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Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

程序员文章站 2022-05-31 18:46:11
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版权声明:本文原创作者:谷哥的小弟 http://blog.csdn.net/lfdfhl

前言

Android的源码公开策略丰富了手持设备的多样性,但随之而来的却是较为严重的”碎片化”——版本繁多、尺寸多样、功能定制。在Android项目开发中,软件工程师都会面临一个问题:如何适配多不同分辨率的设备?

许多人采用的是这样的方式:利用不同的dimens和drawable资源适配不同分辨率的设备。这么做当然没错,可是它也同时带来一些弊端

  • 在调试UI时挨个修改多个dimen文件中的每个值。 
    多数时候会先做一个分辨率出来,比如1920*1080;然后再对照这个效果适配其他分辨率的展示效果。如果要调整某个尺寸的大小,那么先要找到其对应的dimens文件,再去修改。
  • UI标注的困惑 
    UI设计师一般只会在一套UI上标注具体的尺寸大小和颜色。比如,只在1920*1080上标注了一个TextView的长度是100px,那么在1280*720上的分辨率上该控件的大小又该是多少呢?自己再换算一下?
  • 多套drawable容易导致APK文件较大。 
    图片多了,那么资源所占的体积必然会随之增大;在发布前为了减小APK的大小,可能又不得不做一些瘦身的操作,至于效果有时也觉得不痛不痒,乏善可陈。
  • 不同drawable资源带来的繁琐 
    如果某个切图需要修改,那么就需要替换各个drawable中对应的图片。这个过程中,如果错放了或者漏放了某个尺寸的图片,那么又是一个小悲剧了,它会导致图片在某些分辨率的手机上失真

嗯哼,毫不避讳的说:以上这些坑我都掉进去过,有的坑还有点深,快到我脖子了。 
踩了几次坑之后,我多么希望有这么一个框架:一套图片,一套布局,一个dimen完成多分辨率的适配!

在此期盼下,三年前,我开始了第一次尝试:

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

在那以后,我对这个框架进行了逐步的完善和重构;慢慢地将其完全融入项目中。

也是在那时起,有不少童鞋隔三差五地发私信问我:

你们多分辨率的适配到底是怎么做的呢? 
这个方案的原理可以详细说说么? 
这个代码有最新版本的么? 
你有完整的源码么?

……….

嗯哼,所有的这些问题我会在这个系列的文章中作出解答

好了,上车吧!

乘客们,关门请当心,车辆起步请拉好扶手。


Android中的度量单位

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

在此以华为P7为例,解释inch、px、pt、dpi、dip、densityDpi、TypedValue、sp等等Android中常见的度量单位

inch

inch即为英寸,它表示设备的物理屏幕的对角线长度。 
比如该例中P7的屏幕尺寸为5英寸,表示的就是手机的右上角与左下角之间的距离,其中1 inch = 2.54 cm

px

pixel简称为px,它表示屏幕的像素,也就是大家常说的屏幕分辨率。 
比如在该例中P7的分辨率为1920*1080,它表示屏幕的X方向上有1080个像素,Y方向上有1920个像素。

pt

pt类似于px,但常用于字体的单位,不再赘述

dpi和densityDpi

dot per inch简称为dpi,它表示每英寸上的像素点个数,所以它也常为屏幕密度。 
在Android中使用DisplayMetrics中的densityDpi字段表示该值,并且不少文档中常用dpi来简化或者指代densityDpi。

在手机屏幕一定的情况下,如果分辨率越高那么该值则越大,这就意味着画面越清晰、细腻和逼真。 
在此,仍然以华为P7为例,计算其dpi值。先利用勾股定理得其对角线的像素值为2202.91,再除以对角线的大小5,即2202.91/5=440.582;此处计算出的440.582便是该设备的屏幕密度。

Android中依据densityDpi的不同将设备分成了多个显示级别: 
ldpi、mdpi、hdpi、xhdpi、xxhdpi 
这些显示级别分别表示一定范围的dpi,比如160dpi—240dpi都称为hdpi,更多详情请参见下图。

