概述
本篇做Glide流程分析笔记，以打通主要流程为主。
从Glide基本使用入手：
Glide.with(this).load(INTERNET_PIC_URL_1).into(imageView);一、.with的处理
1 初始化Glide对象
1.1 初始化BitmapPool对象池、内存缓存、磁盘缓存、Engine处理引擎等并交给Glide。
@NonNull
Glide build(@NonNull Context context) {
if (sourceExecutor == null) {
sourceExecutor = GlideExecutor.newSourceExecutor();
}
// 磁盘缓存处理器
if (diskCacheExecutor == null) {
diskCacheExecutor = GlideExecutor.newDiskCacheExecutor();
}
if (animationExecutor == null) {
animationExecutor = GlideExecutor.newAnimationExecutor();
}
if (memorySizeCalculator == null) {
memorySizeCalculator = new MemorySizeCalculator.Builder(context).build();
}
if (connectivityMonitorFactory == null) {
connectivityMonitorFactory = new DefaultConnectivityMonitorFactory();
}
// 对象池，bitmap复用
if (bitmapPool == null) {
int size = memorySizeCalculator.getBitmapPoolSize();
if (size > 0) {
bitmapPool = new LruBitmapPool(size);
} else {
bitmapPool = new BitmapPoolAdapter();
}
}
if (arrayPool == null) {
arrayPool = new LruArrayPool(memorySizeCalculator.getArrayPoolSizeInBytes());
}
// 内存缓存
if (memoryCache == null) {
memoryCache = new LruResourceCache(memorySizeCalculator.getMemoryCacheSize());
}
// 磁盘缓存
if (diskCacheFactory == null) {
diskCacheFactory = new InternalCacheDiskCacheFactory(context);
}
if (engine == null) {
// 任务处理引擎，负责调度获取图片的任务，包括对缓存的调度等。
engine =
new Engine(
memoryCache,
diskCacheFactory,
diskCacheExecutor,
sourceExecutor,
GlideExecutor.newUnlimitedSourceExecutor(),
animationExecutor,
isActiveResourceRetentionAllowed);
}
if (defaultRequestListeners == null) {
defaultRequestListeners = Collections.emptyList();
} else {
defaultRequestListeners = Collections.unmodifiableList(defaultRequestListeners);
}
RequestManagerRetriever requestManagerRetriever =
new RequestManagerRetriever(requestManagerFactory);
// 创建 Glide 对象
return new Glide(
context,
engine,
memoryCache,
bitmapPool,
arrayPool,
requestManagerRetriever,
connectivityMonitorFactory,
logLevel,
defaultRequestOptionsFactory,
defaultTransitionOptions,
defaultRequestListeners,
isLoggingRequestOriginsEnabled,
isImageDecoderEnabledForBitmaps);
}1.2 注册组件，它的用途是根据使用者传入的资源类型规定对应的处理用的ModelLoader。
例如：
.append(GlideUrl.class, InputStream.class, new HttpGlideUrlLoader.Factory())
GlideUrl.class 是使用者.load传入的类型
InputStream.class 需要返回的结果类型
如果符合1、2参数，则对应使用 HttpGlideUrlLoader 处理请求数据。
参数1：使用者load传入的资源地址类型；
参数2：需要返回的结果类型；
参数3：对应做处理的Loader的工厂，用以创建工作Loader。
registry
.append(int.class, InputStream.class, resourceLoaderStreamFactory)
.append(int.class, ParcelFileDescriptor.class, resourceLoaderFileDescriptorFactory)
.append(Integer.class, InputStream.class, resourceLoaderStreamFactory)
.append(Integer.class, ParcelFileDescriptor.class, resourceLoaderFileDescriptorFactory)
.append(Integer.class, Uri.class, resourceLoaderUriFactory)
.append(int.class, AssetFileDescriptor.class, resourceLoaderAssetFileDescriptorFactory)
.append(Integer.class, AssetFileDescriptor.class, resourceLoaderAssetFileDescriptorFactory)
