Bitmap优化详谈

时间 2020-01-24

标签 bitmap 优化详谈繁體版

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目录介绍

01.如何计算Bitmap占用内存
- 1.1 如何计算占用内存
- 1.2 上面方法计算内存对吗
- 1.3 一个像素占用多大内存
02.Bitmap常见四种颜色格式
- 2.1 什么是bitmap
- 2.2 Android常见是那种
- 2.3 常见四种颜色格式介绍
- 2.4 Bitmap到底有几种颜色格式
03.Bitmap压缩技术
- 3.1 质量压缩
- 3.2 采样率压缩
- 3.3 缩放法压缩
04.Bitmap回收问题
- 4.1 recycle()方法
- 4.2 缓存原理
- 4.3 Bitmap的复用
05.Bitmap常见操做
- 5.1 Bitmap的压缩方式
- 5.2 Bitmap如何复用
- 5.3 Bitmap使用API获取内存
- 5.4 该博客对应测试项目地址

好消息

博客笔记大汇总【16年3月到至今】，包括Java基础及深刻知识点，Android技术博客，Python学习笔记等等，还包括平时开发中遇到的bug汇总，固然也在工做之余收集了大量的面试题，长期更新维护而且修正，持续完善……开源的文件是markdown格式的！同时也开源了生活博客，从12年起，积累共计50篇[近30万字]，转载请注明出处，谢谢！
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若是以为好，能够star一下，谢谢！固然也欢迎提出建议，万事起于忽微，量变引发质变！
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01.如何计算Bitmap占用内存

欢迎直接查看demo的压缩效果，https://github.com/yangchong211/YCBanner

1.1 如何计算占用内存

若是图片要显示下Android设备上，ImageView最终是要加载Bitmap对象的，就要考虑单个Bitmap对象的内存占用了，如何计算一张图片的加载到内存的占用呢？其实就是全部像素的内存占用总和：
bitmap内存大小 = 图片长度 x 图片宽度 x 单位像素占用的字节数
起决定因素就是最后那个参数了，Bitmap'常见有2种编码方式：ARGB_8888和RGB_565，ARGB_8888每一个像素点4个byte，RGB_565是2个byte，通常都采用ARGB_8888这种。那么常见的1080*1920的图片内存占用就是：1920 x 1080 x 4 = 7.9M

1.2 上面方法计算内存对吗

我看到好多博客都是这样计算的，可是这样算对吗？有没有哥们试验过这种方法正确性？我以为看博客要对博主表示怀疑，论证别人写的是否正确。更多详细能够看个人GitHub：https://github.com/yangchong211php

说出个人结论：上面1.1这种说法也对，可是不全对，没有说明场景，同时也忽略了一个影响项：Density。接下来看看源代码。
inDensity默认为图片所在文件夹对应的密度；inTargetDensity为当前系统密度。

加载一张本地资源图片，那么它占用的内存 = width height nTargetDensity/inDensity nTargetDensity/inDensity 一个像素所占的内存。android

@Nullable
public static Bitmap decodeResourceStream(@Nullable Resources res, @Nullable TypedValue value,
    @Nullable InputStream is, @Nullable Rect pad, @Nullable Options opts) {
validate(opts);
if (opts == null) {
    opts = new Options();
}

if (opts.inDensity == 0 && value != null) {
    final int density = value.density;
    if (density == TypedValue.DENSITY_DEFAULT) {
        opts.inDensity = DisplayMetrics.DENSITY_DEFAULT;
    } else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE) {
        opts.inDensity = density;
    }
}

if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
    opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
}

return decodeStream(is, pad, opts);
}

正确说法，这个注意呢？计算公式以下所示
- 对资源文件：width height nTargetDensity/inDensity nTargetDensity/inDensity 一个像素所占的内存；
- 别的：width height 一个像素所占的内存；

1.3 一个像素占用多大内存

Bitmap.Config用来描述图片的像素是怎么被存储的？
- ARGB_8888: 每一个像素4字节. 共32位，默认设置。
- Alpha_8: 只保存透明度，共8位，1字节。
- ARGB_4444: 共16位，2字节。
- RGB_565:共16位，2字节，只存储RGB值。

