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近日，特斯拉与上海规划与国土资源管理局签订协议，以9.73亿人民币拿下上海临港约1297.32亩地建造汽车工厂。据悉，这是特斯拉在美国之外设立的首个超级工厂。根据特斯拉的规划，上海新工厂产能预计初期将达到年产约25万辆和电池组，并将逐步增长至年产50万辆。特斯拉相关负责人称，特斯拉上海工厂从建厂到生产需要2年左右，之后则需要2-3年达到预计产量目标。
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明天就是周六啦，提前祝大家周末愉快！
本篇来自 少年阿涛 的投稿，分享了对于Subsampling Scale Image View这款开源库的分析，一起来看看！希望大家喜欢。
少年阿涛 的博客地址：
https://blog.csdn.net/taoszu
背景
对于安卓开发人员，最头疼的问题就是内存问题了，而内存问题又当属bitmap最头疼，虽然说现在市面上已经有越来越多成熟的图片加载框架，像Fresco，Glide，它们也确实帮我更好地管理了图片的内存，生命周期等，但是还是有一个比较棘手的问题，那就是大图长图的加载，动辄750 * 30000的长图，如果一次性不压缩加载出来，内存就暴涨，如下图：
看着这接近90度的走势，吓得我肾上腺也飙升。那既然一次性加载太耗内存，那就局部加载不就等了，系统还真的提供了这样的类，那就是BitmapRegionDecoder，鸿洋大神也写过一篇加载巨图的博客，就是利用了BitmapRegionDecoder，传送门
Android 高清加载巨图方案 拒绝压缩图片
https://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/49300989/
但是今天的主角是subsampling-scale-image-view它，它不仅提供了局部加载长图，还提供缩放支持，这是它的github主页
https://github.com/davemorrissey/subsampling-scale-image-view
接下来我们就来看看它的用法。
介绍使用
首先是引入依赖
布局文件引入控件
代码调用
拭目以待看看内存占用吧
上面就是SubsamplingScaleImageView的最简单用法，我们接下来再看看其他一些API，首先是获取图片来源，当然ImageSourece.bitmap不推荐使用，毕竟已经解了码，就没有起到节约内存的作用了
image_big.setImage(ImageSource.resource(R.mipmap.ic_long))
image_big.setImage(ImageSource.asset("ic_long.jpg"))
image_big.setImage(ImageSource.bitmap(BitmapFactory.decodeResource(resources, R.mipmap.ic_long)))
接下来是缩放的API，这里需要注意的是需要设置ScaleType为SCALE_TYPE_CUSTOM，不然maxScale，mixScale设置不会生效。
还有旋转的API，如下，特别地，ORIENTATION_USE_EXIF是跟随照片的exifOrientation属性来进行角度的适应。
除此之外，还有一些禁止缩放啊，快速缩放等一些基础API，大家可以自行探索。
上面就是SubsamplingScaleImageView的用法，用法很简单，接下来我就从入口开始分析它的源码。
源码分析
setImage
在调用setImage的时候，会创建一个ImageSource的对象，我们先看看这个对象的部分代码
这个类有好几个属性， uri bitmap resource这几个就是图片的来源， 还有几个是图片的尺寸，而我们调用的构造方法里面主要是resource和tile这两个属性， tile = true说明支持局部加载属性。接着我们往下看，setImage方法
if (imageSource.getBitmap() != null && imageSource.getSRegion() != null) {
onImageLoaded(Bitmap.createBitmap(imageSource.getBitmap(), imageSource.getSRegion().left, imageSource.getSRegion().top,
imageSource.getSRegion().width(), imageSource.getSRegion().height()), ORIENTATION_0, false);
} else if (imageSource.getBitmap() != null) {
onImageLoaded(imageSource.getBitmap(), ORIENTATION_0, imageSource.isCached());
} else {
sRegion = imageSource.getSRegion();
uri = imageSource.getUri();
if (uri == null && imageSource.getResource() != null) {
uri = Uri.parse(ContentResolver.SCHEME_ANDROID_RESOURCE + "://" + getContext().getPackageName() + "/" + imageSource.getResource());
}
if (imageSource.getTile() || sRegion != null) {
// Load the bitmap using tile decoding.
