Android学习总结之Bitmap篇

一、质量压缩（面试高频：原理与适用场景）

1. 核心原理（面试官必问）

质量压缩针对有损压缩格式（如 JPEG），通过丢弃图像中人类视觉不敏感的高频信息（如色彩过渡细节），在保持视觉尺寸不变的前提下减小文件大小。

• 关键参数：Bitmap.compress(CompressFormat.JPEG, quality, outputStream)，其中quality（0-100）控制压缩程度，数值越低压缩率越高（文件越小，质量越差）。
• 内存占用不变：压缩后的图片文件大小减小，但解码后的Bitmap内存占用（像素数 × 单个像素字节）与原图一致（因未改变像素尺寸）。

2. 源码级实现与 Android 底层逻辑

// 质量压缩核心代码（面试需结合源码说明）  
public static void qualityCompression(Bitmap bitmap, int quality, String filePath) {  try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePath)) {  // 调用Native层压缩逻辑（Android Framework层）  bitmap.compress(CompressFormat.JPEG, quality, fos);  } catch (IOException e) {  e.printStackTrace();  }  
}  

• Native 层处理：Bitmap.compress最终调用android.graphics.Bitmap.nativeCompress，通过 libjpeg 库实现压缩，根据quality参数调整 DCT（离散余弦变换）的量化表，丢弃高频系数。
• 注意：PNG 格式不支持质量压缩（因 PNG 是无损格式），调用时quality参数会被忽略。

3. 适用场景（面试必答）

• 优化目标：减小图片文件大小（如网络传输、本地存储），而非降低内存占用（因内存占用由像素尺寸决定）。
• 典型场景：
  • 上传用户头像前压缩（兼顾清晰度与流量）。
  • 生成缩略图时保持视觉尺寸不变（如聊天表情包压缩）。

4. 优缺点（面试陷阱：与采样率压缩对比）

• 优点：
  • 操作简单，无需计算尺寸，直接通过 API 实现。
  • 保持图片视觉尺寸（宽高不变），适合需要固定显示大小的场景。
• 缺点：
  • 有损压缩，过度压缩会导致马赛克、色块（如quality<30时明显失真）。
  • 无法减少内存占用（仅减小文件大小），对预防 OOM 无帮助。

二、采样率压缩（面试核心：内存优化关键）

1. 核心原理（面试官深挖：内存计算公式）

通过inSampleSize按比例缩小图片像素尺寸，使解码后的Bitmap宽高为原图的1/inSampleSize，内存占用降为原图的1/(inSampleSize²)。

• 计算公式：

  内存占用 = 宽 × 高 × 单个像素字节数（如ARGB_8888为4字节）  
  压缩后内存 = (原图宽/inSampleSize) × (原图高/inSampleSize) × 4  
  

• 源码级实现：通过BitmapFactory.Options.inSampleSize控制，仅支持**≥1 的整数**，Android 4.4 + 允许非 2 的幂次（如 3、5），但会向下取整为最接近的 2 的幂次（如 3→2，5→4）。

2. 源码级流程（面试需画流程图）

public static Bitmap decodeSampledBitmap(String path, int reqWidth, int reqHeight) {  // 第一步：获取原图尺寸（不加载内存）  final BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();  options.inJustDecodeBounds = true;  BitmapFactory.decodeFile(path, options);  // 第二步：计算inSampleSize（核心逻辑）  options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, reqWidth, reqHeight);  // 第三步：按采样率解码（加载压缩后的Bitmap）  options.inJustDecodeBounds = false;  return BitmapFactory.decodeFile(path, options);  
}  private static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {  int inSampleSize = 1;  final int rawWidth = options.outWidth;  final int rawHeight = options.outHeight;  // 宽高均大于目标尺寸时，循环计算最大采样率  while (rawWidth / inSampleSize > reqWidth || rawHeight / inSampleSize > reqHeight) {  inSampleSize *= 2; // 早期版本需为2的幂次，现支持动态计算  }  return inSampleSize;  
}  

• Native 层解码：BitmapFactory.decodeFile调用nativeDecodeAsset，根据inSampleSize对像素数据进行 subsampling（亚采样），跳过部分像素点。

3. 适用场景（面试高频：ListView/RecyclerView 优化）

• 优化目标：减少Bitmap内存占用，预防 OOM（核心手段）。
• 典型场景：
  • 列表项图片（如 RecyclerView 显示大量图片，每个 Item 仅需显示 200x200，原图可能为 2000x2000）。
  • 加载高清图片时（如查看大图前先加载低分辨率预览图）。