02.Bitmap常见四种颜色格式

2.1 什么是bitmap

位图文件（Bitmap），扩展名能够是.bmp或者.dib。位图是Windows标准格式图形文件，它将图像定义为由点（像素）组成，每一个点能够由多种色彩表示，包括二、四、八、1六、24和32位色彩。位图文件是非压缩格式的，须要占用较大存储空间。

2.2 Android常见是那种

在Gesture类中
在Notification类中
在fw源码中bitmap图片通常是以ARGB_8888（ARGB分别表明的是透明度,红色,绿色,蓝色,每一个值分别用8bit来记录,也就是一个像素会占用4byte,共32bit）来进行存储的。

2.3 常见四种颜色格式介绍

四种颜色格式以下所示
说明
- 在实际应用中而言,建议使用ARGB_8888以及RGB_565。若是你不须要透明度,选择RGB_565,能够减小一半的内存占用。
- ARGB_8888：ARGB分别表明的是透明度,红色,绿色,蓝色,每一个值分别用8bit来记录,也就是一个像素会占用4byte,共32bit.
- ARGB_4444：ARGB的是每一个值分别用4bit来记录,一个像素会占用2byte,共16bit.
- RGB_565：R=5bit,G=6bit,B=5bit，不存在透明度,每一个像素会占用2byte,共16bit
- ALPHA_8:该像素只保存透明度,会占用1byte,共8bit.

2.4 Bitmap到底有几种颜色格式

上面我说到了常见的四种，言下之意应该不止四种，那到底有几种呢？查看源码可知，具体有6种类型。查看Bitmap源码之Config配置。
配置Config.HARDWARE为啥异常，看下面源码提示

03.Bitmap压缩技术

3.1 质量压缩

质量压缩方法：在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等，来达到压缩图片的目的，这样适合去传递二进制的图片数据，好比分享图片，要传入二进制数据过去，限制500kb以内。git
- 一、bitmap图片的大小不会改变
- 二、bytes.length是随着quality变小而变小的。
```
/**
* 第一种：质量压缩法
* @param image     目标原图
* @param maxSize   最大的图片大小
* @return          bitmap，注意能够测试如下压缩先后bitmap的大小值
*/
public static Bitmap compressImage(Bitmap image , long maxSize) {
int byteCount = image.getByteCount();
Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+byteCount);
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
// 把ByteArrayInputStream数据生成图片
Bitmap bitmap = null;
// 质量压缩方法，options的值是0-100，这里100表示原来图片的质量，不压缩，把压缩后的数据存放到baos中
image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
int options = 90;
// 循环判断若是压缩后图片是否大于maxSize,大于继续压缩
while (baos.toByteArray().length  > maxSize) {
    // 重置baos即清空baos
    baos.reset();
    // 这里压缩options%，把压缩后的数据存放到baos中
    image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, options, baos);
    // 每次都减小10，当为1的时候中止，options<10的时候，递减1
    if(options == 1){
        break;
    }else if (options <= 10) {
        options -= 1;
    } else {
        options -= 10;
    }
}
byte[] bytes = baos.toByteArray();
if (bytes.length != 0) {
    // 把压缩后的数据baos存放到bytes中
    bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
    int byteCount1 = bitmap.getByteCount();
    Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+byteCount1);
}
return bitmap;
}
```
/**github
- 第一种：质量压缩法
- @param src 源图片
- @param maxByteSize 容许最大值字节数
- @param recycle 是否回收
- @return 质量压缩压缩过的图片
  */
  public static Bitmap compressByQuality(final Bitmap src, final long maxByteSize, final boolean recycle) {
  if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0 || maxByteSize <= 0) {
  return null;
  }
  Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount());
  ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
  byte[] bytes;
  if (baos.size() <= maxByteSize) {// 最好质量的不大于最大字节，则返回最佳质量
  bytes = baos.toByteArray();
  } else {
  baos.reset();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 0, baos);
  if (baos.size() >= maxByteSize) { // 最差质量不小于最大字节，则返回最差质量
  bytes = baos.toByteArray();
  } else {
  // 二分法寻找最佳质量
  int st = 0;
  int end = 100;
  int mid = 0;
  while (st < end) {
  mid = (st + end) / 2;
  baos.reset();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, mid, baos);
  int len = baos.size();
  if (len == maxByteSize) {
  break;
  } else if (len > maxByteSize) {
  end = mid - 1;
  } else {
  st = mid + 1;
  }
  }
  if (end == mid - 1) {
  baos.reset();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, st, baos);
  }
  bytes = baos.toByteArray();
  }
  }
  if (recycle && !src.isRecycled()){
  src.recycle();
  }
  Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
  Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount());
  return bitmap;
  }
/**面试
- 第一种：质量压缩法
- @param src 源图片
- @param quality 质量
- @param recycle 是否回收
- @return 质量压缩后的图片
  */
  public static Bitmap compressByQuality(final Bitmap src, @IntRange(from = 0, to = 100) final int quality, final boolean recycle) {
  if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) {
  return null;
  }
  Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount());
  ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, quality, baos);
  byte[] bytes = baos.toByteArray();
  if (recycle && !src.isRecycled()) {
  src.recycle();
  }
  Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length);
  Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount());
  return bitmap;
  }