TilesInitTask task = new TilesInitTask(this, getContext(), regionDecoderFactory, uri);
execute(task);
} else {
// Load the bitmap as a single image.
BitmapLoadTask task = new BitmapLoadTask(this, getContext(), bitmapDecoderFactory, uri, false);
execute(task);
}
}
这里主要是根据imagesource的属性进行一些初始化工作，结合上文的构造方法，这里进入了一个初始化任务的调用，即
TilesInitTask task = new TilesInitTask(this, getContext(), regionDecoderFactory, uri);
execute(task);
话不多说，我们进入TilesInitTask 一窥究竟。TilesInitTask 是一个AsyncTask， 主要的代码逻辑如下
在后台执行的主要事情是调用了解码器decoder的初始化方法，获取图片的宽高信息，然后再回到主线程调用onTilesInited方法通知已经初始化完成。我们先看初始化方法做的事情，先找到解码器，内置的解码器工厂如下
所以我们只需看看SkiaImageRegionDecoder这个decoder既可，查看init方法
@Override
@NonNull
public Point init(Context context, @NonNull Uri uri) throws Exception {
String uriString = uri.toString();
if (uriString.startsWith(RESOURCE_PREFIX)) {
Resources res;
String packageName = uri.getAuthority();
if (context.getPackageName().equals(packageName)) {
res = context.getResources();
} else {
PackageManager pm = context.getPackageManager();
res = pm.getResourcesForApplication(packageName);
}
int id = 0;
List<String> segments = uri.getPathSegments();
int size = segments.size();
if (size == 2 && segments.get(0).equals("drawable")) {
String resName = segments.get(1);
id = res.getIdentifier(resName, "drawable", packageName);
} else if (size == 1 && TextUtils.isDigitsOnly(segments.get(0))) {
try {
id = Integer.parseInt(segments.get(0));
} catch (NumberFormatException ignored) {
}
}
decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(context.getResources().openRawResource(id), false);
} else if (uriString.startsWith(ASSET_PREFIX)) {
String assetName = uriString.substring(ASSET_PREFIX.length());
decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(context.getAssets().open(assetName, AssetManager.ACCESS_RANDOM), false);
} else if (uriString.startsWith(FILE_PREFIX)) {
decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(uriString.substring(FILE_PREFIX.length()), false);
} else {
InputStream inputStream = null;
try {
ContentResolver contentResolver = context.getContentResolver();
inputStream = contentResolver.openInputStream(uri);
decoder = BitmapRegionDecoder.newInstance(inputStream, false);
} finally {
if (inputStream != null) {
try { inputStream.close(); } catch (Exception e) { /* Ignore */ }
}
}
}
return new Point(decoder.getWidth(), decoder.getHeight());
}
先是一堆的资源和uri解析判断，这个我们不用管，关键代码是BitmapRegionDecoder.newInstance(inputStream, false); 然后最后返回了decoder解析的宽高信息，BitmapRegionDecoder就是上文提到的部分加载bitmap的类，所以分析到这里我们就知道了，初始化工作就是调用BitmapRegionDecoder获取bitmap宽高。
解析宽高之后，我们再回过头看看初始化完成的回调：
回调完成主要做了一些赋值操作，还有进行判断是否初始化baseLayer，由于我们事先并没有覆盖尺寸大小，所以直接进入重绘操作。马不停蹄，等等，先停一下蹄。
对于图片的解码，分采样率等于1和大于1两种情况，采样率等于1，直接解码，大于1，则需要使用局部解码。
好的，我们继续看onDraw方法。
onDraw
由于onDraw方法比较长，我这里做了精简，如下
protected void onDraw(Canvas canvas) {
super.onDraw(canvas);
createPaints();
// When using tiles, on first render with no tile map ready, initialise it and kick off async base image loading.
