那些我们用过的Android开源图片加载框架
一、UniversalImageLoader
https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-Loader
UIL可以算是老牌最火的图片加载库了，使用过这个框架的项目可以说多到教你做人，我第一次把第三方开源图片加载框架加入项目中的就是这个了，当时感觉瞬间逼格上涨，妈妈再也不用担心出现OOM和ListView图片错乱了。可惜的是该作者在项目中说明已经停止了对该项目的维护。这就意味着以后任何的 bug 都不会修复，任何的新特性都不会再继续开发，所以毫无疑问 UIL 不推荐在项目中使用了。
使用方法：
1、在Application全局变量中的进行配置ImageLoaderConfiguration,有选择性的进行配置，具体代码如下：
File cacheDir = StorageUtils.getCacheDirectory(context); //缓存文件夹路径
ImageLoaderConfiguration config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(context)
.memoryCacheExtraOptions(480, 800) // default = device screen dimensions 内存缓存文件的最大长宽
.diskCacheExtraOptions(480, 800, null) // 本地缓存的详细信息(缓存的最大长宽)，最好不要设置这个
.taskExecutor(...)
.taskExecutorForCachedImages(...)
.threadPoolSize(3) // default 线程池内加载的数量
.threadPriority(Thread.NORM_PRIORITY - 2) // default 设置当前线程的优先级
.tasksProcessingOrder(QueueProcessingType.FIFO) // default
.denyCacheImageMultipleSizesInMemory()
.memoryCache(new LruMemoryCache(2 * 1024 * 1024)) //可以通过自己的内存缓存实现
.memoryCacheSize(2 * 1024 * 1024) // 内存缓存的最大值
.memoryCacheSizePercentage(13) // default
.diskCache(new UnlimitedDiscCache(cacheDir)) // default 可以自定义缓存路径
.diskCacheSize(50 * 1024 * 1024) // 50 Mb sd卡(本地)缓存的最大值
.diskCacheFileCount(100) // 可以缓存的文件数量
// default为使用HASHCODE对UIL进行加密命名， 还可以用MD5(new Md5FileNameGenerator())加密
.diskCacheFileNameGenerator(new HashCodeFileNameGenerator())
.imageDownloader(new BaseImageDownloader(context)) // default
.imageDecoder(new BaseImageDecoder()) // default
.defaultDisplayImageOptions(DisplayImageOptions.createSimple()) // default
.writeDebugLogs() // 打印debug log
.build(); //开始构建
//全局初始化此配置
ImageLoader.getInstance().init(config);2、针对每次加载任务进行配置DisplayImageOptions
DisplayImageOptions options = new DisplayImageOptions.Builder()
.showImageOnLoading(R.drawable.ic_stub) // 设置图片下载期间显示的图片
.showImageForEmptyUri(R.drawable.ic_empty) // 设置图片Uri为空或是错误的时候显示的图片
.showImageOnFail(R.drawable.ic_error) // 设置图片加载或解码过程中发生错误显示的图片
.resetViewBeforeLoading(false) // default 设置图片在加载前是否重置、复位
.delayBeforeLoading(1000) // 下载前的延迟时间
.cacheInMemory(false) // default 设置下载的图片是否缓存在内存中
.cacheOnDisk(false) // default 设置下载的图片是否缓存在SD卡中
.preProcessor(...)
.postProcessor(...)
.extraForDownloader(...)