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

其实,在Android的源码中也定义了这些常量,比如:

public static final int DENSITY_LOW = 120;

public static final int DENSITY_MEDIUM = 160;

public static final int DENSITY_XXHIGH = 480;

嗯哼,在了解了这些之后,现在我们再通过代码来获取设备的dpi值

private void getDisplayInfo(){
    Resources resources=getResources();
    DisplayMetrics displayMetrics = resources.getDisplayMetrics();
    float density = displayMetrics.density;
    int densityDpi = displayMetrics.densityDpi;
    System.out.println("----> density=" + density);
    System.out.println("----> densityDpi=" + densityDpi);
}
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输出结果:

—-> density=3.0 
—-> densityDpi=480

呃,获取到的densityDpi是480和我们计算出来的屏幕实际密度值440.582不一样。这是为什么呢? 
在每部手机出厂时都会为该手机设置屏幕密度,若其屏幕的实际密度是440dpi那么就会将其屏幕密度设置为与之接近的480dpi;如果实际密度为325dpi那么就会将其屏幕密度设置为与之接近的320dpi。这也就是说常见的屏幕密度是与每个显示级别的最大值相对应的,比如:120、160、240、320、480、640等。顺便说一下,看到代码中的density么?嗯哼,其实它就是一个倍数关系罢了,它表示当前设备的densityDpi和160的比值,例如此处480/160=3。为啥是除以160而不是其他数值呢?甭急,马上就会讲到了。

话说,林子大了什么鸟都有,有的手机不一定会选择120、160、240、320、480、640中的值作为屏幕密度,而是选择实际的dpi作为屏幕密度。比如为了发烧而生的小咪手机,它的某些机型的densityDpi就是个非常规的值。

其实,关于这一点,我们从Android源码对于densityDpi的注释也可以看到一些端倪:

The screen density expressed as dots-per-inch. 
May be either DENSITY_LOW,DENSITY_MEDIUM or DENSITY_HIGH

请注意这里的措辞”May be”,它也没有说一定非要是DENSITY_LOW、DENSITY_MEDIUM、 DENSITY_HIGH这些系统常量。 
好吧,这可能就是Android”碎片化”的一个佐证吧。

dp

density-independent pixel简称为dip或者dp,它表示与密度无关的像素。 
如果使用dp作为长度单位,那么该长度在不同密度的屏幕中显示的比例将保持一致。

既然dp与密度无关,那么它与px又有什么关系呢?

在刚提到的Android的多个显示级别中有一个mdpi,它被称为基准密度 
正如官方文档所言:

The density-independent pixel is equivalent to one physical pixel on a 160 dpi screen, which is the baseline density assumed by the system for a “medium” density screen.

当dpi=160时1px=1dp,也就是说所有dp和px的转换都是基于mdpi而言的。 
比如当dpi=320(即xhdpi)时1dp=2px;当dpi=480(即xxhdpi)时1dp=3px,该过程的换算公式为:

dp * (dpi / 160)

完整的对应关系,请参照下图。 
Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

例如:在布局中指定了某个控件的高为100dp,那么它在ldpi的手机上高为75px,在mdpi的手机上高为100px,在xhdpi手机上高为200px;以此类推,其高在不同屏幕中显示的比例保持了一致