if (tileMap == null && decoder != null) {
initialiseBaseLayer(getMaxBitmapDimensions(canvas));
}
preDraw();
if (tileMap != null && isBaseLayerReady()) {
// Optimum sample size for current scale
int sampleSize = Math.min(fullImageSampleSize, calculateInSampleSize(scale));
// First check for missing tiles - if there are any we need the base layer underneath to avoid gaps
boolean hasMissingTiles = false;
for (Map.Entry<Integer, List<Tile>> tileMapEntry : tileMap.entrySet()) {
if (tileMapEntry.getKey() == sampleSize) {
for (Tile tile : tileMapEntry.getValue()) {
if (tile.visible && (tile.loading || tile.bitmap == null)) {
hasMissingTiles = true;
}
}
}
}
// Render all loaded tiles. LinkedHashMap used for bottom up rendering - lower res tiles underneath.
for (Map.Entry<Integer, List<Tile>> tileMapEntry : tileMap.entrySet()) {
if (tileMapEntry.getKey() == sampleSize || hasMissingTiles) {
for (Tile tile : tileMapEntry.getValue()) {
sourceToViewRect(tile.sRect, tile.vRect);
if (!tile.loading && tile.bitmap != null) {
if (tileBgPaint != null) {
canvas.drawRect(tile.vRect, tileBgPaint);
}
if (matrix == null) { matrix = new Matrix(); }
matrix.reset();
setMatrixArray(srcArray, 0, 0, tile.bitmap.getWidth(), 0, tile.bitmap.getWidth(), tile.bitmap.getHeight(), 0, tile.bitmap.getHeight());
matrix.setPolyToPoly(srcArray, 0, dstArray, 0, 4);
canvas.drawBitmap(tile.bitmap, matrix, bitmapPaint);
}
}
}
} else if (bitmap != null) {
float xScale = scale, yScale = scale;
if (bitmapIsPreview) {
xScale = scale * ((float)sWidth/bitmap.getWidth());
yScale = scale * ((float)sHeight/bitmap.getHeight());
}
if (matrix == null) { matrix = new Matrix(); }
matrix.reset();
matrix.postScale(xScale, yScale);
matrix.postRotate(getRequiredRotation());
matrix.postTranslate(vTranslate.x, vTranslate.y);
if (tileBgPaint != null) {
if (sRect == null) { sRect = new RectF(); }
sRect.set(0f, 0f, bitmapIsPreview ? bitmap.getWidth() : sWidth, bitmapIsPreview ? bitmap.getHeight() : sHeight);
matrix.mapRect(sRect);
canvas.drawRect(sRect, tileBgPaint);
}
canvas.drawBitmap(bitmap, matrix, bitmapPaint);
}
}
onDraw主要做了几件事，initialiseBaseLayer，设置tileMap，最后就是先优先tileMap进行drawBitmap，再取bitmap绘制，我们先看看initialiseBaseLayer做了什么。
initialiseBaseLayer
老规矩，先看看代码
ScaleAndTranslate是存储了绘制的时候的偏移量和缩放级别，调用fitToBounds其实就是先对基本的偏移位置等设置好，我们先重点关注ScaleAndTranslate的scale，先看看scale的计算
private float minScale() {
int vPadding = getPaddingBottom() + getPaddingTop();
int hPadding = getPaddingLeft() + getPaddingRight();
if (minimumScaleType == SCALE_TYPE_CENTER_CROP || minimumScaleType == SCALE_TYPE_START) {
return Math.max((getWidth() - hPadding) / (float) sWidth(), (getHeight() - vPadding) / (float) sHeight());
} else if (minimumScaleType == SCALE_TYPE_CUSTOM && minScale > 0) {
return minScale;
} else {
return Math.min((getWidth() - hPadding) / (float) sWidth(), (getHeight() - vPadding) / (float) sHeight());
}
}
sWidth，sHeight是刚刚获取的图片大小，getWidth，getHeight是控件的大小，所以scale的值其实就是，控件大小占图片大小的比例，这样一来就可以把图片缩放到合适的比例大小。
计算scale之后，接着是计算bitmap的采样率， 对应代码的fullImageSampleSize
