前言
Glide是一个由Bumptech开发的开源图片加载库，专门用于Android平台。它被广泛应用于Android应用中，以简化图片加载过程，并提高性能和效率。
- Glide能够快速加载图片，同时减少页面加载时间和内存消耗。
- Glide具有强大的缓存机制，支持内存缓存和磁盘缓存，有效地减少重复的图片加载请求。
- Glide的API设计简单直观，使得开发者可以轻松地集成和使用。
使用
从网络上加载图片
Glide.with(context)
.load("http://example.com/image.jpg")
.into(imageView);
改变图片的显示效果
MultiTransformation multi = new MultiTransformation(
new RoundedCorners(16),
new GrayscaleTransformation()
);
Glide.with(context)
.load("http://example.com/image.jpg")
.apply(RequestOptions.bitmapTransform(multi))
.into(imageView);
淡入淡出效果
Glide.with(context)
.load("http://example.com/image.jpg")
.transition(DrawableTransitionOptions.withCrossFade()) // 应用淡入淡出效果
.into(imageView);
设置图片加载优先级
Glide.with(context)
.load("http://example.com/high_priority_image.jpg")
.priority(Priority.HIGH) // 设置为高优先级
.into(imageView);
整体运作流程
初始化
首先发生的是Glide的初始化。Glide会根据设置配置（缓存大小、图片解码选项等）初始化其内部结构，包括设置内存缓存、磁盘缓存和网络客户端等。
请求构建
图片加载请求是通过Glide的API构建的，通常会指定图片的来源（URL、资源ID等）、目标ImageView、转换选项以及其他任何参数，如优先级、占位符等。这些信息被封装在一个请求对象中，用于控制图片的加载过程。
缓存查询
在实际发起网络请求前，Glide会首先查询内存缓存。如果请求的图片已存在于内存缓存中，它将直接被加载到目标ImageView中，这个步骤几乎是瞬时的。如果内存缓存未命中，Glide接着会检查磁盘缓存。
如果磁盘缓存中存在请求的图片，Glide会异步地将图片读取到内存中，然后显示。如果磁盘缓存也未命中，Glide将发起一个网络请求，从远程服务器下载图片。
图片解码转换
下载的图片数据需要被解码成Android可以处理的Bitmap对象。在这个过程中，Glide还可以应用各种转换，比如裁剪、缩放或应用自定义的转换（模糊、滤镜等）。
生命周期
Glide智能地管理图片加载与Android组件的生命周期。如果一个组件被销毁，相关的加载请求也会自动取消，这防止了潜在的内存泄露。
一些注意事项
Glide的缓存机制和资源更新问题
资源Key生成：Glide为每一个加载的资源生成一个唯一的key，这个key通常是基于图片的URL、转换配置和尺寸等因素。这个key用于在缓存中查找已存在的图片。如果服务器上的图片内容发生变化但URL没有变，则Glide的缓存机制可能不会意识到这一变化，因为它依赖于key来索引图片。
图片更新处理：如果服务器上的图片更新了，但URL未改变，通常需要在请求中包含一些额外的信息来指示这种变化。这可以通过版本号、时间戳或者其他机制来实现。例如，可以在URL后添加一个查询参数（如?version=20210901），这样新的URL将生成一个不同的key，从而绕过缓存并重新加载图片。
HTTP请求方法问题
HTTP GET方法：在大多数图片加载库中，标准的做法是使用HTTP GET方法来请求图片。GET方法是用来请求数据的，它会返回请求的资源，这在请求图片时是预期的行为。
HTTP HEAD方法：HEAD方法与GET方法类似，但服务器在响应HEAD请求时不会返回消息体，只返回头信息。这可以用于快速检查资源的状态（如最后修改时间），而不需要下载整个资源。Glide先使用HEAD方法用于检查图片是否更新。如果HEAD响应显示资源已更新（例如，通过比对Last-Modified或ETag头，HTTP缓存相关的知识），则Glide可以决定是否重新发起GET请求来下载新的图片资源，没有更新（状态码304），客户端可以安全使用缓存资源。
Glide对于大图片的处理
Glide会自动检测目标ImageView的大小，并只加载所需尺寸的图片。这意味着即使源图片的尺寸非常大，Glide也会根据ImageView的实际显示需求来调整图片的分辨率。
Glide处理图片加载的过程都是在后台线程进行的，这确保了即使是处理大图片时，也不会阻塞主线程，保持应用界面的流畅响应。
Glide在将图片数据解码成位图时采用了优化的策略。例如，Glide可以配置使用低质量的解码策略（缩小采样率）来加载大图片，这种方式可以在不显著影响视觉质量的前提下减少内存消耗。
Glide还能有效管理图片资源的回收。当图片不再被需要时（例如，对应的ImageView已经从布局中移除），Glide会及时释放这些资源，以保证内存的高效利用。