Glide 4.9 原始碼分析（二） —— 取樣壓縮的實現

Glide Bitmap 原始碼分析 · 發表 2019-04-04 17:14:39

摘要：前言從 Glide 的一次載入流程中可知, Glide 拿到資料流之後, 使用 Downsampler 進行取樣處理並且反回了一個 Bitmap public class StreamBitmapDecoder implements ResourceDecoder<...

前言

從 Glide 的一次載入流程中可知, Glide 拿到資料流之後, 使用 Downsampler 進行取樣處理並且反回了一個 Bitmap

public class StreamBitmapDecoder implements ResourceDecoder<InputStream, Bitmap> {

private final Downsampler downsampler;

public Resource<Bitmap> decode(@NonNull InputStream source, int width, int height,
@NonNull Options options)
throws IOException {
......
try {
// 根據請求配置的資料, 對資料流進行取樣壓縮
return downsampler.decode(invalidatingStream, width, height, options, callbacks);
} finally {
......
}
}

}

本次就著重的分析它對資料流的處理

一. 處理資料流

public final class Downsampler {

public Resource<Bitmap> decode(InputStream is, int outWidth, int outHeight,
Options options) throws IOException {
return decode(is, outWidth, outHeight, options, EMPTY_CALLBACKS);
}

@SuppressWarnings({"resource", "deprecation"})
public Resource<Bitmap> decode(InputStream is, int requestedWidth, int requestedHeight,
Options options, DecodeCallbacks callbacks) throws IOException { 
// 從快取複用池中獲取 byte 資料組
byte[] bytesForOptions = byteArrayPool.get(ArrayPool.STANDARD_BUFFER_SIZE_BYTES, byte[].class);
// 獲取 Bitmap.Options 併為其 BitmapFactory.Options.inTempStorage 分配緩衝區
BitmapFactory.Options bitmapFactoryOptions = getDefaultOptions();
bitmapFactoryOptions.inTempStorage = bytesForOptions;
// 獲取解碼的型別, ARGB_8888, RGB_565...
DecodeFormat decodeFormat = options.get(DECODE_FORMAT);
// 獲取採用壓縮的策略
DownsampleStrategy downsampleStrategy = options.get(DownsampleStrategy.OPTION);
// 是否需要將 Bitmap 的寬高固定為請求的尺寸
boolean fixBitmapToRequestedDimensions = options.get(FIX_BITMAP_SIZE_TO_REQUESTED_DIMENSIONS);
// 用於判斷 Bitmap 尺寸是否是可變的
boolean isHardwareConfigAllowed = options.get(ALLOW_HARDWARE_CONFIG) != null && options.get(ALLOW_HARDWARE_CONFIG);
try {
// 呼叫 decodeFromWrappedStreams 獲取 Bitmap 資料
Bitmap result = decodeFromWrappedStreams(is, bitmapFactoryOptions,
downsampleStrategy, decodeFormat, isHardwareConfigAllowed, requestedWidth,
requestedHeight, fixBitmapToRequestedDimensions, callbacks);
return BitmapResource.obtain(result, bitmapPool);
} finally {
.......
// 回收陣列資料
byteArrayPool.put(bytesForOptions);
}
}

private Bitmap decodeFromWrappedStreams(InputStream is,
BitmapFactory.Options options, DownsampleStrategy downsampleStrategy,
DecodeFormat decodeFormat, boolean isHardwareConfigAllowed, int requestedWidth,
int requestedHeight, boolean fixBitmapToRequestedDimensions,
DecodeCallbacks callbacks) throws IOException {
long startTime = LogTime.getLogTime();
// 1. 通過資料流解析圖片的尺寸
int[] sourceDimensions = getDimensions(is, options, callbacks, bitmapPool);
int sourceWidth = sourceDimensions[0];
int sourceHeight = sourceDimensions[1];
......
// 2. 獲取圖形的旋轉角度等資訊
int orientation = ImageHeaderParserUtils.getOrientation(parsers, is, byteArrayPool);
int degreesToRotate = TransformationUtils.getExifOrientationDegrees(orientation);
boolean isExifOrientationRequired = TransformationUtils.isExifOrientationRequired(orientation);

