Android ListView列表控件的介绍和性能优化

listview列表控件

一、listview显示数据的原理:mvc模式

m:mode 数据(用javabean规范封装)

v:view listview

c:adapter 适配器,负责把数据展示到listview上

二、listview最常用适配器

baseadapter、simpleadapter、arrayadapter

三、listview显示数据的步骤

1.创建listview

2.自定义listview的适配器继承baseadapter，重写baseadapter的getcount方法和getview方法

3.创建自定义listview的适配器

4.listview设置适配器：listview.setadapter(adapter);

private class listviewadapter extends baseadapter{
    //返回需要展示的数据的条数
    @override
    public int getcount() {
      return 200;
    }
    //返回指定position位置对应的数据对象，一般很少用
    @override
    public object getitem(int position) {
      return null;
    }
    //返回position位置对应id
    @override
    public long getitemid(int position) {
      return 0;
    }
    /**
     * 获取一个view，会作为listview的第position个item条目出现，用来显示listview的数据
     * 
     * @param convertview 历史缓存对象
     */
    @override
    public view getview(int position, view convertview, viewgroup parent) {
      view view ;
      if (convertview == null) {
        //创建新的view对象 
        view = view.inflate(mainactivity.this, r.layout.listview_item,null);
      }else{
        //复用历史缓存view对象
        view = convertview;
      }
      textview tv=(textview)view.findviewbyid(r.id.tv);
      tv.settext("item：" + position);
      return view;
    }      
  }

四、listview的性能优化

1.listview的奇怪现象

问题：

如果listview的高度设为包裹内容，getview方法会多次调用

原因：

如果height设为”wrap_content”，为了把所有条目都显示出来，会多次校验数据是否可在屏幕显示完，(校验1次不保准，再多次校验)将多次调用getview方法

解决：以后再使用listview的时候，高度设置为填充父窗体 android:layout_height=”match_parent”

2.避免内存溢出优化：listview复用历史缓存view对象

问题：如果不复用历史缓存view对象，当listview的条目数过多，向下滑的很深时，会报错。

报错信息： e/dalvikvm-heap(2636): out of memory on a -294967280-byte allocation. 内存溢出

原因：不停创建新的view,消耗内存。为每一个item都创建一个view对象，必将占用很多内存空间。从xml中生成view，这是属于io操作，是耗时操作，所以必将影响性能

解决：可以对消失在屏幕的view进行缓存，当往下拖动时复用历史缓存，这样就只创建屏幕能显示的view个数的数量的view。getview方法有个参数convertview就是可以复用的历史缓存view对象。这个对象也可能为空，当它为空的时候，表示该条目view第一次创建，所以我们需要inflate一个view出来。

原理：android提供了一个叫做recycler(反复循环)的构件，就是当listview的item从滚出屏幕视角之外，对应item的view会被缓存到recycler中，相应的会从生成一个item，而此时调用的getview中的convertview参数就是滚出屏幕的缓存item的view，所以说如果能重用这个convertview，就会大大改善性能。

public view getview(int position, view convertview, viewgroup parent) { 
textview tv; 
if (convertview == null) { 
// 创建新的view 对象 
tv = new textview(mainactivity.this); 
system.out.println(“创建新的view对象—” + position); 
} else { 
system.out.println(“复用历史缓存对象—” + position); 
view = (textview) convertview; 
} 
tv.settext(“4月14日科比告别战倒计时：” + position); 
return tv; 
}

3.item子控件显示卡顿优化：viewholder重用机制

问题：item中的子控件很多时加载慢。findviewbyid是到xml文件中去查找对应的id，可以想象如果组件多的话也是挺费事的，如果我们可以让view内的组件也随着view的复用而复用，那该是多美好的一件事。

原因：在getview()方法中的操作是先从xml中创建view对象（inflate操作，我们采用了重用convertview方法优化），然后在这个view去findviewbyid，找到每一个item的子view的控件对象，如：imageview、textview等。这里的findviewbyid操作是一个树查找过程，也是一个耗时的操作。

解决：谷歌推荐了一种优化方法来做应对，那就是重新建一个内部静态类，里面的成员变量跟view中所包含的组件个数类型相同

private static class viewholder {}

基本思路就是在convertview为null的时候，我们不仅重新inflate出来一个view，并且还需要进行findviewbyid的查找工作，但是同时我们还需要获取一个viewholder类的对象，并将findviewbyid的结果赋值给viewholder中对应的成员变量。最后将holder对象与该view对象“绑”在一块。当convertview不为null时，我们让view=converview，同时取出这个view对应的holder对象，就获得了这个view对象中的子控件，就是holder中的成员变量，这样在复用的时候，我们就不需要再去findviewbyid了，只需要在最开始的时候进行数次查找工作就可以了。这里的关键在于如何将view与holder对象进行绑定，那么就需要用到两个方法：view中的settag和gettag方法了。

经过上面的做法，可能大家感觉不太到优化的效果，根据google的文档，实际优化效果在百分之5左右。

4.网络数据过多加载缓慢优化

问题：

listview如果显示本地的list集合中的内容，list的长度也只有100个，我们可以毫不费力一次性加载完这100个数据；但是实际应用中，我们往往会需要使用listview来显示网络上的内容，比如说我们拿使用listview显示新闻为例：假如网络情况很好，我们使用的手机也许能够一下子加载完所有新闻数据，然后显示在listview中，用户可能感觉还好，假如说在网络不太顺畅的情况下，用户加载完所有网络的数据，可能这个list是1000条新闻，那么用户可能需要面对一个空白的activity好几分钟，这个显然是不合适的。

解决：

我们需要进行分批加载，比如说1000条新闻的list集合，我们一次加载20条，等到用户翻页到底部的时候，我们再添加下面的20条到list中，再使用adapter刷新listview，这样用户一次只需要等待20条数据的传输时间，不需要一次等待好几分钟把数据都加载完再在listview上显示。其次这样也可以缓解很多条新闻一次加载进行产生oom应用崩溃的情况。

5.加载数据过多内存溢出优化

问题：

我们知道android虚拟机给每个应用分配的运行时内存是一定的，一般性能不太好的机器只有16m，好一点的可能也就是64m的样子，假如说我们现在要浏览的新闻总数为一万条，即便是网络很好的情况下，我们可以很快的加载完毕，但是多数情况下也会出现内存溢出从而导致应用崩溃的情况。

解决：

实际上，分批加载也不能完全解决问题，因为虽然我们在分批中一次只增加20条数据到list集合中，然后再刷新到listview中去，假如有10万条数据，如果我们顺利读到最后这个list集合中还是会累积海量条数的数据，还是可能会造成oom的情况，这时候我们就需要用到分页，比如说我们将这10万条数据分为1000页，每一页100条数据，每一页加载时都覆盖掉上一页中list集合中的内容，然后每一页内再使用分批加载，这样用户的体验就会相对好一些。