeResultFromCache();} catch (Exception e) {if (Log.isLoggable(TAG, Log.DEBUG)) {Log.d(TAG, "Exception decoding result from cache: " + e);}}
if (result == null) {// 6. 硬盘缓存-转换过缓存中拿不到，从原始图片缓存中拿result = decodeJob.decodeSourceFromCache();}return result;
}
// 从硬盘缓存-转换过缓存中拿
public Resource<Z> decodeResultFromCache() throws Exception {if (!diskCacheStrategy.cacheResult()) {return null;}
long startTime = LogTime.getLogTime();Resource<T> transformed = loadFromCache(resultKey);if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Decoded transformed from cache", startTime);}startTime = LogTime.getLogTime();Resource<Z> result = transcode(transformed);if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Transcoded transformed from cache", startTime);}return result;
}
// 从硬盘缓存-原始图片缓存中拿
public Resource<Z> decodeSourceFromCache() throws Exception {if (!diskCacheStrategy.cacheSource()) {return null;}
long startTime = LogTime.getLogTime();// 这里值得注意的是，这里用的key和其他三个缓存中用到的不一样，这里用的是 resultKey.getOriginalKey() 就是原始图片地址，不过也能理解，加载原始图片缓存，也不需要额外的key信息，只需要文件地址就行了Resource<T> decoded = loadFromCache(resultKey.getOriginalKey());if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {logWithTimeAndKey("Decoded source from cache", startTime);}return transformEncodeAndTranscode(decoded);
}
理完Glide的加载机制之后，就很好理解为什么重新加载之后还是原图，所以进行了优化
优化方案二
加载原图时：
glideOptions = new RequestOptions().signature(new ObjectKey(signatureKey));加载优化后图片时：
glideOptions = new RequestOptions();加载原图时多调用了 signature 方法，这样加载优化后图片时，由于和加载原图时的缓存key不一样，会重新进行加载
优化方案二解决了优化图片不加载问题，但是由于重新加载图片，会导致切换过程出现很明显的闪烁，这里可以通过 placeholder 方法优化
优化方案三
// 1. 获取当前 imageView 的 drawable
Drawable drawable = imageView.getDrawable();
Bitmap placeholderBitmap = null;
// 2. drawable 转成 bitmap
if(drawable instanceof BitmapDrawable){placeholderBitmap = ((BitmapDrawable) drawable).getBitmap();
}
// 3. 由于 imageView 的 drawable 可能会被回收，所以需要将 bitmap 重新 clone 一份
Bitmap copiedBitmap = null;
if(placeholderBitmap != null){copiedBitmap = placeholderBitmap.copy(placeholderBitmap.getConfig(), true);
}
// 4. 将 bitmap 作为 占位符传入
if(copiedBitmap != null && !copiedBitmap.isRecycled()){glideOptions = new RequestOptions().frame(0).placeholder(new BitmapDrawable(context.getResources(), copiedBitmap)).override(size.getWidth(), size.getHeight());
}else {glideOptions = new RequestOptions().frame(0).override(size.getWidth(), size.getHeight());
}至此，效果实现！