4. 优缺点（面试对比质量压缩）

• 优点：
  • 显著降低内存占用（按采样率平方级减少），是预防 OOM 的核心手段。
  • 无损压缩（仅丢弃冗余像素，保留采样后像素的完整信息）。
• 缺点：
  • 降低图片分辨率，可能导致细节丢失（如文字边缘模糊）。
  • 需提前计算目标尺寸（reqWidth/reqHeight），依赖控件实际大小（需通过getMeasuredWidth()获取）。

三、面试高频问题与参考答案

1. “质量压缩和采样率压缩的核心区别是什么？”

• 答：
  • 质量压缩：不改变像素尺寸，仅减小文件大小（适用于网络传输），内存占用不变，属有损压缩。
  • 采样率压缩：按比例缩小像素尺寸，显著减少内存占用（适用于大图加载），属无损压缩（保留采样后像素）。

2. “如何计算 inSampleSize 才能既保证清晰度又减少内存？”

• 答：
  1. 通过inJustDecodeBounds获取原图宽高（outWidth/outHeight）。
  2. 目标尺寸取控件实际宽高（如 ImageView 的getMeasuredWidth()）。
  3. 计算inSampleSize为原图宽高与目标宽高的最大比例（向上取 2 的幂次，Android 4.4 + 可非 2 幂次）。

  inSampleSize = Math.max(rawWidth/reqWidth, rawHeight/reqHeight);  
  inSampleSize = Integer.highestOneBit(inSampleSize); // 取最接近的2的幂次（旧版兼容）  
  

3. “为什么采样率压缩能有效预防 OOM？请写出内存占用计算公式。”

• 答：
  • 内存占用与像素数成正比，采样率为n时，像素数降为1/n²，内存占用同比例减少。
  • 公式：

    原图内存 = width × height × 4（ARGB_8888）  
    压缩后内存 = (width/n) × (height/n) × 4 = 原图内存 / n²  
    

  • 例：原图 2000x2000（16MB），采样率 4 后为 500x500（1MB），内存减少 93.75%。

4. “质量压缩时，JPEG 和 PNG 有什么区别？”

• 答：
  • JPEG：支持质量压缩（0-100），有损压缩，不支持透明通道，适合照片。
  • PNG：不支持质量压缩（压缩参数被忽略），无损压缩，支持透明通道，适合图标 / 图形。

四、面试加分项：进阶优化策略

1. 图片格式优化（源码级支持）

• WebP 格式：Android 4.0 + 支持有损 WebP，4.3 + 支持无损 / 透明 WebP，同等质量下文件大小比 JPEG 小 25%-50%。

  bitmap.compress(CompressFormat.WEBP, 80, fos); // 压缩为WebP格式  
  

• Argb8888 vs Rgb565：后者单个像素占 2 字节（内存减半），但色彩精度低，适合对色彩不敏感的场景（如旧版 Android 列表图片）。

2. 内存缓存与磁盘缓存（结合 LruCache/DiskLruCache）

• 内存缓存：使用LruCache存储解码后的Bitmap，按 LRU 淘汰，避免重复解码。

  // 计算缓存大小为可用内存的1/8（面试必答公式）  
  int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);  
  int cacheSize = maxMemory / 8;  
  LruCache<String, Bitmap> memoryCache = new LruCache<>(cacheSize);  
  

• 磁盘缓存：使用DiskLruCache存储压缩后的文件，减少网络请求或文件解码次数。

3. 硬件加速与复用（高级优化）

• Bitmap 复用：通过BitmapFactory.Options.inBitmap复用现有Bitmap的内存（需尺寸、格式一致），减少内存分配 / 回收开销。

  options.inBitmap = reusableBitmap;  
  options.inSampleSize = 2;  
  options.inMutable = true; // 允许修改复用的Bitmap  
  

• 硬件加速：开启 View 层级硬件加速（android:hardwareAccelerated="true"），将图片渲染转移到 GPU，减轻 CPU 压力。

使用场景对比

场景选择策略

1. 优先选择质量压缩的场景

• 目标：减小文件大小（如文件存储、网络传输），且需保持显示尺寸不变

  • 典型场景：
    • 上传图片到服务器（降低流量消耗），如用户头像、朋友圈图片（显示时需保持原图尺寸）。
    • 保存截图到本地（希望文件更小，但预览时需完整尺寸）。
  • 决策依据：
    • 图片显示尺寸等于或接近原图尺寸（无需缩放显示），但需减小存储 / 传输体积。
    • 允许一定程度的视觉损失（如 JPEG 质量设为 60-80 时，肉眼难以察觉明显失真）。
  • 注意事项：
    • 质量压缩对 PNG 无效（PNG 是无损格式，quality 参数会被忽略）。
    • 过度压缩（如质量 < 30）会导致色块、边缘模糊，需通过调试找到质量与大小的平衡点。