// 3. 獲取目標的寬高
int targetWidth = requestedWidth == Target.SIZE_ORIGINAL ? sourceWidth : requestedWidth;
int targetHeight = requestedHeight == Target.SIZE_ORIGINAL ? sourceHeight : requestedHeight;

// 4. 解析圖片封裝格式, JPEG, PNG, WEBP, GIF...
ImageType imageType = ImageHeaderParserUtils.getType(parsers, is, byteArrayPool);

// 5. 計算 Bitmap 的取樣率存放到 options.inSampleSize 中
calculateScaling(......);

// 6. 計算 Bitmap 所需顏色通道, 儲存到 options.inPreferredConfig 中
calculateConfig(.......); 

// 7. 根據取樣率計算期望的尺寸, 
boolean isKitKatOrGreater = Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.KITKAT; 
if ((options.inSampleSize == 1 || isKitKatOrGreater) && shouldUsePool(imageType)) {
int expectedWidth;
int expectedHeight;
if (sourceWidth >= 0 && sourceHeight >= 0 && fixBitmapToRequestedDimensions && isKitKatOrGreater) {
expectedWidth = targetWidth;
expectedHeight = targetHeight;
} else {
// 計算 density 的比例
float densityMultiplier = isScaling(options) ? (float) options.inTargetDensity / options.inDensity : 1f;
int sampleSize = options.inSampleSize;
// 計算取樣的寬高
int downsampledWidth = (int) Math.ceil(sourceWidth / (float) sampleSize);
int downsampledHeight = (int) Math.ceil(sourceHeight / (float) sampleSize);
// 根據畫素比求出期望的寬高
expectedWidth = Math.round(downsampledWidth * densityMultiplier);
expectedHeight = Math.round(downsampledHeight * densityMultiplier);
}
// 7.1 根據期望的寬高從 BitmapPool 中取可以複用的物件, 存入 Options.inBitmap 中, 減少記憶體消耗
if (expectedWidth > 0 && expectedHeight > 0) {
setInBitmap(options, bitmapPool, expectedWidth, expectedHeight);
}
}

// 8. 根據配置好的 options 解析資料流
Bitmap downsampled = decodeStream(is, options, callbacks, bitmapPool);
callbacks.onDecodeComplete(bitmapPool, downsampled);

// 9. 嘗試對圖片進行角度矯正
Bitmap rotated = null;
if (downsampled != null) { 
// 嘗試對圖片進行旋轉操作
downsampled.setDensity(displayMetrics.densityDpi); 
rotated = TransformationUtils.rotateImageExif(bitmapPool, downsampled, orientation);
// 若返回了一個新的 Bitmap, 則將之前的 Bitmap 新增進享元複用池
if (!downsampled.equals(rotated)) {
bitmapPool.put(downsampled);
}
}
return rotated;

}

}

好的, Downsampler.decode 解析資料流獲取 Bitmap 物件一共有如下幾個步驟

通過資料流解析出圖形的原始寬高
獲取圖形的旋轉角度等資訊
獲取這次圖片請求的目標寬高
獲取影象的封裝格式
- JPEG, PNG, WEBP, GIF...
計算 Bitmap 縮放方式
計算 Bitmap 顏色通道
根據取樣率計算期望的尺寸
- 根據期望的寬高從 BitmapPool 中取可以複用的物件, 存入 Options.inBitmap 中, 減少記憶體消耗
根據配置好的 options 解析資料流
- 與獲取影象原始寬高的操作一致
對影象進行角度矯正

好的, 可見 Glide 解析一次資料流做了很多的操作, 我們對重點的操作進行逐一分析

二. 通過資料流獲取影象寬高

public final class Downsampler {

 private static int[] getDimensions(InputStream is, BitmapFactory.Options options,
DecodeCallbacks decodeCallbacks, BitmapPool bitmapPool) throws IOException {
options.inJustDecodeBounds = true;
decodeStream(is, options, decodeCallbacks, bitmapPool);
options.inJustDecodeBounds = false;
return new int[] { options.outWidth, options.outHeight };
}