.append(int.class, Uri.class, resourceLoaderUriFactory)
.append(String.class, InputStream.class, new DataUrlLoader.StreamFactory<String>())
.append(Uri.class, InputStream.class, new DataUrlLoader.StreamFactory<Uri>())
.append(String.class, InputStream.class, new StringLoader.StreamFactory())
.append(String.class, ParcelFileDescriptor.class, new StringLoader.FileDescriptorFactory())
.append(
String.class, AssetFileDescriptor.class, new StringLoader.AssetFileDescriptorFactory())
.append(Uri.class, InputStream.class, new HttpUriLoader.Factory())
.append(Uri.class, InputStream.class, new AssetUriLoader.StreamFactory(context.getAssets()))
.append(
Uri.class,
ParcelFileDescriptor.class,
new AssetUriLoader.FileDescriptorFactory(context.getAssets()))
.append(Uri.class, InputStream.class, new MediaStoreImageThumbLoader.Factory(context))
.append(Uri.class, InputStream.class, new MediaStoreVideoThumbLoader.Factory(context));
...1.3 创建ImageViewTargetFactory，用于后续创建ImageViewTarget。ImageViewTarget持有添加需要加载图片的目标控件，就是最终给控件设置资源的处理类。在后面.into讲解。
ImageViewTargetFactory imageViewTargetFactory = new ImageViewTargetFactory();
glideContext =
new GlideContext(
context,
arrayPool,
registry,
imageViewTargetFactory,
defaultRequestOptionsFactory,
defaultTransitionOptions,
defaultRequestListeners,
engine,
isLoggingRequestOriginsEnabled,
logLevel);2 创建RequestManagerRetriever，生成空白Fragment用以跟踪Activity生命周期。
SupportRequestManagerFragment getSupportRequestManagerFragment(final FragmentManager fm,
Fragment parentHint) {
// 1 通过Tag获取fragment（保证空白fragment不被重复创建）
SupportRequestManagerFragment current =
(SupportRequestManagerFragment) fm.findFragmentByTag(FRAGMENT_TAG);
if (current == null) {
// 2 通过容器取已经创建了的空白fragment，避免重复创建；如：在一个消息处理中多次调用with，此处
// 就直接从容器取而非多次创建
current = pendingSupportRequestManagerFragments.get(fm);
if (current == null) { // 3 如果前面都没取到，说明第一次获取，此时创建
// 3.1 SupportRequestManagerFragment内部创建ActivityFragmentLifecycle用于操作生命周期
// （RequestManager构造时注册自己为ActivityFragmentLifecycle的listener）
current = new SupportRequestManagerFragment();
current.setParentFragmentHint(parentHint);
// 4 保存空白fragment到容器，保证只创建一个空白fragment（见步骤2）
pendingSupportRequestManagerFragments.put(fm, current);
// fragment与Activity绑定，以监测生命周期
fm.beginTransaction().add(current, FRAGMENT_TAG).commitAllowingStateLoss();
// 5 步骤1通过FRAGMENT_TAG可获得空白fragment保证不重复创建，但是在当前消息处理中重复调用with，
// 此时commitAllowingStateLoss还没有执行（因为commit也是通过发送新消息实际提交处理的），
// 步骤1通过TAG就无法获得fragment，就要通过步骤2从容器获取fragment保证唯一性
// 因此这里还不能直接remove容器中保存的fragment，而是发送消息处理remove，
// 从而保证remove消息在comit消息后执行，保证在fragment加载前可以通过缓存容器保证唯一性。
handler.obtainMessage(ID_REMOVE_SUPPORT_FRAGMENT_MANAGER, fm).sendToTarget();
}
}
return current;
}此段代码是生成fragment并加载的过程，通过fragment TAG和缓存容器避免多次调用造成多次创建fragment。具体如何保证的，节选代码里注释已经写清楚了。
Fragment中ActivityFragmentLifecycle是用来监听生命周期的，具体如何发挥作用，在本文后边“四 Glide如何感知生命周期变化的” 有图解。
3 创建RequestManager，给生命周期fragment持有。
RequestManager是一个LifecycleListener，它在构造时把自己注册给Lifecycle从而达到感知生命周期的目的。
RequestManager内持有TargetTracker/RequestTracker用来管理target/request的生命周期。