.considerExifParams(false) // default
.imageScaleType(ImageScaleType.IN_SAMPLE_POWER_OF_2) // default 设置图片以如何的编码方式显示
.bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888) // default 设置图片的解码类型
.decodingOptions(...) // 图片的解码设置
.displayer(new SimpleBitmapDisplayer()) // default 还可以设置圆角图片new RoundedBitmapDisplayer(20)
.handler(new Handler()) // default
.build();UIL支持的图片加载格式如下：
String imageUri ="http://site.com/image.png"; // from Web String imageUri ="file:///mnt/sdcard/image.png"; // from SD card String imageUri ="content://media/external/audio/albumart/13"; // from content provider String imageUri ="assets://image.png"; // from assets String imageUri ="drawable://"+ R.drawable.image; // from drawables (only images, non-9patch)
下面简单分析一下，UIL框架的加载原理：
1、ImageLoader图片加载器，对外的主要 API，采取了单例模式，用于图片的加载和显示。
2、MemoryCache图片内存换成。默认使用了 LRU 算法。 LRU: Least Recently Used 近期最少使用算法, 选用了基于链表结构的 LinkedHashMap 作为存储结构。假设情景：内存缓存设置的阈值只够存储两个 bitmap 对象，当 put 第三个 bitmap 对象时，将近期最少使用的 bitmap 对象移除。
3、DiskCache图片磁盘缓存，默认使用LruDiskCache算法，在缓存满时删除最近最少使用的图片；缓存目录下名为journal的文件记录缓存的所有操作
4、图片加载流程
1.判断图片的内存缓存是否存在，若存在直接执行步骤 8；
2.判断图片的磁盘缓存是否存在，若存在直接执行步骤 5；
3.ImageDownloader从网络上下载图片；
4.将图片缓存在磁盘上；
5.ImageDecoder将图片 decode 成 bitmap 对象；
6.BitmapProcessor根据DisplayImageOptions配置对图片进行预处理(Pre-process Bitmap)；
7.将 bitmap 对象缓存到内存中；
8.根据DisplayImageOptions配置对图片进行后处理(Post-process Bitmap)；
9.执行DisplayBitmapTask将图片显示在相应的控件上。
二、Picasso
项目地址：https://github.com/square/picasso
Picasso是Square公司开源的一个Android平台上的图片加载框架，简单易用，一句话搞定项目中的图片加载，好用到令人发指。
使用一句话：Picasso.with(this).load("url").placeholder(R.mipmap.ic_default).into(imageView);
原理简要分析：
1、Picasso.with(Context):入手
public static Picasso with(Contextcontext){
if(singleton==null){
synchronized(Picasso.class){
if(singleton==null){
singleton=newBuilder(context).build();
}
}
}
return singleton;}单列模式,保证多线程情况下，也只有一个实例。
/** Create the {@link Picasso} instance. 创建Picasso的实例 */
public Picassobuild(){
Context context=this.context;
if(downloader==null){
downloader=Utils.createDefaultDownloader(context);
}
if(cache==null){
cache=new LruCache(context);
}
if(service==null){
service=new PicassoExecutorService();
}
if(transformer==null){
transformer=RequestTransformer.IDENTITY;
}
Stats stats=newStats(cache);
Dispatcher dispatcher=new Dispatcher(context,service,HANDLER,downloader,cache,stats);
return new Picasso(context,dispatcher,cache,listener,transformer,
requestHandlers,stats,indicatorsEnabled,loggingEnabled);
}默认初始化了以下的参数：
Downloader
DownLoader就是下载用的工具类，在Picasso当中，如果OKHttp可以使用的话，就会默认使用OKHttp，如果无法使用的话，就会使用UrlConnectionDownloader(默认使用HttpURLConnection实现)。