• 代码示例（质量压缩）：

  bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 60, outputStream); // 保持尺寸，减小文件大小
  

2. 优先选择采样率压缩的场景

• 目标：降低内存占用（避免 OOM），且显示尺寸远小于原图尺寸

  • 典型场景：
    • 列表视图（如 RecyclerView）加载大量图片，原图尺寸（如 4000×3000）远大于显示尺寸（如 200×200）。
    • 内存受限的低端设备加载高清图片，需提前缩放至显示所需尺寸。
  • 决策依据：
    • 显示区域的宽高 ≤ 原图宽高的 1/2（需计算 inSampleSize，使加载后的像素尺寸接近显示尺寸）。
    • 核心目标是减少 Bitmap 占用的内存（如加载 100 张图片时，内存占用从 100MB 降至 25MB）。
  • 实现步骤（关键源码逻辑）：
    1. 获取原图尺寸（不加载像素数据）：

       BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
       options.inJustDecodeBounds = true; // 仅解码图片边界，不加载像素
       BitmapFactory.decodeFile(imagePath, options);
       

    2. 计算最佳 inSampleSize（保证加载后的尺寸 ≥ 显示尺寸）：

       int reqWidth = 200; // 显示宽度
       int reqHeight = 200; // 显示高度
       int width = options.outWidth;
       int height = options.outHeight;
       int inSampleSize = 1;
       while (width / 2 >= reqWidth && height / 2 >= reqHeight) {width /= 2;height /= 2;inSampleSize *= 2; // 最终 inSampleSize 为 2 的幂次，确保解码效率
       }
       

    3. 按采样率加载图片：

       options.inJustDecodeBounds = false;
       options.inSampleSize = inSampleSize;
       Bitmap scaledBitmap = BitmapFactory.decodeFile(imagePath, options); // 内存占用降低为 1/inSampleSize²
       

• 注意事项：

  • inSampleSize 必须是 2 的幂次（如 1, 2, 4），非 2 的幂次会被向下取整为最接近的 2 的幂次（Android 源码逻辑）。
  • 采样率压缩后，若需进一步减小文件大小（如保存到本地），可结合质量压缩（先缩放尺寸，再压缩质量）。

3. 两者结合使用的场景

• 目标：同时优化内存占用和文件大小
  • 典型场景：
    • 从相册选取图片后，先按显示尺寸采样率压缩（降低内存），再按中等质量压缩（减小文件以便上传）。
    • 生成缩略图：先通过采样率压缩到目标尺寸（如 500×500），再用质量压缩（如 JPEG 质量 70）保存。
  • 执行顺序：先采样率压缩（减少像素数），再质量压缩（优化存储体积）。
    • 原因：采样率压缩直接减少像素数量，质量压缩在已缩小的像素基础上进一步优化，效率更高。

面试高频问题延伸

1. 为什么质量压缩不影响 Bitmap 的内存占用？

• 答：Bitmap 的内存占用由像素尺寸（宽 × 高）和像素格式（如 ARGB_8888 每个像素占 4 字节）决定。质量压缩仅改变存储的文件大小（如 JPEG 编码时丢弃细节），但解码后的 Bitmap 宽高不变，因此内存占用不变。

2. 采样率压缩时，如何计算 inSampleSize 才能避免图片模糊？

• 答：inSampleSize 应保证加载后的尺寸 略大于或等于显示尺寸。例如，显示区域为 200×200，原图为 2000×2000，则 inSampleSize=10（2000/10=200），加载后的尺寸刚好匹配显示区域，不会模糊。若 inSampleSize 过大（如 20），加载后尺寸为 100×100，显示时需拉伸至 200×200，反而会模糊，此时应取 inSampleSize=10。

3. 能否对 PNG 图片进行采样率压缩？

• 答：可以。采样率压缩是通过 inSampleSize 缩放像素尺寸，与图片格式无关（PNG/JPEG 均适用）。但 PNG 是无损格式，质量压缩对其无效（设置 quality 参数会被忽略），因此 PNG 只能通过采样率压缩来减少内存占用和文件大小。

总结：选择公式

1. 若需控制内存占用（防 OOM），且显示尺寸 < 原图尺寸 → 优先采样率压缩（必须做）。
2. 若需减小文件大小（存储 / 传输），且显示尺寸 = 原图尺寸 → 优先质量压缩（可选做）。
3. 复杂场景（如先显示再保存）→ 先采样率压缩（降内存），再质量压缩（降文件大小）（最佳实践）。