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能力

从网络 URL、本地文件、资源 ID、Vector Drawable 等多种来源加载图

通过在宿主 Activity/Fragment 中注入空白 Fragment（SupportRequestManagerFragment），自动监听生命周期事件（如 onStop/onDestroy），实现请求的暂停、恢复和取消，防止内存泄漏。

内置常用变换如 circleCrop()（圆形裁剪）、roundedCorners(radius)（圆角），也支持自定义变换（如高斯模糊

提供 placeholder() 设置加载中的占位图，error() 处理加载失败的替代图，增强用户体验

封装

基于 OkHttp 实现网络图片加载，用户无需手动处理网络连接。

内置线程池（DecodeJob）和异步任务（EngineJob），自动分配解码和加载线程，避免主线程阻塞。

复用已创建的 Bitmap 对象，减少内存分配和 GC 压力

支持 RGB_565 格式硬解码，内存占用减少 50

缓存策略

活动缓存 active cache（运行时缓存，app杀掉就没有了）

存储正在使用的图片，不使用lru算法，解决如果只用lru内存缓存，短时间缓存大量图片导致正在使用的图片被移除的风险，从而引起程序崩溃

弱引用是由这样一个HashMap维护，key是缓存的key，这个key由图片url、width、height等10来个参数组成；value是图片资源对象的弱引用形式

内存缓存 memory cache （运行时缓存，app杀掉就没有了）

release() 后计数归 0，图片会从活动缓存转移到内存缓存

触发迁移的关键事件，调用 onResourceReleased()：

如Item划出屏幕

磁盘缓存 disk

磁盘缓存将图片存储在设备的磁盘上，当内存缓存中没有所需图片时，Glide 会先从磁盘缓存中查找。磁盘缓存可以分为全尺寸缓存和转换后缓存。全尺寸缓存存储的是原始图片，而转换后缓存存储的是经过裁剪、缩放等处

应用场景

• DiskCacheStrategy.ALL：适用于大多数场景，既能缓存原始图片，又能缓存转换后的图片，保证了图片加载的效率和灵活性。
• DiskCacheStrategy.DATA：当只需要缓存原始图片，不需要缓存转换后的图片时使用，例如需要对图片进行多次不同的转换操作。
• DiskCacheStrategy.RESOURCE：如果只关心转换后的图片，不关心原始图片，可以使用该策略，减少磁盘空间的占用。
• DiskCacheStrategy.NONE：当图片数据敏感，不希望被缓存，或者需要每次都从网络加载最新图片时使用。
• DiskCacheStrategy.AUTOMATIC：根据图片的来源和处理方式自动选择合适的缓存策略，是一种较为智能的缓存策略。

判断图片是否在使用

EngineResource 是 Glide 对图片资源（如解码后的 Bitmap）的包装类，内部维护一个 int 类型的引用计数器（refCount） acquire()：引用计数 +1；release()：引用计数 -1

缓存流程与优化

1. 缓存键生成
   缓存键由 URL、尺寸、变换参数、解码格式等 10 余个参数生成（EngineKey），确保不同版本的图片（如不同尺寸或变换）被正确区分。例如，同一 URL 的 100x100 和 200x200 图片会生成不同键，避免缓存冲突。
2. 缓存命中顺序
   加载时依次检查：活动资源 → 内存缓存 → 磁盘资源缓存 → 磁盘数据缓存 → 网络。例如，若内存缓存中存在缩放后的图片，直接复用，无需重复解码。
3. 高级优化
   • 签名机制：对内容变化但 URL 不变的图片（如用户头像），通过 signature() 强制刷新缓存。
   • 预加载与降级：滑动时优先加载缩略图，暂停不可见区域的高分辨率请求，节省流量和 CPU 资源。

典型应用场景

• 列表滑动优化：使用 diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.RESOURCE) 缓存转换后的缩略图，减少滑动时的解码耗时。
• 大图片处理：通过 override(300, 200) 强制压缩尺寸，结合 BitmapPool 复用内存，避免 OOM。
• 动态内容更新：对实时变化的图片（如验证码），调用 skipMemoryCache(true).diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE) 跳过所有缓存。