Cache
默认实现为LruCache，就是使用LinkedHashMap实现的一个Cache类，注意的一个地方就是，在其他的地方，我们一般默认的是限制的capacity，但是这个地方我们是限制的总共使用的内存空间。因此LruCache在实现的时候，其实简单理解就是将LinkedHashMap封装，然后基于LinkedHashMap的方法实现Cache的方法，在Cache的set()方法的时候，会不断计算当前还可以使用的空间大小，要是超出范围，则删除之前保存的数据。
ExecutorService
默认的实现为PicassoExecutorService，该类也比较简单，其实就是ThreadPoolExecutor，在其功能的基础上继续封装，在其中有一个比较细心的功能就是，Picasso通过PicassoExecutorService设置线程数量，来调整在2G/3G/4G/WiFi不同网络情况下的不同表现。
RequestTransformer
ReqeustTransformer是一个接口，用来预处理Reqeust，可以用来将请求进行预先处理，比如改个域名啥的。
Stats
主要是一些统计信息，比如cache hit/miss，总共下载的文件大小，下载过的图片数量，转换的图片数量等等。
Dispatcher
Picasso当中，分发任务的线程，这是我们以后要重点研究的一个类，先标记一下，这个Dispatcher主要做了以下的事情：
启动了一个DispatcherThread线程初始化了一个用来处理消息的DispatcherHandler，注意，根据Dispatcher中默认配置，该Handler所有数据的处理是在DispatcherThread之上。初始化并注册了一个网络状态广播接收器。
2、图片加载流程：
1.初始化Picasso，实例化其唯一的对象。
2.根据传入的Url、File、resource Id，构建ReqeustCreator对象
3.根据ReqeustCreator构建Request对象，同时根据Reqeust属性，尝试从Cache中访问数据
4.Cache Hit，则通过回调，设置Target或者ImageView，完成该Reqeust
5.如果Cache Miss，那么则构建相应的Action，并提交到DispatcherThread当中。
6.Dispatcher中的Handler接收到相应的Message，调用dispatcher.performSubmit(action)进行处理。
7.创建BitmapHunter对象，并提交到PicassoExecutorService线程池
8.再次检查Memory Cache中已经有缓存，如果Hit，则读取缓存中的Bitmap
9.如果Cache miss，则交给Action对应的ReqeustHandler进行处理，比如网络请求，或者从File读取图片
10.返回结果之后，通知Dispatcher中的Handler处理结果。
11.DispatcherThread中将BitmapHunter的结果打包(batch)，最快200ms打包一次。通知主线程HANDLER进行处理
12.主线程HANDLER接收打包的BitmapHunter，对最后的结果进行分发。
注意：Picasso框架没有实现磁盘缓存，配合OkHttp进行实现。
三、Glide
项目地址：https://github.com/bumptech/glide
Glide 是 Google 一位员工的大作，他完全是基于 Picasso 的，沿袭了 Picasso 的简洁风格，但是在此做了大量优化与改进。
Glide 默认的 Bitmap 格式是 RGB_565 格式，而 Picasso 默认的是 ARGB_8888 格式，这个内存开销要小一半。
在磁盘缓存方面，Picasso 只会缓存原始尺寸的图片，而 Glide 缓存的是多种规格，也就意味着 Glide 会根据你 ImageView 的大小来缓存相应大小的图片尺寸，比如你 ImageView 大小是200*200，原图是 400*400 ，而使用 Glide 就会缓存 200*200 规格的图，而 Picasso 只会缓存 400*400 规格的。这个改进就会导致 Glide 比 Picasso 加载的速度要快，毕竟少了每次裁剪重新渲染的过程。
最重要的一个特性是 Glide 支持加载 Gif 动态图，而 Picasso 不支持该特性。
除此之外，还有很多其他配置选项的增加。
总体来说，Glide 是在 Picasso 基础之上进行的二次开发，各个方面做了不少改进，不过这也导致他的包比 Picasso 大不少，不过也就不到 500k，Picasso 是100多k，方法数也比 Picasso 多不少，不过毕竟级别还是蛮小的，影响不是很大。
四、Fresco
项目地址：https://github.com/facebook/fresco
Fresco 是 Facebook 出品，他是新一代的图片加载库，我们知道 Android 应用程序可用的内存有限，经常会因为图片加载导致 OOM，虽然我们有各种手段去优化，尽量减少出现 OOM 的可能性，但是永远没法避免，尤其某些低端手机 OOM 更是严重。而 Facebook 就另辟蹊径，既然没法在 Java 层处理，我们就在更底层的 Native 堆做手脚。于是 Fresco 将图片放到一个特别的内存区域叫 Ashmem 区，就是属于 Native 堆，图片将不再占用 App 的内存，Java 层对此无能为力，这里是属于 C++ 的地盘，所以能大大的减少 OOM。
本人四个库都使用了一遍，对比到Fresco确实强大，加载大图Fresco最屌，有的图Glide和Picasso加载不出来，换上Fresco妥妥的，不过Fresco比较庞大，推荐在主要都是图片的app中使用，一般的app使用Glide和Picasso就够了！