Android程序员的痛你永远不懂(一)：Bitmap到底占用多大内存？

JackJiang · 8 年前

前言

本文着重讨论Bitmap的内存占用情况，如果您需要了解如何在实践中减少Bitmap的内存占用，请查看本文的下篇《Android程序员的痛你永远不懂（二）：如何减少Bitmap内存占用？》。

推荐阅读：《用于IM中图片压缩的Android工具类源码，效果可媲美微信 [附件下载]》。

基础技术要点

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，官方的说明是这样的：

density：The logical density of the display. This is a scaling factor for the Density Independent Pixel unit, where one DIP is one pixel on an approximately 160 dpi screen (for example a 240x320, 1.5”x2” screen), providing the baseline of the system’s display. Thus on a 160dpi screen this density value will be 1; on a 120 dpi screen it would be .75; etc.
This value does not exactly follow the real screen size (as given by xdpi and ydpi, but rather is used to scale the size of the overall UI in steps based on gross changes in the display dpi. For example, a 240x320 screen will have a density of 1 even if its width is 1.8”, 1.3”, etc. However, if the screen resolution is increased to 320x480 but the screen size remained 1.5”x2” then the density would be increased (probably to 1.5).
densityDpi：The screen density expressed as dots-per-inch.

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：

density	1	1.5	2	3	3.5	4
densityDpi	160	240	320	480	560	640

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; }

SkBitmap.cpp

size_t SkBitmap::ComputeRowBytes(Config c, int width) {
    return SkColorTypeMinRowBytes(SkBitmapConfigToColorType(c), width);
}
SkImageInfo.h
 
static int SkColorTypeBytesPerPixel(SkColorType ct) {
   static const uint8_t gSize[] = {
    0,  // Unknown
    1,  // Alpha_8
    2,  // RGB_565
    2,  // ARGB_4444
    4,  // RGBA_8888
    4,  // BGRA_8888
    1,  // kIndex_8
  };
  SK_COMPILE_ASSERT(SK_ARRAY_COUNT(gSize) == (size_t)(kLastEnum_SkColorType + 1),
                size_mismatch_with_SkColorType_enum);
 
   SkASSERT((size_t)ct < SK_ARRAY_COUNT(gSize));
   return gSize[ct];
}
 
static inline size_t SkColorTypeMinRowBytes(SkColorType ct, int width) {
    return width * SkColorTypeBytesPerPixel(ct);
}

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。。。

2Density

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。

BitmapFactory.java：

public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
    InputStream is, Rect pad, Options opts) {
 
//实际上，我们这里的opts是null的，所以在这里初始化。
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; //这里density的值如果对应资源目录为hdpi的话，就是240
    }
}
 
if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
//请注意，inTargetDensity就是当前的显示密度，比如三星s6时就是640
    opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
}
 
return decodeStream(is, pad, opts);
}

我们看到 opts 这个值被初始化，而它的构造居然如此简单：

public Options() {
   inDither = false;
   inScaled = true;
   inPremultiplied = true;
}

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。

BitmapFactory.cpp：

static jobject doDecode(JNIEnv* env, SkStreamRewindable* stream, jobject padding, jobject options) {
 
......
    if (env->GetBooleanField(options, gOptions_scaledFieldID)) {
        const int density = env->GetIntField(options, gOptions_densityFieldID);//对应hdpi的时候，是240
        const int targetDensity = env->GetIntField(options, gOptions_targetDensityFieldID);//三星s6的为640
        const int screenDensity = env->GetIntField(options, gOptions_screenDensityFieldID);
        if (density != 0 && targetDensity != 0 && density != screenDensity) {
            scale = (float) targetDensity / density;
        }
    }
}
 
const bool willScale = scale != 1.0f;
......
SkBitmap decodingBitmap;
if (!decoder->decode(stream, &decodingBitmap, prefColorType,decodeMode)) {
   return nullObjectReturn("decoder->decode returned false");
}
//这里这个deodingBitmap就是解码出来的bitmap，大小是图片原始的大小
int scaledWidth = decodingBitmap.width();
int scaledHeight = decodingBitmap.height();
if (willScale && decodeMode != SkImageDecoder::kDecodeBounds_Mode) {
    scaledWidth = int(scaledWidth * scale + 0.5f);
    scaledHeight = int(scaledHeight * scale + 0.5f);
}
if (willScale) {
    const float sx = scaledWidth / float(decodingBitmap.width());
    const float sy = scaledHeight / float(decodingBitmap.height());
 