sp

scale-independent pixel简称为sp,它类似于dp,但主要用于表示字体的大小,不再赘述

TypedValue 
刚才提到,依据densityDpi的不同将设备分成了多个显示级别:ldpi、mdpi、hdpi、xhdpi、xxhdpi。看到这句话时想必很多人都觉得这个玩意太眼熟了,在res下不是有drawable-ldpi、drawable-mdpi、drawable-hdpi、drawable-xhdpi、drawable-xxhdpi、drawable-xxxdpi文件夹么?是的,但是它们有什么联系么? 
之前也说了:Android设备千差万别,不同设备的屏幕密度(densityDpi)自然也就各不相同,有的属于mdpi,某些又属于xhdpi,或者xxhdpi等等其他显示级别。设计师为了让同一个APP在各种手机上都获得较好的显示效果就会针对densityDpi的不同而单独提供一套UI图。 
比如,客户要求APP适配显示级别为:ldpi、mdpi、hdpi、xhdpi、xxhdpi的设备,那么UI设计师就需要5套尺寸不一的UI图分别放入res下的drawable-ldpi、drawable-mdpi、drawable-hdpi、drawable-xhdpi、drawable-xxhdpi文件夹里。当手机设备的显示级别为hdpi时,此时APP会去加载drawable-hdpi中对应图片;同理如果手机的显示级别为xxhdpi那么APP就会去自动加载drawable-xxhdpi中的资源图片。

关于此处的这种对应关系,我们再来看一段代码:

/**
 * 原创作者:
 * 谷哥的小弟
 *
 * 博客地址:
 * http://blog.csdn.net/lfdfhl
 */
private void getDrawableFolderDensity(){
    TypedValue typedValue = new TypedValue();
    Resources resources=mContext.getResources();
    int id = getResources().getIdentifier(imageName, "drawable" , packageName);
    resources.openRawResource(id, typedValue);
    int density=typedValue.density;
    System.out.println("----> density="+density);
}
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在此,我们可以发现: 
如果将图片放入drawable-ldpi,则其TypedValue.density 的值为120 
如果将图片放入drawable-mdpi,则其TypedValue.density的值为160

类似地操作总结如下图:

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

嗯哼,看到这是不是就将densityDpi和TypedValue中的density理解性地结合在一起了呢?说白了,设备会去res下找寻与之适应的资源图片,在这个找寻的过程中判断”是否合适”的方式就是将自身的densityDpi与res文件夹的TypedValue.density字段相比较。

TypedValue中除了刚说的density字段外,还有一个挺重要的方法applyDimension( ),源码如下:

 public static float applyDimension(int unit, float value,DisplayMetrics metrics)
    {
        switch (unit) {
        case COMPLEX_UNIT_PX:
            return value;
        case COMPLEX_UNIT_DIP:
            return value * metrics.density;
        case COMPLEX_UNIT_SP:
            return value * metrics.scaledDensity;
        case COMPLEX_UNIT_PT:
            return value * metrics.xdpi * (1.0f/72);
        case COMPLEX_UNIT_IN:
            return value * metrics.xdpi;
        case COMPLEX_UNIT_MM:
            return value * metrics.xdpi * (1.0f/25.4f);
        }
        return 0;
    }
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该方法的作用是把Android系统中的非标准度量尺寸(比如dip、sp、pt等)转变为标准度量尺寸px。在这段代码里,同样可以见到一个density;但是请注意它是DisplayMetrics中的字段而不是TypedValue的,请注意区分。


探究drawable图片的加载

这得从一次掉坑的经历说起。

有天下午,都快下班了,测试妹子跑到我工位前,急匆匆地说:图片失真了。哎,又不是失身,急啥嘛。我慢条斯理地瞅瞅了代码:代码没错呀,以前也都是这些的呀。到底是哪里出了幺蛾子呢?经过一番排查,发现是图片放错了地方:本来是该放到drawable-xxhdpi中的但是小手一抖错放到了drawable-xhdpi中导致了图片放大失真。

嗯哼,这个坑我们可能自己踩过,或者说这个现象我们略知一二,但是导致这个现象的原因是什么呢?它的背后隐藏着什么呢?

