前言

Glide 网络请求为Okhttp时需要添加OkHttp依赖,如果需要自定义的OkHttpClient，需要做类似代码中registerComponents()方法中操作。默认Glide会为我们创建一个默认的OkHttpClient。

实例创建

Glide#with方法，Glide#get获取一个Glide实例，通过double check方式创建单实例。通过反射的方式创建GeneratedAppGlideModuleImpl实例。构造函数的参数是ApplicationContext。

1. 解析Manifest中的Glide实例(已经废弃)，通过注解的方式实现自定义配置。
2. 通过注解生成代码，过来Manifest中的Module
3. 构建Glide中GlideBuilder通过applyOptions()传递给每一个manifest中的Moudle和注解生成的module，对Glide构建时自定义
4. 通过GlideBuilder#build()完成Glide创建
5. 通过ApplicationContext#registerComponentCallbacks()监听应用配置改变和低内存的状态监听，通知给glide实例。

Glide处理缓存对象

1. SourceExecutor：通过CPU核心数计算线程数，最大4个线程
2. DiskCacheExecutor:线程数为1
3. AnimatorExecutor:线程数是SourceExecutor的一半
4. MemorySizeCalculator:计算各种缓存内存的大小
5. ConnectivityMonitorfactor：在有网络状态情况下监听权限的情况，监听网络状态
6. BitmapPool:bitmap缓存，Android 8 及以上版本缓存大小是0；在Android 8 以下版本缓存大小是4倍屏幕大小图片所需要的内存。
7. ArrayPool:存储int数组和byte数组的缓存，大小是4M；如果是低内存大小是2M
8. MemoryCache:Resource对象的缓存，Glide中很多对象是Resource,缓存大小是2倍屏幕大小图片所需要的内存
9. DiskCacheFactory:本地磁盘缓存处理
10. Engine:请求引擎
11. RequestManagerRetriever:查找对应的Context的Requestmanager

MemorySizeCalculator

计算各种内存大小：BitmapPool,ArrayPool，MemoryCache等

Android 8.0以上的设备，Bitmap配置使用的是Config.HARDWARE,占用的是显存，不占用内存，Bitmap数据也无法修改，所以不缓存。

LruBitmapPool 是BitmapPool实现，大小是4倍屏幕大小图片占用的内存

1. 检查Bitmap的状态，不为空，没有被回收，可以被修改，内存占用大小，小于当前BitmapPool的最大缓存值。
2. 通过strategy#put方法完成缓存，strategy实现类通过SizeConfigstrategy
3. 更新当前缓存的Bitmap数量和占用的缓存大小
4. 通过evict()方法，检查是否达到了最大缓存值，如果达到最大缓存值，清除旧的Bitmap

处理过程：

1. 通过Bitmap大小和配置计算Key，Keypool最多缓存20个key,如果没有缓存就创建一个新的，key的Hashcode根据Bitmap配置和大小计算的
2. 通过GroupLinkedMap缓存Bitmap，类似于Hashmap，HashMap会移除相同的Key的数据。GroupedLinkMap不会移除相同的Key的数据，把相同的Key的数据以列表的形式串联起来。HashMap的get方法不会移除数据，而GroupLinkedMap的get方法会移除数据
3. 重新计算当前配置Bitmap的数量，存储在sortedSizes中，它是一个HashMap,Key是Bitmap.Config，value是一个Map<Integer,Integer>（key是Bitmap大小，Value是对应的数量）

GroupedLinkedMap，类似LinkedEntry，它是一个双向循环的链表，存储了Value列表，LinkedEntry的新旧是通过双向的环状链表来排序。

LruArrayPool

LruArrayPool和LruBitmapPool类似，用来缓存int数组和byte数组的缓存池。

1. 通过getAdapterFromtype()查找对应数组的Adapter
2. 计算数组内存占用大小
3. 如果数组过大，跳过缓存，直接退出方法；否则，继续操作
4. 通过数组长度和arrayClass计算key
5. 通过GroupedLinkedMap#put方法来缓存
6. 更新缓存的数量
7. 更新缓存占用的大小
8. 计算是否达到缓存上限，达到上限移除最久的缓存，直到没有超过上限为止

总结

Glide优秀在于内存缓存和磁盘缓存，特别是磁盘缓存。