private static Bitmap decodeStream(InputStream is, BitmapFactory.Options options,
DecodeCallbacks callbacks, BitmapPool bitmapPool) throws IOException {
if (options.inJustDecodeBounds) {
is.mark(MARK_POSITION);
} else {
......
callbacks.onObtainBounds();
}
......
final Bitmap result;
TransformationUtils.getBitmapDrawableLock().lock();
try {
// 1. 通過 BitmapFactory 來解析 InputStream 將資料儲存在 options 中
result = BitmapFactory.decodeStream(is, null, options);
} catch (IllegalArgumentException e) {
......
// 2. 若是因為 BitmapFactory 無法重用 options.inBitmap 這個點陣圖, 則會進入下面分支
if (options.inBitmap != null) {
try {
is.reset();// 重置 InputStream 的位置
bitmapPool.put(options.inBitmap);// 將 inBitmap 新增到快取池中
// 2.1 將 options.inBitmap 置空後重新解析 
options.inBitmap = null;
return decodeStream(is, options, callbacks, bitmapPool);
} catch (IOException resetException) {
......
}
}
......
} finally {
TransformationUtils.getBitmapDrawableLock().unlock();
}
// 3. 重置 InputStream 流, 供後續使用
if (options.inJustDecodeBounds) {
is.reset();
}
// 4. 返回解析到的資料
return result;
}

}

具體的流程如上所示, 其中還是有很多細節值得我們參考和學習

在解析 Bitmap 的時候, 通過給 Options 中的 inBitmap 賦值, 讓新解析的 Bitmap 複用這個物件以此來減少記憶體的消耗
若無法複用則會在異常處理中, 使用無 inBitmap 的方式再次解析

三. 獲取影象封裝格式

public final class ImageHeaderParserUtils {

public static ImageType getType(@NonNull List<ImageHeaderParser> parsers,
@Nullable InputStream is, @NonNull ArrayPool byteArrayPool) throws IOException {
......
is.mark(MARK_POSITION);
for (int i = 0, size = parsers.size(); i < size; i++) {
// 1. 獲取解析器
ImageHeaderParser parser = parsers.get(i);
try {
// 2. 使用解析器解析輸入流獲取圖片型別
ImageType type = parser.getType(is);
if (type != ImageType.UNKNOWN) {
return type;
}
} finally {
is.reset();
}
}

return ImageType.UNKNOWN;
}

}

好的, 首先是獲取解析器, 這個解析器是 Glide 物件建立時註冊的

public class Glide implements ComponentCallbacks2 {

Glide(...) {
......
registry = new Registry();
registry.register(new DefaultImageHeaderParser());
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.O_MR1) {
registry.register(new ExifInterfaceImageHeaderParser());
}
......
}

}

Glide 中提供了兩個解析器, 分別為 DefaultImageHeaderParser 和 ExifInterfaceImageHeaderParser, 我們主要關注一下 DefaultImageHeaderParser 這個解析器

public final class DefaultImageHeaderParser implements ImageHeaderParser {

@Override
public ImageType getType(@NonNull InputStream is) throws IOException {
return getType(new StreamReader(Preconditions.checkNotNull(is)));
}

private static final int GIF_HEADER = 0x474946;
private static final int PNG_HEADER = 0x89504E47;
static final int EXIF_MAGIC_NUMBER = 0xFFD8;
// "RIFF"
private static final int RIFF_HEADER = 0x52494646;
// "WEBP"
private static final int WEBP_HEADER = 0x57454250;
// "VP8" null.
private static final int VP8_HEADER = 0x56503800;
private static final int VP8_HEADER_MASK = 0xFFFFFF00;
private static final int VP8_HEADER_TYPE_MASK = 0x000000FF;
// 'X'
private static final int VP8_HEADER_TYPE_EXTENDED = 0x00000058;
// 'L'
private static final int VP8_HEADER_TYPE_LOSSLESS = 0x0000004C;
private static final int WEBP_EXTENDED_ALPHA_FLAG = 1 << 4;
private static final int WEBP_LOSSLESS_ALPHA_FLAG = 1 << 3;

private ImageType getType(Reader reader) throws IOException {
final int firstTwoBytes = reader.getUInt16();