public final class TargetTracker implements LifecycleListener {
private final Set<Target<?>> targets =
Collections.newSetFromMap(new WeakHashMap<Target<?>, Boolean>());
// 注册
public void track(@NonNull Target<?> target) {
targets.add(target);
}
public void untrack(@NonNull Target<?> target) {
targets.remove(target);
}
@Override
public void onStart() {
for (Target<?> target : Util.getSnapshot(targets)) {
target.onStart();
}
}
@Override
public void onStop() {
for (Target<?> target : Util.getSnapshot(targets)) {
target.onStop();
}
}
@Override
public void onDestroy() {
for (Target<?> target : Util.getSnapshot(targets)) {
target.onDestroy();
}
}
@NonNull
public List<Target<?>> getAll() {
return Util.getSnapshot(targets);
}
public void clear() {
targets.clear();
}
}public class RequestTracker {
private static final String TAG = "RequestTracker";
private final Set<Request> requests =
Collections.newSetFromMap(new WeakHashMap<Request, Boolean>());
@SuppressWarnings("MismatchedQueryAndUpdateOfCollection")
private final List<Request> pendingRequests = new ArrayList<>();
private boolean isPaused;
/** Starts tracking the given request. */
public void runRequest(@NonNull Request request) {
requests.add(request);
if (!isPaused) {
request.begin();
} else {
request.clear();
if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
Log.v(TAG, "Paused, delaying request");
}
pendingRequests.add(request);
}
}
// 注册
@VisibleForTesting
void addRequest(Request request) {
requests.add(request);
}
...Glide如何通过fragment生命周期控制操作的呢？
SupportRequestManagerFragment被加载到Activity，它持有ActivityFragmentLifecycle，通过这个Lifecycle通知监听者生命周期的变化。
RequestManager是一个Lifecycle，它在构造时注册自己监听ActivityFragmentLifecycle。RequestManager持有一个TargetTracker和RequestTracker，分别跟踪处理Target和Request，Target和Request注册后就可以依赖RequestManager感知生命周期变化了。
with处理流程图：
二、load处理流程
1 加载资源来源，通过load传入数据来源：可传入网络URL地址、本地地址等；设置类型：asBitmap/asGif/asDrawable/asFile
2 load返回RequestBuilder，提供了一些接口方便使用者自定义：
缓存策略设置：
* 1 skipMemoryCache 设置跳过缓存
* 2 diskCacheStrategy 设置磁盘缓存策略
* 3 clearMemory() 清除内存缓存
* 4 clearDiskCache() 清除磁盘缓存
2 风格设置：
.placeholder(R.drawable.xxx) 设置占位图
.error(R.drawable.xxx) 设置错误提示图
.dontAnimate() 设置不使用动画效果
3 自定义定制图片风格
.transition(TransitionOptions) 使用者可以通过自定义TransitionOptions对图片风格进行加工。
三、into处理流程
前面是对Glide的初始化准备工作，这里才是触发Glide真正工作的地方。
1.1 into传入了目标控件，根据传入的目标ImageView的ScaleType获取Glide的压缩策略requestOptions，Glide有一套自己的压缩策略，会在其他文章另外讲解。
1.2 创建一个ViewTarget，持有目标控件，负责最终对控件加载资源等操作。
public ViewTarget<ImageView, TranscodeType> into(@NonNull ImageView view) {
Util.assertMainThread();
Preconditions.checkNotNull(view);
BaseRequestOptions<?> requestOptions = this;
if (!requestOptions.isTransformationSet()
&& requestOptions.isTransformationAllowed()
&& view.getScaleType() != null) {
// Clone in this method so that if we use this RequestBuilder to load into a View and then
// into a different target, we don't retain the transformation applied based on the previous
// View's scale type.