3.2 采样率压缩

什么是采样率压缩？算法
- 设置inSampleSize的值(int类型)后，假如设为n，则宽和高都为原来的1/n，宽高都减小，内存下降。上面的代码没用过options.inJustDecodeBounds = true;由于我是固定来取样的数据，为何这个压缩方法叫采样率压缩？是由于配合inJustDecodeBounds，先获取图片的宽、高(这个过程就是取样)。而后经过获取的宽高，动态的设置inSampleSize的值。当inJustDecodeBounds设置为true的时候， BitmapFactory经过decodeResource或者decodeFile解码图片时，将会返回空(null)的Bitmap对象，这样能够避免Bitmap的内存分配，可是它能够返回Bitmap的宽度、高度以及MimeType。
```
/**
* 第二种：按采样大小压缩
*
* @param src        源图片
* @param sampleSize 采样率大小
* @param recycle    是否回收
* @return 按采样率压缩后的图片
*/
public static Bitmap compressBySampleSize(final Bitmap src, final int sampleSize, final boolean recycle) {
if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) {
    return null;
}
Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount());
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
options.inSampleSize = sampleSize;
ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
byte[] bytes = baos.toByteArray();
if (recycle && !src.isRecycled()) {
    src.recycle();
}
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount());
return bitmap;
}
```
/**segmentfault
- 第二种：按采样大小压缩
- @param src 源图片
- @param maxWidth 最大宽度
- @param maxHeight 最大高度
- @param recycle 是否回收
- @return 按采样率压缩后的图片
  */
  public static Bitmap compressBySampleSize(final Bitmap src, final int maxWidth, final int maxHeight, final boolean recycle) {
  if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) {
  return null;
  }
  Log.i("yc压缩图片","压缩前大小"+src.getByteCount());
  BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
  options.inJustDecodeBounds = true;
  ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
  src.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
  byte[] bytes = baos.toByteArray();
  BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
  options.inSampleSize = calculateInSampleSize(options, maxWidth, maxHeight);
  options.inJustDecodeBounds = false;
  if (recycle && !src.isRecycled()) {
  src.recycle();
  }
  Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(bytes, 0, bytes.length, options);
  Log.i("yc压缩图片","压缩后大小"+bitmap.getByteCount());
  return bitmap;
  }
/**api
- 计算获取缩放比例inSampleSize
  /
  private static int calculateInSampleSize(BitmapFactory.Options options, int reqWidth, int reqHeight) {
  final int height = options.outHeight;
  final int width = options.outWidth;
  int inSampleSize = 1;
  if (height > reqHeight || width > reqWidth) {
  final int heightRatio = Math.round((float) height / (float) reqHeight);
  final int widthRatio = Math.round((float) width / (float) reqWidth);
  inSampleSize = heightRatio < widthRatio ? heightRatio : widthRatio;
  }
  final float totalPixels = width height;
  final float totalReqPixelsCap = reqWidth reqHeight 2;
  while (totalPixels / (inSampleSize * inSampleSize) > totalReqPixelsCap) {
  inSampleSize++;
  }
  return inSampleSize;
  }