// 1. 獲取 InputStream 的前兩個 Byte, 若為 0xFFD8 則說明為 JPEG 封裝格式
if (firstTwoBytes == EXIF_MAGIC_NUMBER) {
return JPEG;
}
// 2. 獲取 InputStream 前四個 Byte, 若為 0x89504E47, 則說明為 PNG 封裝格式
final int firstFourBytes = (firstTwoBytes << 16 & 0xFFFF0000) | (reader.getUInt16() & 0xFFFF);
if (firstFourBytes == PNG_HEADER) {
// 2.1 判斷是否為帶 Alpha 通道的 png 圖片
reader.skip(25 - 4);
int alpha = reader.getByte();
return alpha >= 3 ? PNG_A : PNG;
}
// 3. 獲取前三個 Byte, 若為 0x474946, 則說明為 GIF 封裝格式
if (firstFourBytes >> 8 == GIF_HEADER) {
return GIF;
}
// 4. 判斷是否為 Webp 封裝型別
if (firstFourBytes != RIFF_HEADER) {
return UNKNOWN;
}
reader.skip(4);// Bytes [4 - 7] 包含的是長度資訊, 跳過
final int thirdFourBytes = (reader.getUInt16() << 16 & 0xFFFF0000) | (reader.getUInt16() & 0xFFFF);
if (thirdFourBytes != WEBP_HEADER) {
return UNKNOWN;
}
final int fourthFourBytes =
(reader.getUInt16() << 16 & 0xFFFF0000) | (reader.getUInt16() & 0xFFFF);
if ((fourthFourBytes & VP8_HEADER_MASK) != VP8_HEADER) {
return UNKNOWN;
}
if ((fourthFourBytes & VP8_HEADER_TYPE_MASK) == VP8_HEADER_TYPE_EXTENDED) {
// Skip some more length bytes and check for transparency/alpha flag.
reader.skip(4);
return (reader.getByte() & WEBP_EXTENDED_ALPHA_FLAG) != 0 ? ImageType.WEBP_A : ImageType.WEBP;
}
if ((fourthFourBytes & VP8_HEADER_TYPE_MASK) == VP8_HEADER_TYPE_LOSSLESS) {
reader.skip(4);
return (reader.getByte() & WEBP_LOSSLESS_ALPHA_FLAG) != 0 ? ImageType.WEBP_A : ImageType.WEBP;
}
return ImageType.WEBP;
}

}

好的, 可以看到它是通過圖片封裝格式中的位元組數來判斷圖片的型別的

JPEG 的前兩個 Byte 為 0xFFD8
PNG 的前 4 個 Byte 為 0x89504E47
GIF 的前 3 個 Byte 為 0x474946
WEBP 的判定較為複雜可以對照程式碼自行檢視

我們知道平時獲取圖片封裝格式是使用以下的方式

val ops = BitmapFactory.Options()
ops.inJustDecodeBounds = true
val bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.wallpaper, ops)
Log.e("TAG", ops.outMimeType)

Glide 通過直接解析流的方式獲取圖片的封裝格式, 不需要關注其他資訊, 無疑比通過 BitmapFactory 來的更加高效

四. 計算 Bitmap 縮放方式

Glid 對於 Bitmap 縮放的計算過程比較複雜, 分別有如下幾步

計算取樣率
計算取樣後圖片的尺寸
將取樣後圖片的尺寸調整為目標尺寸

一) 計算取樣率

public final class Downsampler {

private static void calculateScaling(
ImageType imageType,
InputStream is,
DecodeCallbacks decodeCallbacks,
BitmapPool bitmapPool,
DownsampleStrategy downsampleStrategy,
int degreesToRotate,
int sourceWidth,
int sourceHeight,
int targetWidth,
int targetHeight,
BitmapFactory.Options options) throws IOException {
......
// 1. 計算取樣率 
// 1.1 獲取源圖片尺寸與目標尺寸的精確縮放比
// downsampleStrategy 在構建 Request 時傳入
final float exactScaleFactor;
if (degreesToRotate == 90 || degreesToRotate == 270) {
// 1.1.1 將寬高倒置計算縮放因子
exactScaleFactor = downsampleStrategy.getScaleFactor(sourceHeight, sourceWidth,
targetWidth, targetHeight);
} else {
// 1.1.2 正常計算縮放因子
exactScaleFactor = downsampleStrategy.getScaleFactor(sourceWidth, sourceHeight, 
targetWidth, targetHeight);
}

// 1.2 獲取取樣的型別: MEMORY(節省記憶體), QUALITY(更高質量)
SampleSizeRounding rounding = downsampleStrategy.getSampleSizeRounding(sourceWidth,
sourceHeight, targetWidth, targetHeight);
......