// 1.1 根据ScaleType获取Glide自己的压缩策略
switch (view.getScaleType()) {
case CENTER_CROP:
requestOptions = requestOptions.clone().optionalCenterCrop();
break;
case CENTER_INSIDE:
requestOptions = requestOptions.clone().optionalCenterInside();
break;
case FIT_CENTER:
case FIT_START:
case FIT_END:
requestOptions = requestOptions.clone().optionalFitCenter();
break;
case FIT_XY:
requestOptions = requestOptions.clone().optionalCenterInside();
break;
case CENTER:
case MATRIX:
default:
// Do nothing.
}
}
return into(
// 1.2 创建ViewTarget，用以处理最终加载图片到目标控件上。
glideContext.buildImageViewTarget(view, transcodeClass),
/*targetListener=*/ null,
requestOptions,
Executors.mainThreadExecutor());
}2 创建Request，注册Target和Request给requestManager管理。
private <Y extends Target<TranscodeType>> Y into(
@NonNull Y target,
@Nullable RequestListener<TranscodeType> targetListener,
BaseRequestOptions<?> options,
Executor callbackExecutor) {
Preconditions.checkNotNull(target);
if (!isModelSet) {
throw new IllegalArgumentException("You must call #load() before calling #into()");
}
// 创建Requst
Request request = buildRequest(target, targetListener, options, callbackExecutor);
Request previous = target.getRequest();
if (request.isEquivalentTo(previous)
&& !isSkipMemoryCacheWithCompletePreviousRequest(options, previous)) {
if (!Preconditions.checkNotNull(previous).isRunning()) {
previous.begin();
}
return target;
}
requestManager.clear(target);
// request交给ImageViewTarget
target.setRequest(request);
// target交给targetTracker，request交给requestTracker
requestManager.track(target, request);
return target;
}3 Engine.load启动图片加载，Engine是所有任务的整体调度引擎。
public <R> LoadStatus load(
GlideContext glideContext,
Object model,
Key signature,
int width,
int height,
Class<?> resourceClass,
Class<R> transcodeClass,
Priority priority,
DiskCacheStrategy diskCacheStrategy,
Map<Class<?>, Transformation<?>> transformations,
boolean isTransformationRequired,
boolean isScaleOnlyOrNoTransform,
Options options,
boolean isMemoryCacheable,
boolean useUnlimitedSourceExecutorPool,
boolean useAnimationPool,
boolean onlyRetrieveFromCache,
ResourceCallback cb,
Executor callbackExecutor) {
long startTime = VERBOSE_IS_LOGGABLE ? LogTime.getLogTime() : 0;
EngineKey key =
keyFactory.buildKey(
model,
signature,
width,
height,
transformations,
resourceClass,
transcodeClass,
options);
EngineResource<?> memoryResource;
synchronized (this) {
// 3.1 查找缓存
memoryResource = loadFromMemory(key, isMemoryCacheable, startTime);
if (memoryResource == null) {
// 3.2 缓存未命中，继续后续策略
return waitForExistingOrStartNewJob(
glideContext,
model,
signature,
width,
height,
resourceClass,
transcodeClass,
priority,
diskCacheStrategy,
transformations,
isTransformationRequired,
isScaleOnlyOrNoTransform,
options,
isMemoryCacheable,
useUnlimitedSourceExecutorPool,
useAnimationPool,
onlyRetrieveFromCache,
cb,
callbackExecutor,
key,
startTime);
}
}
// 查询缓存命中
cb.onResourceReady(memoryResource, DataSource.MEMORY_CACHE);
return null;
}3.1 查询memory缓存：先查询活动缓存，命中直接返回结果，否则查询内存缓存。
private EngineResource<?> loadFromMemory(
