Coil 是一个非常年轻的图片加载库，在 2020 年 10 月 22 日才发布了 1.0.0 版本，但却受到了 Android 官方的推广，在 Android Developers Backstage 这个博客中专门聊过一期。推广的原因比较简单：一方面是这个库确实做得很好，另一方面是这个库完全是用 Kotlin 写的，而且运用了大量 Kotlin 的特性，尤其是协程。所以 Google 嘴上说着不会放弃 Java，但实际上咱们都懂的。
Coil 名字的由来：取 Coroutine Image Loader 首字母得来，可以看出通过 Kotlin 协程来进行图片加载，特点如下：
更快：Coil 在性能上有很多优化，包括内存缓存和磁盘缓存、把缩略图保存在内存中、通过 BitmapPool 循环利用 Bitmap、自动暂停和取消网络请求等 更轻量级：Coil 只有 2000 个方法，跟 Picasso 的方法数差不多，相比 Glide 和 Fresco 要轻量非常多 更容易使用：Coil 的 API 充分利用 Kotlin 的新特性，而且还有丰富的拓展函数，简化和减少了很多样板代码 更流行：Coil 通过 Kotlin 来开发，并且使用包含 Coroutines、okhttp、okio 和 AndroidX Lifecycles 在内的非常多流行的开源库
从 Coil 的特性可以看出，这是一个非常适合个人 App 使用的图片加载库，特别是纯 Kotlin 开发的 App。而且 Coil 里面运用了大量 Kotlin 的新特性以及协程，对于我们学习 Kotlin 有非常大的价值。相比于 glide 和 fresco 有着非常复杂的结构和惊人的代码量，Coil 只有 2000 左右的方法数，所以也很适合进行源码研究和学习。
一、基本使用
Coil 可以在 mavenCentral() 下载
implementation(“io.coil-kt:coil:1.1.1”)
Coil 给 ImageView 加了很多拓展函数，所以我们一行代码便能进行图片加载
// URL
imageView.load(“https://www.example.com/image.jpg”)
// Resource
imageView.load(R.drawable.image)
// File
imageView.load(File(“/path/to/image.jpg”))
同时我们也可以使用 lambda 语法轻松进行图片加载的配置
imageView.load(“https://www.example.com/image.jpg”) {
crossfade(true)
placeholder(R.drawable.image)
transformations(CircleCropTransformation())
}
二、常用的 API
ImageLoader
ImageLoader 是 Coil 中对于图片加载的大管家，负责处理缓存、数据获取、图像解码、请求管理、Bitmap 缓存池、内存管理等工作，一般建议只创建一个 ImageLoader 并在 App 中进行共享，这样性能是最优的。这是因为每个 ImageLoader 都有自己的内存缓存和 Bitmap 缓存池。
我们可以通过构造器来创建和配置 ImageLoader。
val imageLoader = ImageLoader.Builder(context)
.availableMemoryPercentage(0.25)
.crossfade(true)
.build()
同时由于 ImageLoader 是一个接口，也就意味着我们可以非常方便地进行测试，例如可以注入一个 fake 的 ImageLoader，从而每次都返回相同的 drawable。
val fakeImageLoader = object : ImageLoader {
private val drawable = ColorDrawable(Color.BLACK)
override fun enqueue(request: ImageRequest): Disposable {
request.target?.onStart(drawable)
request.target?.onSuccess(drawable)
return disposable
}
override suspend fun execute(request: ImageRequest): ImageResult {
return SuccessResult(
drawable = drawable, request = request,
metadata = ImageResult.Metadata(
memoryCacheKey = MemoryCache.Key(“”),
isSampled = false,
dataSource = DataSource.MEMORY_CACHE,
isPlaceholderMemoryCacheKeyPresent = false
)
)
}
}
ImageRequest
ImageRequest 为 ImageLoader 加载图片提供所有的必要信息，同时我们也可以使用自定义的 Target 进行处理。
val request = ImageRequest.Builder(context)
.data(“https://www.example.com/image.jpg”)
.target { drawable ->
// Handle the result.
}
.build()
context.imageLoader.enqueue(request)
ImageRequest 基于 Builder 模式来进行创建，包含了加载图片的各个配置项，这里重点看下最常用的配置项
| 配置项 | 作用 |
| — | — |
| context | 外部传入的 Context，一般是 ImageView 包含的 Context |
| data | 图片的地址 |
| target | 图片加载之后的处理类 |
| memoryCachePolicy | 内存缓存策略 |
| diskCachePolicy | 磁盘缓存策略 |
| networkCachePolicy | 网络缓存策略 |
| decoder | 图片解码器 |
| fetcher | 将图片地址转换成 BufferedSource 或 Drawable |
| lifecycle | 一般是对应 Activity 或 Fragment 的 Lifecycle |
Disposable
Disposable 是调用 load() 方法之后的返回值，主要是用于取消图片加载
interface Disposable {
/**
如果图片加载请求已经完成或者取消，则返回 true
*/
val isDisposed: Boolean
/**
取消正在进行的图片加载请求以及释放相关的资源，而且该方法是幂等的
*/
fun dispose()
/**
非阻塞式地等待任务结束
*/
@ExperimentalCoilApi
suspend fun await()
}
图片变换
图片变换是图片加载库中很常见的功能，Coil 将其抽象成 Transformation 接口，可以看到在 transform() 方法中有一个 BitmapPool 参数，这是因为在实现图形变换的时候往往需要一个 Bitmap，此时可以直接在 BitmapPool 中获取，从而复用已有的 Bitmap。
interface Transformation {
fun key(): String
suspend fun transform(pool: BitmapPool, input: Bitmap, size: Size): Bitmap
}
imageView.load(“https://www.example.com/image.jpg”) {
transformations(CircleCropTransformation())
}
Coil 主要提供了这几个图片变换的效果
| Tranformation | 功能 |
| — | — |
| BlurTransformation | 高斯模糊 |
| CircleCropTransformation | 圆形裁剪 |
| GrayscaleTransformation | 图片置灰 |
| RoundedCornersTransformation | 添加圆角 |
三、功能拓展
Coil 在提供了很多必要功能的基础上，预留了很多的拓展点给开发者实现自定义。Coil 的图片加载主要包括四个主要的模块：
| 模块 | 作用 |
| — | — |
| Interceptors | 拦截器，可以对图片加载请求进行观察、转换和重试 |
| Mappers | 映射器，实现不同数据类型之间的转换 |
| Fetchers | 抓取器，将图片地址转换成 BufferedSource 或 Drawable |
| Decoders | 解码器，实现各种图像格式的解码 |
Interceptors
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[外链图片转存中…(img-TqiYWiIs-1711934326532)]
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