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Picasso,Glide,Fresco那个好?

标签:
Android

前言:在Android开发中,图片加载OOM一直困扰着很多开发者,在各种不合理的设计之下也容易导致图片加载OOM的问题,目前开源的比较常用的图片加载库也很多,比如老牌的UIL,Volley,AQuery还有比较优秀的Picasso,Glide,Fresco等.
本文仅简单地比较Fresco&Glide&Picasoo,如有错误还请斧正.

Picasso

由Square公司开源的一款图片加载和缓存的库,不过Picasso不支持磁盘缓存.也就是说如果想要做磁盘缓存的话需要另外想办法.(可以利用JakeWharton/DiskLruCache)

Glide

一款和Picasso类似的图片加载和缓存的开源库.虽然在函数定义和调用上和Picasso相差无几,但是Glide确实在性能方面比Picasso要好,值得注意的是Glide库仅支持Android 2.3.3及以上的版本.(PS:目前市面上貌似也很少看到Android 4.1以下的机型了,所以版本向下兼容可以不用担心.)

关于Glide和Picasso的比较文章推荐:
Introduction to Glide, Image Loader Library for Android, recommended by Google

Fresco

一款由Facebook今年推出的一个强大的图片加载库,Fresco 中设计有一个叫做 image pipeline 的模块。它负责从网络,从本地文件系统,本地资源加载图片。为了最大限度节省空间和CPU时间,它含有3级缓存设计(2级内存,1级文件)。Fresco 中设计有一个叫做 Drawees 模块,方便地显示loading图,当图片不再显示在屏幕上时,及时地释放内存和空间占用。Fresco 支持 Android2.3(API level 9) 及其以上系统。(摘自:http://fresco-cn.org/)
有关Fresco的使用教程请绕道:http://fresco-cn.org/docs/index.html#_

Fresco相比其他图片库如Picasso,UIL,Glide相比,所具有的最重要的几个独有特性:

  • 在Android 5.0以下系统,图片不存储在Java heap,而是存储在ashmemheap,中间的字节buffer同样位于native heap。使应用有更多内存空间,降低OOM风险,减少GC次数。
    渐进式的JPEG呈现。

  • 图片可以在任意点进行裁剪,而不是中心,即自定义居中焦点。

  • JPEG可以在native进行resize,避免了在缩小图片时的OOM风险。

  • 支持Gif和WebP。

Fresco&Glide&Picasso 比较

Facebook也提供了,关于Fresco和其他图片加载器的比较例子.下载地址:Fresco


由于图片数量比较少,很难看出差别,不过可以发现,在一般的情况下,Fresco和Glide在内存占用上,Fresco更优,这是由于Fresco将图片放置到一块特殊的Native内存,这块内存的管理是由Fresco进行的,所以Fresco的体积比较庞大,会为应用增加接近2M的体积,这算是Fresco的一个缺点.


在加载网络图片时,由于机型和网络环境不同,可能也会导致现实的数据有问题,不过在比较的时候,可以发现,Fresco在加载网络图片时,刚开始Heap内存占用也是58M左右,不过随着时间的推移,Heap内存占用的值会变大,可能是由于Fresco内存释放存在问题导致的.可见Fresco虽然在加载图片上独辟蹊径但是并没有传说中那么完美.

图片加载库的选择

根据自己平时在项目中的体会,在综合包的大小及图片加载器的稳定性后觉得Glide是比较适合用在产品中的图片加载库.
选择的原因如下:

  1. Glide默认提供配置支持本地图片缓存,缓存的机制是DiskLruCache.可以根据自己的需要,自定义图片缓存的路径.所以在考虑节省用户流量来看可以不考虑Picasso;

  2. 虽然Fresco也提供更强大的图片缓存和加载机制,不过在比较之后,感觉Fresco还是有待完善.Glide可以很简单的获取网络图片的Bitmap对象,而Fresco需要通过订阅数据源克隆Bitmap对象的引用才能存储值.操作方式不够简洁和友好.

  3. Fresco的库文件中,以最新的0.8.1为例,imagepipeline-0.8.1.aar光包得大小就有3.5M ,而Glide包的大小为465K为了让Apk包得体积更小,所以考虑使用Glide.

推荐:Android中实用的Gradle配置http://www.apkbus.com/blog-705730-61441.html

原文链接:http://www.apkbus.com/blog-705730-61444.html

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