参数scale是上文计算得来的，这里会根据设置的目标dpi进行调整，接着再根据图片实际大小与请求绘制的大小比例就得到了相应的采样率，即对bitmap的缩放。
特别地，如果计算得到的fullImageSampleSize 等于1，即图片大小能够显示完全，就会调用BitmapLoadTask 这个任务，我们进去这个任务一窥究竟。
和上面提到的TileLoadTask大同小异，这里是调用了解码方法，再看看解码方法
@Override
@NonNull
public Bitmap decode(Context context, @NonNull Uri uri) throws Exception {
String uriString = uri.toString();
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
Bitmap bitmap;
options.inPreferredConfig = bitmapConfig;
if (uriString.startsWith(RESOURCE_PREFIX)) {
Resources res;
String packageName = uri.getAuthority();
if (context.getPackageName().equals(packageName)) {
res = context.getResources();
} else {
PackageManager pm = context.getPackageManager();
res = pm.getResourcesForApplication(packageName);
}
int id = 0;
List<String> segments = uri.getPathSegments();
int size = segments.size();
if (size == 2 && segments.get(0).equals("drawable")) {
String resName = segments.get(1);
id = res.getIdentifier(resName, "drawable", packageName);
} else if (size == 1 && TextUtils.isDigitsOnly(segments.get(0))) {
try {
id = Integer.parseInt(segments.get(0));
} catch (NumberFormatException ignored) {
}
}
bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.getResources(), id, options);
} else if (uriString.startsWith(ASSET_PREFIX)) {
String assetName = uriString.substring(ASSET_PREFIX.length());
bitmap = BitmapFactory.decodeStream(context.getAssets().open(assetName), null, options);
} else if (uriString.startsWith(FILE_PREFIX)) {
bitmap = BitmapFactory.decodeFile(uriString.substring(FILE_PREFIX.length()), options);
} else {
InputStream inputStream = null;
try {
ContentResolver contentResolver = context.getContentResolver();
inputStream = contentResolver.openInputStream(uri);
bitmap = BitmapFactory.decodeStream(inputStream, null, options);
} finally {
if (inputStream != null) {
try { inputStream.close(); } catch (Exception e) { /* Ignore */ }
}
}
}
if (bitmap == null) {
throw new RuntimeException("Skia image region decoder returned null bitmap - image format may not be supported");
}
return bitmap;
}
调用了BitmapFactory进行解码，之后主线程回调对bitmap进行赋值。 然后重新刷新ui，因为此时bitmap不为null，那么就把解码得到的bitmap进行绘制。此时，就完成了图片的绘制过程。这就是采样率等于1的直接解码，无需调用局部解码，简单粗暴。
接下来分析采样率大于1的情况。上代码：
private synchronized void initialiseBaseLayer(@NonNull Point maxTileDimensions) {
debug("initialiseBaseLayer maxTileDimensions=%dx%d", maxTileDimensions.x, maxTileDimensions.y);
satTemp = new ScaleAndTranslate(0f, new PointF(0, 0));
fitToBounds(true, satTemp);
// Load double resolution - next level will be split into four tiles and at the center all four are required,
// so don't bother with tiling until the next level 16 tiles are needed.
fullImageSampleSize = calculateInSampleSize(satTemp.scale);
if (fullImageSampleSize > 1) {
fullImageSampleSize /= 2;
}
if (fullImageSampleSize == 1 && sRegion == null && sWidth() < maxTileDimensions.x && sHeight() < maxTileDimensions.y) {
// Whole image is required at native resolution, and is smaller than the canvas max bitmap size.
