面试官：让你设计一个图片加载框架，你会怎么做？

设计一个图片加载框架是一个复杂但非常有价值的挑战，因为它涉及到性能、内存管理、用户体验等多个方面。如果让我来设计，我会从以下几个核心模块和设计原则出发：

核心目标

首先，明确框架的核心目标：

1. 高效加载: 快速地从不同来源（网络、本地、资源文件等）加载图片。
2. 内存优化: 避免 OOM (Out of Memory) 错误，智能地管理 Bitmap 内存。
3. 流畅体验: 加载过程不阻塞 UI 线程，提供占位符、加载失败图等。
4. 可扩展性: 易于添加新的图片来源、缓存策略、图片变换等。
5. 易用性: 提供简洁、链式调用的 API 供开发者使用。

架构设计 - 分层与模块化

我会采用分层和模块化的设计思路，将框架拆分为几个主要部分：

1. 请求层 (Request Layer) / API

• 职责: 提供给开发者使用的入口。负责接收加载请求（URL/URI/Resource ID）、目标 View (ImageView 等)、以及各种配置选项（占位符、错误图、变换、缓存策略等）。
• 设计:
  • 采用链式调用 (Fluent Interface)，例如 ImageLoader.with(context).load(url).placeholder(R.drawable.placeholder).error(R.drawable.error).into(imageView);
  • 使用 RequestBuilder 模式来构建复杂的加载请求。
  • 持有 Context，但需要注意内存泄漏，通常使用 ApplicationContext 或与组件生命周期绑定。

2. 调度层 (Dispatcher Layer)

• 职责: 管理和调度图片加载任务。判断图片是否在缓存中，决定是从缓存加载还是启动新的加载任务，管理线程池。
• 设计:
  • 维护一个任务队列。
  • 线程池 (ExecutorService): 使用固定大小或可缓存的线程池来执行耗时的网络请求和磁盘 I/O 操作。区分网络线程池和磁盘线程池可能更有利于优化。
  • 任务优先级: (可选) 支持设置请求优先级。
  • 请求合并: (可选) 对于同一个资源、相同参数的并发请求，可以合并，避免重复加载。

3. 缓存层 (Cache Layer)

这是图片加载框架的核心优化点，通常包含两级或三级缓存：

• a) 内存缓存 (Memory Cache):

  • 职责: 快速存取解码后的 Bitmap 对象，避免重复解码和内存分配。
  • 实现: 使用 LruCache (Least Recently Used) 是最常见的策略，因为它有固定大小限制，能自动移除最近最少使用的项。
  • Key: 通常是 图片 URL/URI + 请求参数（如尺寸、变换）的组合 Hash 值。
  • 优化: 可以考虑使用弱引用或软引用配合 LruCache，或者实现 Bitmap 复用池 (Bitmap Pool) 来减少 GC 压力和内存抖动 (类似 Glide 的做法)。

• b) 磁盘缓存 (Disk Cache):

  • 职责: 持久化存储原始图片文件或解码后的文件，避免重复的网络请求或本地 I/O。
  • 实现: 可以基于 DiskLruCache (一个独立的优秀实现) 或自行实现类似的 LRU 策略。需要管理缓存大小、有效期、存储路径。
  • 存储内容: 可以选择存储下载的原始文件流 (节省解码时间，但加载时仍需解码) 或 解码转换后的 Bitmap 文件 (加载更快，但可能占用更多空间，且不易进行二次变换)。存储原始文件流更常见。
  • Key: 通常是图片 URL/URI 的 Hash 值。

• c) (可选) 活动资源缓存 (Active Resources Cache):

  • 职责: 跟踪那些正在被 ImageView 使用的 Bitmap，即使它们在 LruCache 中被移除了，只要还在显示，就不回收。
  • 实现: 使用引用计数或弱引用来管理。

4. 数据源层 (Data Fetching Layer)

• 职责: 负责从不同的数据源获取原始图片数据流。
• 设计:
  • 定义统一的 Fetcher / Loader 接口，例如 interface Fetcher<T> { InputStream fetch(T source); }。
  • 提供针对不同数据源的实现：
    • HttpUrlFetcher: 使用 HttpURLConnection 或 OkHttp 等网络库进行网络请求。
    • FileFetcher: 加载本地文件。
    • ContentUriFetcher: 加载 Content Provider 提供的资源。
    • ResourceFetcher: 加载 drawable 或 mipmap 资源。
  • 可扩展: 允许开发者注册自定义的 Fetcher 来支持特殊的数据源。

5. 解码与变换层 (Decode & Transformation Layer)

• 职责:
  • 解码 (Decode): 将图片数据流 (InputStream) 解码成 Bitmap 对象。需要处理不同格式 (JPEG, PNG, GIF, WebP)。
  • 变换 (Transformation): 对解码后的 Bitmap 进行处理，如裁剪、缩放、圆角、滤镜等。
• 设计:
  • 解码优化:
    • 使用 BitmapFactory.Options 中的 inJustDecodeBounds 来获取图片原始尺寸。
    • 使用 inSampleSize 进行降采样，加载适合目标 ImageView 尺寸的 Bitmap，避免加载过大图片导致 OOM。
    • 考虑使用 BitmapRegionDecoder 处理超大图片。
  • 变换接口: 定义 Transformation 接口，例如 interface Transformation { Bitmap transform(Bitmap source); }。
  • 链式变换: 支持应用多个变换效果。
  • 缓存 Key: 变换操作需要影响缓存 Key，确保不同变换结果被区分缓存。

6. 显示层 (Display Layer)

• 职责: 将最终处理好的 Bitmap 或 Drawable 设置到目标 View 上。
• 设计:
  • 处理 ImageView 的 ScaleType。
  • 提供过渡动画（如淡入淡出 CrossFade）。
  • 确保在 UI 线程 中更新 View。
  • 处理 Target 回收和复用：确保 ImageView 复用时，旧的加载请求被取消，避免图片错位。

关键设计考量

• 生命周期管理: 框架需要感知 Activity / Fragment 的生命周期。当组件销毁时，自动取消关联的加载请求，释放资源，防止内存泄漏。可以使用 LifecycleObserver 或 Jetpack Lifecycle 组件。
• 错误处理: 定义清晰的错误回调机制，方便开发者处理加载失败的情况（显示错误图、重试逻辑等）。
• 资源管理: 尤其是 Bitmap 的管理和复用，是避免 OOM 的关键。Bitmap Pool 是一个重要的优化手段。
• 并发控制: 合理设计线程池大小，避免创建过多线程。考虑网络请求库的并发控制。
• 可配置性: 允许开发者配置缓存大小、缓存策略、线程池、默认选项等。

总结

设计一个图片加载框架需要综合考虑性能、内存、用户体验和可维护性。我会采用分层架构，将职责明确划分到请求、调度、缓存（内存、磁盘）、数据获取、解码变换和显示等模块。核心在于高效的缓存策略（尤其是 LruCache 和 DiskLruCache）、智能的内存管理（Bitmap 降采样和复用）、流畅的异步加载（线程池和 UI 更新），以及与 Android 生命周期的高度集成。同时，提供简洁易用的 API 和良好的扩展性也是成功的关键。

这样的回答展示了你对图片加载流程的深入理解，以及架构设计、性能优化和 Android 平台特性的考虑，结构清晰，覆盖了关键点。