Omooo

Java — 关于垃圾收集灵魂拷问三连（二）

前言

在上一篇，我们着重介绍了收集算法，这一篇是本系列的第二篇，着重讲新老年代的划分，然后顺势就介绍多个垃圾收集器。如果说收集算法是内存回收的方法论，垃圾收集器就是内存回收的具体实现。我们还是按照《深入理解Java虚拟机》里面使用的例子，同时我再参考一些优秀的博文来更好的阐述垃圾收集器。参考的博文会放在最后，希望我们大家都尊重原创，感谢各位的无私奉献。

再多说几句，在上一篇中，我们说到现在商业虚拟机的垃圾回收都是采用分代收集算法，而分代说的就是新生代和老年代。说到这，我们就要讲讲堆内存的分配区域。

emmmm，上次忘说了，圣诞快乐！

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Java — 垃圾收集灵魂拷问三连（一）

前言

说到GC，一直没有系统的看过。但是，很显然，是一个非常经典的知识点。毫不夸张的说，面试的时候问道GC而你一无所知的话，基本上是凉了。

今天拜读了JVM经典书《深入理解Java虚拟机》，对于GC讲的很详细。书中在第三章讲的是垃圾收集器与内存分配策略，我准备分三篇文章来记录这章的读书笔记，本篇介绍一下垃圾回收流程，第二篇介绍垃圾收集器，第三篇介绍新老生代的划分以及内存分配策略。本篇更偏向于理论和算法思想，所以看起来还是很有趣的。值得注意的是，我们只有在程序处于运行期间才知道创建了哪些对象，这部分内存的分配和回收是动态的，垃圾收集关注的也是这部分内存。学习GC通俗来说也就三个问题：

1. 哪些内存需要回收？
2. 什么时候回收？
3. 如何回收

下面，我们也根据这三个问题来逐步了解GC。

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Android — BufferKnife的使用

简介

又是JakeWharton的另一杰作 — ButterKnife ，是一个专注于Android系统的View注入框架，可以减少大量的findViewById以及setOnClickListener代码，可视化一键生成。目前使用很广，而且，几乎对应用性能无消耗，使用也很简单。注入解放双手，谁用谁知道！

官网：https://github.com/JakeWharton/butterknife

AS插件

Android ButterKnife Zelezny 搜搜就有了，搭配插件使用更佳。

详细参考

https://www.jianshu.com/p/2967d0342d80

最后

我想把平时学习过程中的一些知识点以及用到的第三方类库、框架做成一个思维导图，放在了https://github.com/Omooo/MindMap 。

Bitmap的加载和Cache（二）— 缓存策略

前言

ImageLoader系列第二篇，也是实现一个ImageLoader的核心。总体思想如下：当程序第一次从网上加载图片后，就将其缓存到设备上，这样下次使用这张图片的时候就不用从网络上重新下载，这样就为用户节省了流量。很多时候为了提高应用的用户体验，往往还会在内存中缓存一份，这样当应用打算显示一张图片，首先会从内存中获取，如果内存中没有就从存储设备获取，存储设备没有，就从网上获取。这是因为从内存中加载图片比从存储设备上加载图片要快，这样不仅提高了程序的效率又为用户节省了不必要的流量开支。

缓存策略包含缓存的添加、获取和删除。添加和获取很好理解，删除是因为缓存的大小是有限制的，当缓存容量满时，程序又要添加缓存，这个时候就要删除已有的缓存。如何定义缓存的新旧就是一种策略，不同的策略对应不同的缓存算法。目前比较常用的缓存算法是LRU（Least Recently Used），即近期最少使用算法。采用LRU算法的缓存有两种：LruCache和DiskLruCache。LruCache用于实现内存缓存，而DiskLruCache用于实现磁盘缓存。

下面就开始慢慢享受精神食粮。

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Bitmap的加载和Cache（一）— Bitmap的高效加载

前言

准备写一个系列，来逐步实现一个ImageLoader。图片加载一直都是Android知识体系的重点，因为内存的限制，我们要对图片进行压缩，防止OOM。又因为网络的限制，我们需要对图片进行缓存，避免无所谓的流量消耗。图片的显示实际上都是bitmap实现的，所以本篇文章主要讲解怎么高效加载一个Bitmap。

一般加载

在介绍Bitmap的高效加载之前，我们先说一下如何加载一个Bitmap。Bitmap在Android中指的是一张图片，可以是png也可以是jpg等其他图片格式。那么如何加载一张图片呢？BitmapFactory类提供了四类方法：decodeFile、decodeResource、decodeStream、decodeArray。分别支持从文件系统、资源、输入流和字节数组加载出一个Bitmap对象，其中decodeFile和decodeResource又是间接调用了decodeStream方法，这四类方法最终是在Android底层实现的。

高效加载

那么如何高效的加载图片呢？核心思想也很简单，那就是采用BitmapFactory.Options来加载所需尺寸的图片。这里假设通过ImageView来显示图片，很多时候ImageView并没有图片的原始尺寸那么大，这个时候把原图直接加载进来显然有点多余，因为ImageView并没有办法显示原始照片。这时候可以通过BitmapFactory.Options就可以按一定采样率来加载缩小后的图片，将压缩后的图片设置给ImageView，这样就会降低内存占用从而在一定程度上避免OOM，提高了BItmap加载时的性能。BitmapFactory提供的加载图片的四种方法都支持BitmapFactory.Option参数，通过它就可以很方便的对一张图片进行采样缩放。

通过BitmapFactory.Options来缩放图片，主要是用到了它的inSampleSize参数，即采样率。当inSampleSize为1时，采样后的图片为图片的原始大小；当inSampleSize为2时，那么采样后的图片其宽和高均为原图大小的1/2，而像素数为原图的1/4，其占用内存也为原图的1/4。拿一张1024 1024像素的图片来说，假定采用ARGB8888格式存储，那么它占用的内存为 1024 1024 * 4，即4M，如果inSampleSize为2，那么采样后的的图片占用内存只有1M。可以看出，只有当inSampleSize大于1才会有缩放效果。有一种特殊情况，当inSampleSize小于1时，其作用相当于1，即无缩放效果。inSampleSize的取值应该总是2的指数，比如1、2、4、8、16等等。如果外界传递inSampleSize的值不是2的指数，那么系统会向下取整并选择一个最接近2的指数来替代。

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