3.3 缩放法压缩

Android中使用Matrix对图像进行缩放、旋转、平移、斜切等变换的。缓存
- Matrix提供了一些方法来控制图片变换：Matrix调用一系列set,pre,post方法时,可视为将这些方法插入到一个队列。固然,按照队列中从头到尾的顺序调用执行。其中pre表示在队头插入一个方法,post表示在队尾插入一个方法。而set表示把当前队列清空,而且老是位于队列的最中间位置。当执行了一次set后:pre方法老是插入到set前部的队列的最前面,post方法老是插入到set后部的队列的最后面
```
setTranslate(float dx,float dy)：控制Matrix进行位移。
setSkew(float kx,float ky)：控制Matrix进行倾斜，kx、ky为X、Y方向上的比例。
setSkew(float kx,float ky,float px,float py)：控制Matrix以px、py为轴心进行倾斜，kx、ky为X、Y方向上的倾斜比例。
setRotate(float degrees)：控制Matrix进行depress角度的旋转，轴心为（0,0）。
setRotate(float degrees,float px,float py)：控制Matrix进行depress角度的旋转，轴心为(px,py)。
setScale(float sx,float sy)：设置Matrix进行缩放，sx、sy为X、Y方向上的缩放比例。
setScale(float sx,float sy,float px,float py)：设置Matrix以(px,py)为轴心进行缩放，sx、sy为X、Y方向上的缩放比例。
```
- 缩放法压缩工具类代码
```
/**
* 第三种：按缩放压缩
*
* @param src                   源图片
* @param newWidth              新宽度
* @param newHeight             新高度
* @param recycle               是否回收
* @return                      缩放压缩后的图片
*/
public static Bitmap compressByScale(final Bitmap src, final int newWidth, final int newHeight, final boolean recycle) {
return scale(src, newWidth, newHeight, recycle);
}
```
public static Bitmap compressByScale(final Bitmap src, final float scaleWidth, final float scaleHeight, final boolean recycle) {
return scale(src, scaleWidth, scaleHeight, recycle);
}markdown

/**
- 缩放图片
- @param src 源图片
- @param scaleWidth 缩放宽度倍数
- @param scaleHeight 缩放高度倍数
- @param recycle 是否回收
- @return 缩放后的图片
  */
  private static Bitmap scale(final Bitmap src, final float scaleWidth, final float scaleHeight, final boolean recycle) {
  if (src == null || src.getWidth() == 0 || src.getHeight() == 0) {
  return null;
  }
  Matrix matrix = new Matrix();
  matrix.setScale(scaleWidth, scaleHeight);
  Bitmap ret = Bitmap.createBitmap(src, 0, 0, src.getWidth(), src.getHeight(), matrix, true);
  if (recycle && !src.isRecycled()) {
  src.recycle();
  }
  return ret;
  }

04.Bitmap回收问题

4.1 recycle()方法

如何调用这个recycle()方法

if (bitmap != null && !bitmap.isRecycled()) {
    bitmap.recycle();
    bitmap = null;
}

思考如下，为什么调用recycle()须要作非空判断？这里能够引出bitmap系统回收功能。小杨我若是分析不对，欢迎反馈。
- 首先看看源码……顺便翻一下该方法的注释！我是用有道翻译的，大意以下：释放与此位图关联的本机对象，并清除对像素数据的引用。这将不会同步释放像素数据；若是没有其余引用，它只容许垃圾收集。位图被标记为“死”，这意味着若是调用getPixels()或setPixels()，它将抛出异常，而且不会绘制任何东西。此操做不能反转，所以只有在肯定没有进一步使用位图的状况下才应调用该操做。这是一个高级调用，一般不须要调用，由于当没有对此位图的引用时，普通GC进程将释放此内存。
```
public void recycle() {
if (!mRecycled && mNativePtr != 0) {
    if (nativeRecycle(mNativePtr)) {
        // return value indicates whether native pixel object was actually recycled.
        // false indicates that it is still in use at the native level and these
        // objects should not be collected now. They will be collected later when the
        // Bitmap itself is collected.
        mNinePatchChunk = null;
    }
    mRecycled = true;
}
}
```
一般不须要调用？这是为啥？
- 在Android3.0之后Bitmap是存放在堆中的，只要回收堆内存便可。官方建议咱们3.0之后使用recycle()方法进行回收，该方法能够不主动调用，由于垃圾回收器会自动收集不可用的Bitmap对象进行回收。
- 那么何是进行回收呢？这里面涉及到bitmap的缓存算法，还有GC回收垃圾机制。关于GC回收机制能够看我这篇博客：https://blog.csdn.net/m0_37700275/article/details/83651039
- 大概就是移除最少使用的缓存和使用最久的缓存，先说出结论，下来接着分析！