// Use BitmapDecoder for better image support.
decoder.recycle();
decoder = null;
BitmapLoadTask task = new BitmapLoadTask(this, getContext(), bitmapDecoderFactory, uri, false);
execute(task);
} else {
initialiseTileMap(maxTileDimensions);
List<Tile> baseGrid = tileMap.get(fullImageSampleSize);
for (Tile baseTile : baseGrid) {
TileLoadTask task = new TileLoadTask(this, decoder, baseTile);
execute(task);
}
refreshRequiredTiles(true);
}
}
else里面就是采样率大于1的情况，先进行了tileMap的初始化，接着是TilLoadTask的执行，那么我们先看一下initialiseTileMap。
private void initialiseTileMap(Point maxTileDimensions) {
this.tileMap = new LinkedHashMap<>();
int sampleSize = fullImageSampleSize;
int xTiles = 1;
int yTiles = 1;
while (true) {
int sTileWidth = sWidth()/xTiles;
int sTileHeight = sHeight()/yTiles;
int subTileWidth = sTileWidth/sampleSize;
int subTileHeight = sTileHeight/sampleSize;
while (subTileWidth + xTiles + 1 > maxTileDimensions.x || (subTileWidth > getWidth() * 1.25 && sampleSize < fullImageSampleSize)) {
xTiles += 1;
sTileWidth = sWidth()/xTiles;
subTileWidth = sTileWidth/sampleSize;
}
while (subTileHeight + yTiles + 1 > maxTileDimensions.y || (subTileHeight > getHeight() * 1.25 && sampleSize < fullImageSampleSize)) {
yTiles += 1;
sTileHeight = sHeight()/yTiles;
subTileHeight = sTileHeight/sampleSize;
}
List<Tile> tileGrid = new ArrayList<>(xTiles * yTiles);
for (int x = 0; x < xTiles; x++) {
for (int y = 0; y < yTiles; y++) {
Tile tile = new Tile();
tile.sampleSize = sampleSize;
tile.visible = sampleSize == fullImageSampleSize;
tile.sRect = new Rect(
x * sTileWidth,
y * sTileHeight,
x == xTiles - 1 ? sWidth() : (x + 1) * sTileWidth,
y == yTiles - 1 ? sHeight() : (y + 1) * sTileHeight
);
tile.vRect = new Rect(0, 0, 0, 0);
tile.fileSRect = new Rect(tile.sRect);
tileGrid.add(tile);
}
}
tileMap.put(sampleSize, tileGrid);
if (sampleSize == 1) {
break;
} else {
sampleSize /= 2;
}
}
}
这里顾名思义就是切片，在不同的采样率的情况下切成一个个的tile，因为是进行局部加载，所以在放大的时候，要取出对应的采样率的图片，继而取出对应的区域，试想一下，如果放大几倍，仍然用的16的采样率，那么图片放大之后肯定很模糊，所以缩放级别不同，要使用不同的采样率解码图片。这里的tileMap是一个Map，key是采样率，value是一个列表，列表存储的是对应key采样率的所有切片集合，如下图
fileSRect是一个切片的矩阵大小，每一个切片的矩阵大小要确保在对应的缩放级别和采样率下能够显示正常。初始化切片之后，就执行当前采样率下的TileLoadTask。
try {
SubsamplingScaleImageView view = viewRef.get();
ImageRegionDecoder decoder = decoderRef.get();
Tile tile = tileRef.get();
if (decoder != null && tile != null && view != null && decoder.isReady() && tile.visible) {
view.debug("TileLoadTask.doInBackground, tile.sRect=%s, tile.sampleSize=%d", tile.sRect, tile.sampleSize);
view.decoderLock.readLock().lock();
try {
if (decoder.isReady()) {
// Update tile's file sRect according to rotation
view.fileSRect(tile.sRect, tile.fileSRect);
if (view.sRegion != null) {
tile.fileSRect.offset(view.sRegion.left, view.sRegion.top);
}
return decoder.decodeRegion(tile.fileSRect, tile.sampleSize);
} else {
tile.loading = false;
}
} finally {
view.decoderLock.readLock().unlock();
}
} else if (tile != null) {
tile.loading = false;
}
} catch (Exception e) {
Log.e(TAG, "Failed to decode tile", e);