来吧,一起瞅瞅。

在此,准备了一张图,该图就是我的CSDN博客头像

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

图片的宽为144,高为180。

然后在res文件夹下建立drawable-ldpi、drawable-mdpi、drawable-hdpi、drawable-xhdpi、drawable-xxhdpi、drawable-xxxdpi文件夹,并且将该图片放入drawable-xxhdpi中

再利用ImageView显示该图片,代码如下:

<ImageView
    android:id="@+id/imageView"
    android:layout_width="wrap_content"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:layout_centerInParent="true"
    android:src="@drawable/lfdfhl"/>
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运行之后,看一下效果

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

最后,在Java代码中获取图片的宽高及其所占内存的大小,代码如下:

private void getImageInfo() {
    mImageView.post(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            BitmapDrawable bitmapDrawable = (BitmapDrawable) mImageView.getDrawable();
            if (null != bitmapDrawable) {
                Bitmap bitmap = bitmapDrawable.getBitmap();
                int width = bitmap.getWidth();
                int height = bitmap.getHeight();
                int byteCount = bitmap.getByteCount();
                System.out.println("----> width=" + width + ",height=" + height);
                System.out.println("----> byteCount=" + byteCount);
            }
        }
    });
}
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输出结果如下: 
width=144,height=180,byteCount=103680 
嗯哼,获取到的图片宽高和其原本的宽高一致。那么这个byteCount又是怎么算出来的呢? 
Android系统在利用drawable中的图片生成Bitmap时默认采用的色彩模式是Bitmap.Config.ARGB_8888;在该模式中一共有四个通道,其中A表示Alpha,R表示Red,G表示Green,B表示Blue;并且这四个通道每个各占8位即一个字节,所以合起来共计4个字节。于是可以算出:144*180*4=103680字节

现在将图片移至drawable-hdpi中,运行后查看效果: 
Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础 
输出结果如下: 
width=288,height=360,byteCount=414720 
哇哈,看到没有呢?——图片的宽和高都翻倍了,图片所占的内存大小也随之变大了4倍。

继续尝试,在将图片移至drawable-ldpi中,运行后查看效果:

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

输出结果如下: 
width=576,height=720,byteCount=1658880 
这就更明显了,图片的宽和高都变大了4倍,图片所占的内存大小也随之变大了16倍。

嗯哼,如果将图片放入drawable-mdpi,drawable-xhdpi,drawable-xxxhdpi中也会发现类似的现象:图片的宽高及其所占内存在按照比例放大或者缩小,详情请参见下图

Android多分辨率适配框架(1)— 核心基础

既然已经看到了这个现象,那就再从源码(Lollipop 5.0)角度来看看当加载drawable中的图片时的具体实现

  1. 调用BitmapFactory中的的decodeResource()加载drawable文件夹里的图片,源码如下:

    public static Bitmap decodeResource(Resources res, int id, Options opts) {
        Bitmap bm = null;
        InputStream is = null;
        try {
            final TypedValue value = new TypedValue();
            is = res.openRawResource(id, value);
            bm = decodeResourceStream(res, value, is, null, opts);
        } catch (Exception e) {
    
        } finally {
            try {
                if (is != null) is.close();
            } catch (IOException e) {
    
            }
        }
    
        if (bm == null && opts != null && opts.inBitmap != null) {
            throw new IllegalArgumentException("Problem decoding into existing bitmap");
        }
        return bm;
    }
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    在该方法中第6行调用openRawResource()后,value中就保存了该资源所在文件夹的destiny,这点和刚才的讲解是一致的,不再赘述。在此之后,继续执行decodeResourceStream()

  2. 调用decodeResourceStream( )方法

    public static Bitmap decodeResourceStream(Resources res, TypedValue value,
            InputStream is, Rect pad, Options opts) {
        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;
            }
        }       
        if (opts.inTargetDensity == 0 && res != null) {
            opts.inTargetDensity = res.getDisplayMetrics().densityDpi;
        }     
        return decodeStream(is, pad, opts);
    }
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    在该方法中有两个非常重要的操作。

