浅析IM即时通讯开发中Bitmap到底占用多大内存？

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我是靠谱客的博主糟糕草莓，最近开发中收集的这篇文章主要介绍浅析IM即时通讯开发中Bitmap到底占用多大内存？，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

本文涉及到屏幕密度的讨论，这里先要搞清楚 DisplayMetrics 的两个变量，简单来说，可以理解为 density 的数值是 1dp=density px；densityDpi 是屏幕每英寸对应多少个点（不是像素点），在 DisplayMetrics 当中，这两个的关系是线性的：为了不引起混淆，本文所有提到的密度除非特别说明，都指的是 densityDpi，当然如果你愿意，也可以用 density 来说明问题。另外，本文的依据主要来自 android 5.0 的源码，其他版本可能略有出入。

系统已提供Bitmap内存占用计算方法

做移动客户端开发的朋友们肯定都因为图头疼过，说起来曾经还有过 leader 因为组里面一哥们在工程里面加了一张 jpg 的图发脾气的事儿，哈哈。为什么头疼呢？吃内存呗，时不时还给你来个 OOM 冲冲喜，让你的每一天过得有滋有味（真是没救了）。那每次工程里面增加一张图片的时候，我们都需要关心这货究竟要占多大的坑，占多大呢？

Android API 有个方便的计算方法：

public final int getByteCount() {
    // int result permits bitmaps up to 46,340 x 46,340
    return getRowBytes() * getHeight();
}

通过这个方法，我们就可以获取到一张 Bitmap 在运行时到底占用多大内存了。

举个例子：
一张522x686 的 PNG 图片，我把它放到 drawable-xxhdpi 目录下，在三星s6上加载，占用内存2547360B，就可以用这个方法获取到。

Bitmap内存占用是按什么策略计算出来的？

每次都问 Bitmap 你到底多大啦。。感觉怪怪的，毕竟我们不能总是去问，而不去搞清楚它为嘛介么大吧。能不能给它算个命，算算它究竟多大呢？当然是可以的，很简单嘛，我们直接顺藤摸瓜，找出真凶，哦不，找出答案。

1getByteCount

getByteCount 的源码我们刚刚已经认识了，当我们问 Bitmap 大小的时候，这孩子也是先拿到出生年月日，然后算出来的，那么问题来了，getHeight 就是图片的高度（单位：px），getRowBytes 是什么？

public final int getrowBytes() {
   if (mRecycled) {
          Log.w(TAG, "Called getRowBytes() on a recycle()'d bitmap! This is undefined behavior!");
   }
   return nativeRowBytes(mFinalizer.mNativeBitmap);
}

额，感觉太对了啊，要 JNI 了。由于在下 C++ 实在用得少，每次想起 JNI 都请想象脑门磕墙的场景，不过呢，毛爷爷说过，一切反动派都是纸老虎~与nativeRowBytes 对应的函数如下。

Bitmap.cpp：

static jint Bitmap_rowBytes(JNIEnv* env, jobject, jlong bitmapHandle) {
SkBitmap* bitmap = reinterpret_cast<SkBitmap*>(bitmapHandle)
return static_cast<jint>(bitmap->rowBytes());
}

等等，我们好像发现了什么，原来 Bitmap 本质上就是一个 SkBitmap。。而这个 SkBitmap 也是大有来头，不信你瞧：Skia。啥也别说了，赶紧瞅瞅 SkBitmap。

SkBitmap.h：

/** Return the number of bytes between subsequent rows of the bitmap. */
size_t rowBytes() const { return fRowBytes; }

好，跟踪到这里，我们发现 ARGB_8888（也就是我们最常用的 Bitmap 的格式）的一个像素占用 4byte，那么 rowBytes 实际上就是 4*width bytes。

那么结论出来了，一张 ARGB_8888 的 Bitmap 占用内存的计算公式：bitmapInRam = bitmapWidth*bitmapHeight *4 bytes。说到这儿你以为故事就结束了么？有本事你拿去试，算出来的和你获取到的总是会差个倍数，为啥呢？还记得我们最开始给出的那个例子么？