EngineKey key, boolean isMemoryCacheable, long startTime) {
if (!isMemoryCacheable) {
return null;
}
// 活动缓存
EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key);
if (active != null) {
if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);
}
// 命中直接返回
return active;
}
// 内存缓存
EngineResource<?> cached = loadFromCache(key);
if (cached != null) {
if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
logWithTimeAndKey("Loaded resource from cache", startTime, key);
}
// 命中直接返回
return cached;
}
return null;
}如果内存缓存命中，则调用Request onResourceReady通知资源就绪，Request会使用ViewTarget给控件加载内容。
如果没有命中则继续后续策略，查找磁盘缓存（如果没有被使用者禁用）
3.2 磁盘缓存
private <R> LoadStatus waitForExistingOrStartNewJob(
GlideContext glideContext,
Object model,
Key signature,
int width,
int height,
Class<?> resourceClass,
Class<R> transcodeClass,
Priority priority,
DiskCacheStrategy diskCacheStrategy,
Map<Class<?>, Transformation<?>> transformations,
boolean isTransformationRequired,
boolean isScaleOnlyOrNoTransform,
Options options,
boolean isMemoryCacheable,
boolean useUnlimitedSourceExecutorPool,
boolean useAnimationPool,
boolean onlyRetrieveFromCache,
ResourceCallback cb,
Executor callbackExecutor,
EngineKey key,
long startTime) {
EngineJob<?> current = jobs.get(key, onlyRetrieveFromCache);
if (current != null) {
current.addCallback(cb, callbackExecutor);
if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
logWithTimeAndKey("Added to existing load", startTime, key);
}
return new LoadStatus(cb, current);
}
EngineJob<R> engineJob =
engineJobFactory.build(
key,
isMemoryCacheable,
useUnlimitedSourceExecutorPool,
useAnimationPool,
onlyRetrieveFromCache);
DecodeJob<R> decodeJob =
decodeJobFactory.build(
glideContext,
model,
key,
signature,
width,
height,
resourceClass,
transcodeClass,
priority,
diskCacheStrategy,
transformations,
isTransformationRequired,
isScaleOnlyOrNoTransform,
onlyRetrieveFromCache,
options,
engineJob);
jobs.put(key, engineJob);
engineJob.addCallback(cb, callbackExecutor);
// 启动任务 decodeJob
engineJob.start(decodeJob);
if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
logWithTimeAndKey("Started new load", startTime, key);
}
return new LoadStatus(cb, engineJob);
}3.2.1 启动decodeJob
public synchronized void start(DecodeJob<R> decodeJob) {
this.decodeJob = decodeJob;
GlideExecutor executor =
decodeJob.willDecodeFromCache() ? diskCacheExecutor : getActiveSourceExecutor();
executor.execute(decodeJob);
} boolean willDecodeFromCache() {
Stage firstStage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
return firstStage == Stage.RESOURCE_CACHE || firstStage == Stage.DATA_CACHE;
}private Stage getNextStage(Stage current) {
switch (current) {
case INITIALIZE:
return diskCacheStrategy.decodeCachedResource()
? Stage.RESOURCE_CACHE
: getNextStage(Stage.RESOURCE_CACHE);
case RESOURCE_CACHE:
return diskCacheStrategy.decodeCachedData()
? Stage.DATA_CACHE
: getNextStage(Stage.DATA_CACHE);
case DATA_CACHE:
return onlyRetrieveFromCache ? Stage.FINISHED : Stage.SOURCE;
case SOURCE:
case FINISHED:
return Stage.FINISHED;