this.exception = e;
} catch (OutOfMemoryError e) {
Log.e(TAG, "Failed to decode tile - OutOfMemoryError", e);
this.exception = new RuntimeException(e);
}
return null;
}
@Override
protected void onPostExecute(Bitmap bitmap) {
final SubsamplingScaleImageView subsamplingScaleImageView = viewRef.get();
final Tile tile = tileRef.get();
if (subsamplingScaleImageView != null && tile != null) {
if (bitmap != null) {
tile.bitmap = bitmap;
tile.loading = false;
subsamplingScaleImageView.onTileLoaded();
} else if (exception != null && subsamplingScaleImageView.onImageEventListener != null) {
subsamplingScaleImageView.onImageEventListener.onTileLoadError(exception);
}
}
}
可以看到了调用了图片解码器的decodeRegion方法，传入了当前的采样率和切片矩阵大小，进入解码器代码
@Override
@NonNull
public Bitmap decodeRegion(@NonNull Rect sRect, int sampleSize) {
getDecodeLock().lock();
try {
if (decoder != null && !decoder.isRecycled()) {
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = sampleSize;
options.inPreferredConfig = bitmapConfig;
Bitmap bitmap = decoder.decodeRegion(sRect, options);
if (bitmap == null) {
throw new RuntimeException("Skia image decoder returned null bitmap - image format may not be supported");
}
return bitmap;
} else {
throw new IllegalStateException("Cannot decode region after decoder has been recycled");
}
} finally {
getDecodeLock().unlock();
}
}
超级简单有没有，就是设置好inSampleSize，然后调用BitmapRegionDecoder的decodeRegion方法，传入的矩阵是切片的大小。解码成功之后，重新刷新UI，我们继续看到onDraw方法。
for (Map.Entry<Integer, List<Tile>> tileMapEntry : tileMap.entrySet()) {
if (tileMapEntry.getKey() == sampleSize || hasMissingTiles) {
for (Tile tile : tileMapEntry.getValue()) {
sourceToViewRect(tile.sRect, tile.vRect);
if (!tile.loading && tile.bitmap != null) {
if (tileBgPaint != null) {
canvas.drawRect(tile.vRect, tileBgPaint);
}
matrix.reset();
setMatrixArray(srcArray, 0, 0, tile.bitmap.getWidth(), 0, tile.bitmap.getWidth(), tile.bitmap.getHeight(), 0, tile.bitmap.getHeight());
setMatrixArray(dstArray, tile.vRect.left, tile.vRect.top, tile.vRect.right, tile.vRect.top, tile.vRect.right, tile.vRect.bottom, tile.vRect.left, tile.vRect.bottom);
matrix.setPolyToPoly(srcArray, 0, dstArray, 0, 4);
canvas.drawBitmap(tile.bitmap, matrix, bitmapPaint);
}
}
}
}
这就是切片绘制的关键代码，在Tile这个类中，sRect负责保存切片的原始大小，vRect则负责保存切片的绘制大小，所以 sourceToViewRect(tile.sRect, tile.vRect) 这里进行了矩阵的缩放，其实就是根据之前计算得到的scale对图片原始大小进行缩放。 接着再通过矩阵变换，将图片大小变换为绘制大小进行绘制。分析到这里，其实整个的加载过程和逻辑已经是了解得七七八八了。
还有另外的就是手势缩放的处理，通过监听move等触摸事件，然后重新计算scale的大小，接着通过scale的大小去重新得到对应的采样率，继续通过tileMap取出采样率下对应的切片，对切片请求解码。值得一提的是，在move事件的时候，这里做了优化，解码的图片并没有进行绘制，而是对原先采样率下的图片进行缩放，直到监听到up事件，才会去重新绘制对应采样率下的图片。所以在缩放的过程中，会看到一个模糊的图像，其实就是高采样率下的图片进行放大导致的。等到缩放结束，会重新绘制，图片就显示正常了。
流程图如下：
总结
通过这篇博客，我分别介绍了subsampling-scale-image-view的初始化过程，缩放级别，采样率等，通过不同的采样率进行不同方法的解码。在部分解码图片的时候，又会根据当前缩放级别重新去获取采样率，解码新的图片，缩放越大，需要的图片就越清晰，越小就不需要太过清晰，这样子可以起到节约内存的作用。
对应内存使用这一块，其实要想节约，就要省着来用，不可见的先不加载，subsampling-scale-image-view是如此，viewstub也是如此，编码麻烦，但是性能更加。
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