一张522*686的 PNG 图片，我把它放到 drawable-xxhdpi 目录下，在三星s6上加载，占用内存2547360B，就可以用这个方法获取到。

然而公式计算出来的可是1432368B。。。

Density

知道我为什么在举例的时候那么费劲的说放到xxx目录下，还要说用xxx手机么？你以为 Bitmap 加载只跟宽高有关么？Naive。还是先看代码，我们读取的是 drawable 目录下面的图片，用的是 decodeResource 方法，该方法本质上就两步：

读取原始资源，这个调用了 Resource.openRawResource 方法，这个方法调用完成之后会对 TypedValue 进行赋值，其中包含了原始资源的 density 等信息；
调用 decodeResourceStream 对原始资源进行解码和适配。这个过程实际上就是原始资源的 density 到屏幕 density 的一个映射。

原始资源的 density 其实取决于资源存放的目录（比如 xxhdpi 对应的是480），而屏幕 density 的赋值，请看下面这段代码。

所以我们就很容易的看到，Option.inScreenDensity 这个值没有被初始化，而实际上后面我们也会看到这个值根本不会用到；我们最应该关心的是什么呢？是 inDensity 和 inTargetDensity，这两个值与下面 cpp 文件里面的 density 和 targetDensity 相对应——重复一下，inDensity 就是原始资源的 density，inTargetDensity 就是屏幕的 density。

紧接着，用到了 nativeDecodeStream 方法，不重要的代码直接略过，直接给出最关键的 doDecode 函数的代码。

注意到其中有个 density 和 targetDensity，前者是 decodingBitmap 的 density，这个值跟这张图片的放置的目录有关（比如 hdpi 是240，xxhdpi 是480），这部分代码我跟了一下，太长了，就不列出来了。即时通讯聊天软件app开发可以加蔚可云咨询

targetDensity 实际上是我们加载图片的目标 density，这个值的来源我们已经在前面给出了，就是 DisplayMetrics 的 densityDpi，如果是三星s6那么这个数值就是640。sx 和sy 实际上是约等于 scale 的，因为 scaledWidth 和 scaledHeight 是由 width 和 height 乘以 scale 得到的。我们看到 Canvas放大了 scale 倍，然后又把读到内存的这张 bitmap 画上去，相当于把这张 bitmap 放大了 scale 倍。

再来看我们的例子：

一张522*686的PNG 图片，我把它放到 drawable-xxhdpi 目录下，在三星s6上加载，占用内存2547360B，其中 density 对应 xxhdpi 为480，targetDensity 对应三星s6的密度为640： 522/480 * 640 * 686/480 *640 * 4 = 2546432B

精度

越来越有趣了是不是，你肯定会发现我们这么细致的计算还是跟获取到的数值不一样！为什么呢？由于结果已经非常接近，我们很自然地想到精度问题。来，再把上面这段代码中的一句拿出来看看：

outputBitmap->setInfo(SkImageInfo::Make(scaledWidth, scaledHeight,
colorType, decodingBitmap.alphaType()));

我们看到最终输出的 outputBitmap 的大小是scaledWidth*scaledHeight，我们把这两个变量计算的片段拿出来给大家一看就明白了：

if (willScale && decodeMode != SkImageDecoder::kDecodeBounds_Mode) {
    scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
    scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
}

在我们的例子中：

scaledWidth = int( 522 * 640 / 480f + 0.5) = int(696.5) = 696
scaledHeight = int( 686 * 640 / 480f + 0.5) = int(915.16666…) = 915

下面就是见证奇迹的时刻：

915 * 696 * 4 = 2547360

有木有很兴奋！有木有很激动！！写到这里，突然想起《STL源码剖析》一书的扉页，侯捷先生只写了一句话：“源码之前，了无秘密”。