default:
throw new IllegalArgumentException("Unrecognized stage: " + current);
}
}可以看到willDecodeFromCache通过getNextStage获取firstStage，判断当前firstStage是RESOURCE_CACHE / DATA_CACHE则使用diskCacheExecutor。
通过getNextStage可以看出，Stage取决于diskCacheStrategy的decodeCachedResource decodeCachedData这两个方法。
DiskCacheStrategy提供了5个实现，策略详情如下：
使用者如果没有设置，默认使用的是AUTOMATIV，则可以看出willDecodeFromCache返回true，选用diskCacheExecutor execute(decodeJob); 执行decodeJob。
private void runWrapped() {
// 初始状态是INITIALIZE
switch (runReason) {
case INITIALIZE:
// 1 取策略
stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
// 2 取策略对应处理器
currentGenerator = getNextGenerator();
// 3 执行
runGenerators();
break;
case SWITCH_TO_SOURCE_SERVICE:
runGenerators();
break;
case DECODE_DATA:
decodeFromRetrievedData();
break;
default:
throw new IllegalStateException("Unrecognized run reason: " + runReason);
}
}decodeJob任务run->runWrapped，这里使用的状态模式做处理，根据当前状态取对应策略做处理。
runReason初始状态是INITIALIZE，
1> 执行getNextStage(Stage.INITIALIZE);取策略状态，参考前面的getNextStage分析，使用默认策略是AUTOMATIV调用getNextStage返回stage = Stage.RESOURCE_CACHE，
2> getNextGenerator根据RESOURCE_CACHE生成ResourceCacheGenerator，currentGenerator = new ResourceCacheGenerator
private DataFetcherGenerator getNextGenerator() {
switch (stage) {
// stage == RESOURCE_CACHE
case RESOURCE_CACHE:
return new ResourceCacheGenerator(decodeHelper, this);
case DATA_CACHE:
return new DataCacheGenerator(decodeHelper, this);
case SOURCE:
return new SourceGenerator(decodeHelper, this);
case FINISHED:
return null;
default:
throw new IllegalStateException("Unrecognized stage: " + stage);
}
}3> runGenerators执行策略，这里循环遍历执行策略，未命中就找下一策略继续执行，命中即跳出。
private void runGenerators() {
currentThread = Thread.currentThread();
startFetchTime = LogTime.getLogTime();
boolean isStarted = false;
// currentGenerator.startNext执行，若执行不命中返回false进入循环体，获取下一个策略继续执行
// 这里的逻辑就是遍历执行所有的策略。
while (!isCancelled
&& currentGenerator != null
&& !(isStarted = currentGenerator.startNext())) {
stage = getNextStage(stage);
currentGenerator = getNextGenerator();
if (stage == Stage.SOURCE) {
reschedule();
return;
}
}
// 走到这里stage是FINISHED表示遍历了所有策略均未命中，失败。
if ((stage == Stage.FINISHED || isCancelled) && !isStarted) {
notifyFailed();
}
}循环遍历会依次获取如下三个Generator执行startNext：
ResourceCacheGenerator 解码后的缓存
DataCacheGenerator 源数据缓存
SourceGenerator 从数据源重新获取
我们假设缓存均为命中（缓存策略另起文章，本文为打通整体流程）会一直执行到SourceGenerator的startNext。
4 从数据源获取数据：
SourceGenerator startNext其实就是要从实际数据源获取数据。它是怎么做的呢？在前面讲解with初始化Glide时讲到Glide通过Registry保存了许多如下的数据源地址和ModelLoader的对应关系，这里就是通过使用者传入的数据源类型根据Registry保存的关系生成ModelLoader做处理的。
.append(GlideUrl.class, InputStream.class, new HttpGlideUrlLoader.Factory()).append的数据最终是以Entry数据结构存储在MultiModelLoaderFactory：
private <Model, Data> void add(
@NonNull Class<Model> modelClass,
@NonNull Class<Data> dataClass,
@NonNull ModelLoaderFactory<? extends Model, ? extends Data> factory,
boolean append) {
Entry<Model, Data> entry = new Entry<>(modelClass, dataClass, factory);
entries.add(append ? entries.size() : 0, entry);
