前言
本文基于Glide v3.7.0源码分析，Glide v4.0大致流程和v3.7.0差不多，在一些技术细节上有修改。主要内容有：
- 内存缓存读取
- 内存缓存写入
- 缓存引用计数
- 硬盘缓存读取
- 硬盘缓存写入
内存缓存读取
内存缓存相关代码主要在Engine.java中
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();
EngineKey key = keyFactory.buildKey(id, signature, width, height, loadProvider.getCacheDecoder(),
loadProvider.getSourceDecoder(), transformation, loadProvider.getEncoder(),
transcoder, loadProvider.getSourceEncoder());
// 从LruCache中寻找缓存
EngineResource<?> 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;
}
// LruCache中没有找到缓存，从弱引用中寻找缓存
EngineResource<?> 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;
}
...
}
两级内存缓存：先从LruCache中寻找，如果找到了缓存，将图片移出LruCache，加入activeResources弱引用缓存。如果在LruCache中没找到的话到activeResources弱引用缓存中寻找。如果在内存缓存中找到，则引用计数加1。使用中的图片用弱引用缓存来管理，没有使用的图片用LruCache来管理，判断图片有没有使用的依据之一是引用计数，当引用计数等于0时，将图片从弱引用缓存中移走，加入LruCache中。
内存缓存写入
图片会先写入到activeResources弱引用缓存中。
@Override
public void onEngineJobComplete(Key key, EngineResource<?> resource) {
Util.assertMainThread();
// A null resource indicates that the load failed, usually due to an exception.
if (resource != null) {
resource.setResourceListener(key, this);
if (resource.isCacheable()) {
activeResources.put(key, new ResourceWeakReference(key, resource, getReferenceQueue()));
}
}
jobs.remove(key);
}
当引用计数为0的时候会将图片放到LruCache中。
@Override
public void onResourceReleased(Key cacheKey, EngineResource resource) {
Util.assertMainThread();
activeResources.remove(cacheKey);
if (resource.isCacheable()) {
cache.put(cacheKey, resource);
} else {
resourceRecycler.recycle(resource);
}
}
缓存引用计数
这里其实就有个问题了，当我们滑动图片列表的时候，被回收的View中的图片自然也用不到了，我们并没有人为的去把计数器减1，那么Glide又是怎么知道图片已经没有被引用了，从而将它放到LruCache中的呢？其实Glide并不知道，但activeResources包含的值是图片资源的弱引用。
private final Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources;
当滑动图片列表的时候，系统会根据需要将这些图片资源给回收掉，所以activeResources.get(key).get()得到的就会为null，为null也没有必要添加到LruCache中了。
但是这样子一来，activeResources中就会有很多没有用的item了，而它们又没有被移除掉。为了解决这个问题，Glide用了MessageQueue.IdleHandler这个利器来解决这个问题。
（IdleHandler也可以用来解决App启动延时加载的问题，具体可以看Android 启动优化之延时加载）
private static class RefQueueIdleHandler implements MessageQueue.IdleHandler {
private final Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources;
private final ReferenceQueue<EngineResource<?>> queue;
public RefQueueIdleHandler(Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources,
ReferenceQueue<EngineResource<?>> queue) {
this.activeResources = activeResources;
this.queue = queue;
}
@Override
public boolean queueIdle() {
ResourceWeakReference ref = (ResourceWeakReference) queue.poll();
if (ref != null) {
activeResources.remove(ref.key);
}
return true;
}
}
在Glide v4.0版本，Glide不是用IdleHandler来解决这个问题的了，而是开了一个线程优先级为Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND的线程，然后再通过MainHandler发送消息到主线程中去处理的，技术实现不同，但目的是一样的。
硬盘缓存读取
当从两级内存缓存中都获取不到图片的时候，会开启线程，尝试从硬盘中获取缓存。根据硬盘缓存策略，可以只缓存转换过后的图片，也可以缓存原始图片。所以从硬盘中获取缓存的时候，会有两种方法，分别对应DiskCacheStrategy.RESULT和DiskCacheStrategy.SOURCE。相关代码在DecodeJob.java中。
private Resource<?> decodeFromCache() throws Exception {
Resource<?> result = null;
try {
// DiskCacheStrategy.RESULT
result = decodeJob.decodeResultFromCache();
} catch (Exception e) {
if (Log.isLoggable(TAG, Log.DEBUG)) {
Log.d(TAG, "Exception decoding result from cache: " + e);
}
}
if (result == null) {
// DiskCacheStrategy.SOURCE
result = decodeJob.decodeSourceFromCache();
}
return result;
}
硬盘缓存写入
在没有任何缓存的情况下，会解码原始图片
public Resource<Z> decodeFromSource() throws Exception {
// 解码原始数据
Resource<T> decoded = decodeSource();
// 根据需要转换图片
return transformEncodeAndTranscode(decoded);
}
缓存原始图片：
private Resource<T> decodeSource() throws Exception {
Resource<T> decoded = null;
try {
long startTime = LogTime.getLogTime();
final A data = fetcher.loadData(priority);
if (isCancelled) {
return null;
}
decoded = decodeFromSourceData(data);
} finally {
fetcher.cleanup();
}
return decoded;
}
private Resource<T> decodeFromSourceData(A data) throws IOException {
final Resource<T> decoded;
if (diskCacheStrategy.cacheSource()) {
decoded = cacheAndDecodeSourceData(data);
} else {
long startTime = LogTime.getLogTime();
decoded = loadProvider.getSourceDecoder().decode(data, width, height);
}
return decoded;
}
private Resource<T> cacheAndDecodeSourceData(A data) throws IOException {
long startTime = LogTime.getLogTime();
SourceWriter<A> writer = new SourceWriter<A>(loadProvider.getSourceEncoder(), data);
diskCacheProvider.getDiskCache().put(resultKey.getOriginalKey(), writer);
startTime = LogTime.getLogTime();
Resource<T> result = loadFromCache(resultKey.getOriginalKey());
return result;
}
可以看到，开启了原始图片缓存的情况下，Glide选择将原始图片先写入硬盘缓存，然后再从硬盘缓存中加载图片。如果没有开启原始图片缓存，则直接解码原始数据。
缓存结果图片：
private Resource<Z> transformEncodeAndTranscode(Resource<T> decoded) {
long startTime = LogTime.getLogTime();
// 先对图片进行转换
Resource<T> transformed = transform(decoded);
// 缓存转换后的图片
writeTransformedToCache(transformed);
startTime = LogTime.getLogTime();
Resource<Z> result = transcode(transformed);
return result;
}
private void writeTransformedToCache(Resource<T> transformed) {
if (transformed == null || !diskCacheStrategy.cacheResult()) {
return;
}
long startTime = LogTime.getLogTime();
SourceWriter<Resource<T>> writer = new SourceWriter<Resource<T>>(loadProvider.getEncoder(), transformed);
diskCacheProvider.getDiskCache().put(resultKey, writer);
}