4.2 缓存原理

LruCache原理
- LruCache是个泛型类，内部采用LinkedHashMap来实现缓存机制，它提供get方法和put方法来获取缓存和添加缓存，其最重要的方法trimToSize是用来移除最少使用的缓存和使用最久的缓存，并添加最新的缓存到队列中。

4.3 Bitmap的复用

Android3.0以后，并无强调Bitmap.recycle()；而是强调Bitmap的复用。
- 使用LruCache对Bitmap进行缓存，当再次使用到这个Bitmap的时候直接获取，而不用重走编码流程。
- Android3.0(API 11以后)引入了BitmapFactory.Options.inBitmap字段，设置此字段以后解码方法会尝试复用一张存在的Bitmap。这意味着Bitmap的内存被复用，避免了内存的回收及申请过程，显然性能表现更佳。
- 使用这个字段有几点限制：
  - 声明可被复用的Bitmap必须设置inMutable为true；
  - Android4.4(API 19)以前只有格式为jpg、png，同等宽高（要求苛刻），inSampleSize为1的Bitmap才能够复用；
  - Android4.4(API 19)以前被复用的Bitmap的inPreferredConfig会覆盖待分配内存的Bitmap设置的inPreferredConfig；
  - Android4.4(API 19)以后被复用的Bitmap的内存必须大于须要申请内存的Bitmap的内存；
  - Android4.4(API 19)以前待加载Bitmap的Options.inSampleSize必须明确指定为1。

05.Bitmap常见操做

5.1 Bitmap的压缩方式

常见压缩方法Api
- Bitmap.compress()，质量压缩，不会对内存产生影响；
- BitmapFactory.Options.inSampleSize，内存压缩；
Bitmap.compress()
- 质量压缩，不会对内存产生影响
- 它是在保持像素的前提下改变图片的位深及透明度等，来达到压缩图片的目的，不会减小图片的像素。进过它压缩的图片文件大小会变小，可是解码成bitmap后占得内存是不变的。
BitmapFactory.Options.inSampleSize
- 内存压缩
- 解码图片时，设置BitmapFactory.Options类的inJustDecodeBounds属性为true，能够在Bitmap不被加载到内存的前提下，获取Bitmap的原始宽高。而设置BitmapFactory.Options的inSampleSize属性能够真实的压缩Bitmap占用的内存，加载更小内存的Bitmap。
- 设置inSampleSize以后，Bitmap的宽、高都会缩小inSampleSize倍。例如：一张宽高为2048x1536的图片，设置inSampleSize为4以后，实际加载到内存中的图片宽高是512x384。占有的内存就是0.75M而不是12M，足足节省了15倍。
- 备注：inSampleSize值的大小不是随便设、或者越大越好，须要根据实际状况来设置。inSampleSize比1小的话会被当作1，任何inSampleSize的值会被取接近2的幂值。

5.2 Bitmap如何复用

Bitmap复用的实验，代码以下所示，而后看打印的日志信息

从内存地址的打印能够看出，两个对象实际上是一个对象，Bitmap复用成功；
bitmapReuse占用的内存（4346880）正好是bitmap占用内存（1228800）的四分之一；

getByteCount()获取到的是当前图片应当所占内存大小，getAllocationByteCount()获取到的是被复用Bitmap真实占用内存大小。虽然bitmapReuse的内存只有4346880，可是由于是复用的bitmap的内存，于是其真实占用的内存大小是被复用的bitmap的内存大小（1228800）。这也是getAllocationByteCount()可能比getByteCount()大的缘由。