}获取数据的操作者DataLoader，是通过Registry获取与使用者传入的数据源的地址类型匹配的ModelLoadFactory，由factory生成对应的ModelLoad，ModelLoad再生成自己的DataLoader。DataLoader其中包含真正做事的fetcher，最终通过fetcher获取数据：
public boolean startNext() {
if (dataToCache != null) {
Object data = dataToCache;
dataToCache = null;
cacheData(data);
}
if (sourceCacheGenerator != null && sourceCacheGenerator.startNext()) {
return true;
}
sourceCacheGenerator = null;
loadData = null;
boolean started = false;
while (!started && hasNextModelLoader()) {
// 1 取LoadData
loadData = helper.getLoadData().get(loadDataListIndex++);
if (loadData != null
&& (helper.getDiskCacheStrategy().isDataCacheable(loadData.fetcher.getDataSource())
|| helper.hasLoadPath(loadData.fetcher.getDataClass()))) {
started = true;
// 2 已经生成并获取到了LoadData，开始使用LoadData实际获取数据
startNextLoad(loadData);
}
}
return started;
}1 尝试获取LoadData，LoadData是获取源数据的实际操作者，其中包含Fetcher用于实际操作。
List<LoadData<?>> getLoadData() {
if (!isLoadDataSet) {
isLoadDataSet = true;
loadData.clear();
// 1.1 通过mode类型获取到对应的所有的ModelLoader
List<ModelLoader<Object, ?>> modelLoaders = glideContext.getRegistry().getModelLoaders(model);
for (int i = 0, size = modelLoaders.size(); i < size; i++) {
ModelLoader<Object, ?> modelLoader = modelLoaders.get(i);
// 1.2 通过ModelLoader生成LoadData
LoadData<?> current = modelLoader.buildLoadData(model, width, height, options);
if (current != null) {
loadData.add(current);
}
}
}
return loadData;
}1.1 通过model类型获取ModelLoader，ModelLoader可以创建自己的LoadData。
public <A> List<ModelLoader<A, ?>> getModelLoaders(@NonNull A model) {
List<ModelLoader<A, ?>> modelLoaders = getModelLoadersForClass(getClass(model));
if (modelLoaders.isEmpty()) {
throw new NoModelLoaderAvailableException(model);
}
int size = modelLoaders.size();
boolean isEmpty = true;
List<ModelLoader<A, ?>> filteredLoaders = Collections.emptyList();
//noinspection ForLoopReplaceableByForEach to improve perf
for (int i = 0; i < size; i++) {
ModelLoader<A, ?> loader = modelLoaders.get(i);
if (loader.handles(model)) {
if (isEmpty) {
filteredLoaders = new ArrayList<>(size - i);
isEmpty = false;
}
filteredLoaders.add(loader);
}
}
if (filteredLoaders.isEmpty()) {
throw new NoModelLoaderAvailableException(model, modelLoaders);
}
return filteredLoaders;
}
@NonNull
private synchronized <A> List<ModelLoader<A, ?>> getModelLoadersForClass(
@NonNull Class<A> modelClass) {
List<ModelLoader<A, ?>> loaders = cache.get(modelClass);
if (loaders == null) {
// 根据modelClass从Entrys取loaders
loaders = Collections.unmodifiableList(multiModelLoaderFactory.build(modelClass));
cache.put(modelClass, loaders);
}
return loaders;
}遍历所有Entry，找到匹配的Factory创建出对应的ModelLoader实例。
synchronized <Model> List<ModelLoader<Model, ?>> build(@NonNull Class<Model> modelClass) {
try {
List<ModelLoader<Model, ?>> loaders = new ArrayList<>();
// 遍历所有Entrys
for (Entry<?, ?> entry : entries) {
// Avoid stack overflow recursively creating model loaders by only creating loaders in
// recursive requests if they haven't been created earlier in the chain. For example:
// A Uri loader may translate to another model, which in turn may translate back to a Uri.