// 1,3 計算縮放因子
// 1.3.1 計算整型的尺寸(round 操作在原來值的基礎上 + 0.5), 參考 Android 原始碼
int outWidth = round(exactScaleFactor * sourceWidth);
int outHeight = round(exactScaleFactor * sourceHeight);

// 1.3.2 計算寬高方向上的整型縮放因子
int widthScaleFactor = sourceWidth / outWidth;
int heightScaleFactor = sourceHeight / outHeight;

// 1.3.3 根據取樣型別, 確定整型縮放因子 scaleFactor
// 若為 MEMORY, 則為寬高的最大值
// 若為 QUALITY, 則為寬高的最小值
int scaleFactor = rounding == SampleSizeRounding.MEMORY
? Math.max(widthScaleFactor, heightScaleFactor)
: Math.min(widthScaleFactor, heightScaleFactor);

// 1.4 根據整型縮放因子, 計算取樣率(即將 scaleFactor 轉為 2 的冪次)
int powerOfTwoSampleSize;
// 1.4.1 Android 7.0 以下不支援縮放 webp, 縮放因子置為 1 
if (Build.VERSION.SDK_INT <= 23
&& NO_DOWNSAMPLE_PRE_N_MIME_TYPES.contains(options.outMimeType)) {
powerOfTwoSampleSize = 1;
} else {
// 1.4.2 將 scaleFactor 轉為 2 的冪次, 若為省記憶體模式, 則嘗試近一步增加取樣率
powerOfTwoSampleSize = Math.max(1, Integer.highestOneBit(scaleFactor));
if (rounding == SampleSizeRounding.MEMORY && powerOfTwoSampleSize < (1.f / exactScaleFactor)) {
powerOfTwoSampleSize = powerOfTwoSampleSize << 1;
}
}
......
}

}

計算取樣率的過程主要有如下幾步

計算精確的縮放因子
獲取取樣的型別
- MEMORY: 省記憶體
- QUALITY: 高質量
計算整型的縮放因子
將整型縮放因子轉為 2 的冪次
- 即轉為 BitmapFactory 可用的取樣率

二) 計算取樣後圖片尺寸

public final class Downsampler {

private static void calculateScaling(...) throws IOException {
......
// 2. 根據取樣率, 計算取樣後圖片的尺寸
options.inSampleSize = powerOfTwoSampleSize;
int powerOfTwoWidth;
int powerOfTwoHeight;
// 2.1 處理 JPEG
if (imageType == ImageType.JPEG) { 
// Libjpeg 最高支援單次 8 位的降取樣, 超過 8 次則分步計算
int nativeScaling = Math.min(powerOfTwoSampleSize, 8);
powerOfTwoWidth = (int) Math.ceil(sourceWidth / (float) nativeScaling);// 對 float 向上取整
powerOfTwoHeight = (int) Math.ceil(sourceHeight / (float) nativeScaling);
// 若 powerOfTwoSampleSize 比 8 大, 則再進行一次取樣, 用於計算出最終的目標值
int secondaryScaling = powerOfTwoSampleSize / 8;
if (secondaryScaling > 0) {
powerOfTwoWidth = powerOfTwoWidth / secondaryScaling;
powerOfTwoHeight = powerOfTwoHeight / secondaryScaling;
}
//2.2 處理 PNG
} else if (imageType == ImageType.PNG || imageType == ImageType.PNG_A) {
// 對取樣結果向下取整
powerOfTwoWidth = (int) Math.floor(sourceWidth / (float) powerOfTwoSampleSize);
powerOfTwoHeight = (int) Math.floor(sourceHeight / (float) powerOfTwoSampleSize);
// 2.3 處理 WEBP
} else if (imageType == ImageType.WEBP || imageType == ImageType.WEBP_A) {
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.N) {
// 7.0 以上對取樣結果進行四捨五入
powerOfTwoWidth = Math.round(sourceWidth / (float) powerOfTwoSampleSize);
powerOfTwoHeight = Math.round(sourceHeight / (float) powerOfTwoSampleSize);
} else {
// 7.0 以下, 對取樣結果向下取整
powerOfTwoWidth = (int) Math.floor(sourceWidth / (float) powerOfTwoSampleSize);
powerOfTwoHeight = (int) Math.floor(sourceHeight / (float) powerOfTwoSampleSize);
}
// 2.4 處理其他圖片型別, 並且需要降取樣
} else if (
sourceWidth % powerOfTwoSampleSize != 0 || sourceHeight % powerOfTwoSampleSize != 0) {
// 通過 Android 的 BitmapFactory 去獲取尺寸
int[] dimensions = getDimensions(is, options, decodeCallbacks, bitmapPool); 
powerOfTwoWidth = dimensions[0];
powerOfTwoHeight = dimensions[1];
// 2.5 處理其他圖片型別, 並且不需要降取樣
} else {
// 若為其他圖片型別, 並且不需要降取樣
powerOfTwoWidth = sourceWidth / powerOfTwoSampleSize;
powerOfTwoHeight = sourceHeight / powerOfTwoSampleSize;
}
......
}