@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.KITKAT)
private void initBitmap() {
BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();
// 图片复用，这个属性必须设置；
options.inMutable = true;
// 手动设置缩放比例，使其取整数，方便计算、观察数据；
options.inDensity = 320;
options.inTargetDensity = 320;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.bg_autumn_tree_min, options);
// 对象内存地址；
Log.i("ycBitmap", "bitmap = " + bitmap);
Log.i("ycBitmap", "ByteCount = " + bitmap.getByteCount() + ":::bitmap：AllocationByteCount = " + bitmap.getAllocationByteCount());
// 使用inBitmap属性，这个属性必须设置；
options.inBitmap = bitmap; options.inDensity = 320;
// 设置缩放宽高为原始宽高一半；
options.inTargetDensity = 160;
options.inMutable = true;
Bitmap bitmapReuse = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.bg_kites_min, options);
// 复用对象的内存地址；
Log.i("ycBitmap", "bitmapReuse = " + bitmapReuse);
Log.i("ycBitmap", "bitmap：ByteCount = " + bitmap.getByteCount() + ":::bitmap：AllocationByteCount = " + bitmap.getAllocationByteCount());
Log.i("ycBitmap", "bitmapReuse：ByteCount = " + bitmapReuse.getByteCount() + ":::bitmapReuse：AllocationByteCount = " + bitmapReuse.getAllocationByteCount());

//11-26 18:24:07.971 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap = android.graphics.Bitmap@9739bff
//11-26 18:24:07.972 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap：ByteCount = 4346880:::bitmap：AllocationByteCount = 4346880
//11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmapReuse = android.graphics.Bitmap@9739bff
//11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmap：ByteCount = 1228800:::bitmap：AllocationByteCount = 4346880
//11-26 18:24:07.994 15470-15470/com.yc.cn.ycbanner I/ycBitmap: bitmapReuse：ByteCount = 1228800:::bitmapReuse：AllocationByteCount = 4346880
}

5.3 Bitmap使用API获取内存

getByteCount()
- getByteCount()方法是在API12加入的，表明存储Bitmap的色素须要的最少内存。API19开始getAllocationByteCount()方法代替了getByteCount()。

getAllocationByteCount()

API19以后，Bitmap加了一个Api：getAllocationByteCount()；表明在内存中为Bitmap分配的内存大小。

public final int getAllocationByteCount() {
if (mRecycled) {
    Log.w(TAG, "Called getAllocationByteCount() on a recycle()'d bitmap! "
            + "This is undefined behavior!");
    return 0;
}
return nativeGetAllocationByteCount(mNativePtr);
}

思考： getByteCount()与getAllocationByteCount()的区别？
- 通常状况下二者是相等的；
- 经过复用Bitmap来解码图片，若是被复用的Bitmap的内存比待分配内存的Bitmap大,那么getByteCount()表示新解码图片占用内存的大小（并不是实际内存大小,实际大小是复用的那个Bitmap的大小），getAllocationByteCount()表示被复用Bitmap真实占用的内存大小（即mBuffer的长度）。
在复用Bitmap的状况下，getAllocationByteCount()可能会比getByteCount()大。

5.4 该博客对应测试项目地址

欢迎直接查看demo的压缩效果，https://github.com/yangchong211/YCBanner

关于其余内容介绍

01.关于博客汇总连接

02.关于个人博客

个人我的站点：www.yczbj.org，www.ycbjie.cn
github：https://github.com/yangchong211
知乎：https://www.zhihu.com/people/yczbj/activities
简书：http://www.jianshu.com/u/b7b2c6ed9284
csdn：http://my.csdn.net/m0_37700275
喜马拉雅听书：http://www.ximalaya.com/zhubo/71989305/
开源中国：https://my.oschina.net/zbj1618/blog
泡在网上的日子：http://www.jcodecraeer.com/member/content_list.php?channelid=1
邮箱：yangchong211@163.com
阿里云博客：https://yq.aliyun.com/users/article?spm=5176.100- 239.headeruserinfo.3.dT4bcV
segmentfault头条：https://segmentfault.com/u/xiangjianyu/articles
掘金：https://juejin.im/user/5939433efe88c2006afa0c6e