// The original Uri loader won't be provided to the intermediate model loader, although
// other Uri loaders will be.
if (alreadyUsedEntries.contains(entry)) {
continue;
}
if (entry.handles(modelClass)) {
alreadyUsedEntries.add(entry);
// build去创建Loader，因为Entry里方的是工厂，这里是通过工厂创建实际对象。
loaders.add(this.<Model, Object>build(entry));
alreadyUsedEntries.remove(entry);
}
}
return loaders;
} catch (Throwable t) {
alreadyUsedEntries.clear();
throw t;
}
}1.2 通过ModelLoader生成LoadData（以HttpGlideUrlLoader为例）
@Override
public LoadData<InputStream> buildLoadData(
@NonNull GlideUrl model, int width, int height, @NonNull Options options) {
// GlideUrls memoize parsed URLs so caching them saves a few object instantiations and time
// spent parsing urls.
GlideUrl url = model;
if (modelCache != null) {
url = modelCache.get(model, 0, 0);
if (url == null) {
modelCache.put(model, 0, 0, model);
url = model;
}
}
int timeout = options.get(TIMEOUT);
// 生成LoadData和HttpUrlFetcher
return new LoadData<>(url, new HttpUrlFetcher(url, timeout));
}2 LoadData已经生成，fetcher.loadData开始实际工作并传入回调用以感知运行结果：
private void startNextLoad(final LoadData<?> toStart) {
// 实际是调用fetcher
loadData.fetcher.loadData(
helper.getPriority(),
new DataCallback<Object>() {
@Override
public void onDataReady(@Nullable Object data) {
if (isCurrentRequest(toStart)) {
onDataReadyInternal(toStart, data);
}
}
@Override
public void onLoadFailed(@NonNull Exception e) {
if (isCurrentRequest(toStart)) {
onLoadFailedInternal(toStart, e);
}
}
});
}做完事情后回调DataCallback的onDataReady通知完成。
public void loadData(
@NonNull Priority priority, @NonNull DataCallback<? super InputStream> callback) {
long startTime = LogTime.getLogTime();
try {
// Doing...
InputStream result = loadDataWithRedirects(glideUrl.toURL(), 0, null, glideUrl.getHeaders());
// 成功，回调通知
callback.onDataReady(result);
} catch (IOException e) {
if (Log.isLoggable(TAG, Log.DEBUG)) {
Log.d(TAG, "Failed to load data for url", e);
}
callback.onLoadFailed(e);
} finally {
if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
Log.v(TAG, "Finished http url fetcher fetch in " + LogTime.getElapsedMillis(startTime));
}
}
}整体流程如图：
这里以请求网络资源为例，则会调用到HttpUrlFetcher请求网络，成功后回调传回结果。
回调EncodeJob onResourceDecoded，放入本地磁盘缓存。
Engine接收到EngineJobe完成的回调，会把结果放入活动缓存。
这里开始切换回主线程，开始着手把图片加载到控件了。EngineJobe回调SingleRequest onResourceReady，SingleRequest 持有着ImageViewTarget，这就把资源加载到控件了。
.into完整流程图：
总体来讲：
使用者调用.with，传入数据来源，这里主要是对Glide做初始化准备工作，主要包括监控生命周期的空白Fragment的创建；
.load主要提供了各种个性化配置；
.into传入目标控件，是glide真正启动的入口，这里开始实际请求数据加载到控件，其中包含了数据缓存、对象复用、图片压缩等。
最后
以上就是耍酷溪流为你收集整理的【笔记】开源框架 - Glide（三）：代码流程分析的全部内容，希望文章能够帮你解决【笔记】开源框架 - Glide（三）：代码流程分析所遇到的程序开发问题。
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