    第一步: 
    为opts.inDensity赋值,请参见代码第6-13行。

    经过操作opts.inDensity会被赋值为120、160、240、320、480、640中的一个值

    第二步: 
    为opts.inTargetDensity赋值,请参见代码第14-16行。

    经过操作opts.inTargetDensity会被赋值为手机屏幕的densityDpi

  3. 调用decodeStream()方法 
    在该方法中会调用decodeStreamInternal();它又会继续调用nativeDecodeStream( ),该方法是native的;在BitmapFactory.cpp可见这个方法内部又调用了doDecode()它的核心源码如下:

    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);
        const int targetDensity = env->GetIntField(options, gOptions_targetDensityFieldID);
        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");
    }
    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());
    ......
    SkPaint paint;
    SkCanvas canvas(*outputBitmap);
    canvas.scale(sx, sy);
    canvas.drawBitmap(decodingBitmap, 0.0f, 0.0f, &paint);
    }
    ......
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    主要步骤分析如下:

    第一步: 
    获取opts.inDensity的值赋给density,请参见代码第4行。

    第二步: 
    获取opts.inTargetDensity的值赋给targetDensity,请参见代码第5行。

    第三步: 
    计算缩放比scale,请参见代码第8行。

    从这里也可以看出,这个缩放比scale就等于opts.inTargetDensity/opts.inDensity

    第四步: 
    得到图片原始的宽和高,请参见代码第18-19行。

    请注意此时的图像在frameworks/base/core/jni/android/graphics/BitmapFactory.cpp中是一个SkBitmap

    第五步: 
    依据scale计算缩放后SkBitmap的宽和高,请参见代码第21-22行。

    第六步: 
    计算SkBitmap的宽和高缩放的倍数,请参见代码第25-26行。

    在此得到宽的缩放倍数为sx, 高的缩放倍数为sy

    第七步: 
    依据sx和sy缩放canvas,请参见代码第30行。

    第八步: 
    画出图片,请参见代码第31行。

    至此终于完成了doDecode()版的天龙八部。在梳理了整个过程之后不难发现:对于图片缩放的比例其实还是scale即opts.inTargetDensity/opts.inDensity起了决定性的作用。

    好吧,现在回过头瞅瞅我掉进去的那个坑:我的手机华为P7其dpi值为480,有一张图片我把它放到drawable-xxhdpi里在手机上显示出来是不失真的,非常合适;但是错放到了drawable-xhdpi(其TypedValue的value值为320)后再次显示时发现图片被放大了,而且放大了480/320=1.5倍。既然图片被放大了那么该图片所占的内存当然也变大了。

    这也就解释了我们有时遇到的类似困惑:为什么图片放在drawable-xxhdpi是正常的,但是放到drawable-mdpi后图片不仅仅放大失真而且所占内存也大幅增加了。

除了刚才提到的drawable-ldpi、drawable-mdpi、drawable-hdpi、drawable-xhdpi、drawable-xxhdpi、drawable-xxxdpi还有一个不得不提,那就是drawable-nodpi。和之前的操作一样,我们把这张图片放入drawable-nodpi会发现此时TypedValue的density值为65535,如果按照刚才的思路图片岂不是要被缩放到无限小?非也!

请看上面的decodeResourceStream()方法的第10行

else if (density != TypedValue.DENSITY_NONE)

我们去源码中看这个字段:

public static final int DENSITY_NONE = 0xffff;

这是一个十六进制的数值,我们将其转换为10进制瞅瞅,嗯哼,它就等于65535。 
这个DENSITY_NONE是干嘛的?继续瞅瞅官方文档的解释:

If density is equal to this value, then there is no density associated with the resource and it should not be scaled.

喔,它的意思是说:如果图片放在drawable-nodpi中,那么该图片不会被缩放;也就是说该图片在不同分辨率的手机上都只显示原图的大小。例如,把刚才这张图片放到drawable-nodpi中,那么它在各个手机上显示时它的宽均为144,高均为180。


后语

至此,对于Andoid中常见的度量单位已经介绍完了;关于drawable的加载原理也做了一个完整分析。

在明白这些之后,我们再去谈多分辨率的适配也就多了一份从容和自信。


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