}

計算取樣尺寸, Glide 並沒有直接將取樣率放入 options.inSampleSize 而是根據規則自行進行了運算, 降低了使用 BitmapFactory 呼叫 native 方法帶來的效能損耗

三) 將取樣後圖片的尺寸調整為目標尺寸

public final class Downsampler {

private static void calculateScaling(...) throws IOException {
......
// 3. 將取樣尺寸調整成為目標尺寸
// 3.1 計算取樣尺寸與目標尺寸的縮放因子
double adjustedScaleFactor = downsampleStrategy.getScaleFactor(
powerOfTwoWidth, powerOfTwoHeight, targetWidth, targetHeight);

// 3.2 通過調整 inTargetDensity 和 inDensity 來完成目標的顯示效果
if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.KITKAT) {
// 調整目標的螢幕密度
options.inTargetDensity = adjustTargetDensityForError(adjustedScaleFactor);
// 調整圖片的畫素密度
options.inDensity = getDensityMultiplier(adjustedScaleFactor);
}
if (isScaling(options)) {
options.inScaled = true;
} else {
options.inDensity = options.inTargetDensity = 0;
}
}

}

可以看到將取樣尺寸調整成為目標尺寸 是通過調整 options 中 inTargetDensity 和 inDensity 的值, 來讓圖片縮放到目標顯示效果尺寸的

好的, 到這裡 Glide 計算 Bitmap 縮放的部分就解析完畢了, 我們光知道 Glide 預設會將圖片載入的尺寸置為 ImageView 的大小, 卻不知道它為了還原的精度, 內部做了如何之多的細節處理, 其縝密性可見一斑

五. 選擇顏色通道

public final class Downsampler {

private void calculateConfig(
InputStream is,
DecodeFormat format,
boolean isHardwareConfigAllowed,
boolean isExifOrientationRequired,
BitmapFactory.Options optionsWithScaling,
int targetWidth,
int targetHeight) {

......
// 判斷是否有 Alpha 通道
boolean hasAlpha = false;
try {
hasAlpha = ImageHeaderParserUtils.getType(parsers, is, byteArrayPool).hasAlpha();
} catch (IOException e) {
......
}
// 若存在 Alpha 通道則使用 RGB_8888, 反之使用 565
optionsWithScaling.inPreferredConfig =
hasAlpha ? Bitmap.Config.ARGB_8888 : Bitmap.Config.RGB_565;
if (optionsWithScaling.inPreferredConfig == Config.RGB_565) {
optionsWithScaling.inDither = true;
}
}

}

好的, Bitmap 顏色通道的選取方式還是非常簡單的

對於存在透明通道的圖片, 使用 ARGB_8888 保證圖片不會丟失透明通道
對於無透明通道圖片, 使用 RGB_565 保證圖片記憶體佔用量最低

總結

到這裡 Glide 將資料流解析成為 Bitmap 的流程就完成了, 其中提供了非常優秀的將圖片取樣壓縮的實現 和顏色通道的選取策略 , 這都非常值得我們學習和借鑑