    // TODO: avoid copying when scaled size equals decodingBitmap size
    SkColorType colorType = colorTypeForScaledOutput(decodingBitmap.colorType());
    // FIXME: If the alphaType is kUnpremul and the image has alpha, the
    // colors may not be correct, since Skia does not yet support drawing
    // to/from unpremultiplied bitmaps.
    outputBitmap->setInfo(SkImageInfo::Make(scaledWidth, scaledHeight,
            colorType, decodingBitmap.alphaType()));
    if (!outputBitmap->allocPixels(outputAllocator, NULL)) {
        return nullObjectReturn("allocation failed for scaled bitmap");
    }
 
    // If outputBitmap's pixels are newly allocated by Java, there is no need
    // to erase to 0, since the pixels were initialized to 0.
    if (outputAllocator != &javaAllocator) {
        outputBitmap->eraseColor(0);
    }
 
    SkPaint paint;
    paint.setFilterLevel(SkPaint::kLow_FilterLevel);
 
    SkCanvas canvas(*outputBitmap);
    canvas.scale(sx, sy);
    canvas.drawBitmap(decodingBitmap, 0.0f, 0.0f, &paint);
}
......
}

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。

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

3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”。

4小结

其实，通过前面的代码跟踪，我们就不难知道，Bitmap 在内存当中占用的大小其实取决于：

色彩格式，前面我们已经提到，如果是 ARGB8888 那么就是一个像素4个字节，如果是 RGB565 那就是2个字节
原始文件存放的资源目录（是 hdpi 还是 xxhdpi 可不能傻傻分不清楚哈）
目标屏幕的密度（所以同等条件下，红米在资源方面消耗的内存肯定是要小于三星S6的）

全站即时通讯技术资料分类

2 楼: 花子x · 8 年前

文章不错，不过讲的有点多，Bitmap占用内存的大小，其实可以直接根据Bitmap的宽高计算得出，这里面讲的C++这些的，其实只是来计算最终生成的Bitmap的大小。

Bitmap的Config.ARGB_8888 说的很清楚，Each pixel is stored on 4 bytes , 所以其实可以直接拿Bitmap的宽x高x4就得出了。而不是原始图片的宽高。

3 楼: kkdevx · 8 年前

今天被面试官问了图片使用内存的问题，和如何优化。。我想说了，看了这篇文章，就可以和面试官扯淡了！！

4 楼: JackJiang · 8 年前

文章是从腾讯的Bugly团队转载的，写的确实不错。

不过开头有关density和densityDpi的那个表格，没看明白，不知道其它人有没有看明白

5 楼: JackJiang · 8 年前

引用：花子x 发表于 2016-03-18 05:39
文章不错，不过讲的有点多，Bitmap占用内存的大小，其实可以直接根据Bitmap的宽高计算得出，这里面讲的C++ ...

你应该没有看完作者写的内容，一个图片真正占用的内存数，还跟所谓的屏幕密度有关。
我的描述可能不尽准确，以作者的文字为准，写的还是比较严谨，值得推敲的。

本文目录

前言

基础技术要点

系统已提供Bitmap内存占用计算方法

Bitmap内存占用是按什么策略计算出来的？

1getByteCount

2Density

3精度

4小结

全站即时通讯技术资料分类

本帖已收录至以下技术专辑

MobileIMSDK (v6.5精编版)

MobileIMSDK-Web (有偿开源)

RainbowAVnew (有偿开源)

RainbowChat (技术转让)

RainbowChat-Web (技术转让)

精华之王

白金版主

终身成就

即时通讯网

友情链接[友链交换]

关于

微信公众号new

本文目录

前言

基础技术要点

系统已提供Bitmap内存占用计算方法

Bitmap内存占用是按什么策略计算出来的？

1getByteCount

2Density

3精度

4小结

全站即时通讯技术资料分类

本帖已收录至以下技术专辑

MobileIMSDK(v6.5精编版)

MobileIMSDK-Web(有偿开源)

RainbowAVnew(有偿开源)

RainbowChat(技术转让)

RainbowChat-Web(技术转让)

精华之王

白金版主

终身成就

即时通讯网

友情链接[友链交换]

关于

微信公众号new

MobileIMSDK (v6.5精编版)

MobileIMSDK-Web (有偿开源)

RainbowAVnew (有偿开源)

RainbowChat (技术转让)

RainbowChat-Web (技术转让)

即时通讯网　