# OpenEye_pl

**Repository Path**: ysynwy/open-eye_pl

## Basic Information

- **Project Name**: OpenEye_pl
- **Description**: 一个Kotlin做的开眼项目 学习使用
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-05-24
- **Last Updated**: 2024-05-28

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 三.log日志封装:单例模式+策略者模式+构建者模式/面向接口和抽象开发
## 1.日志输出策略：logcat/file文件/后台服务器
## 2.在不修改代码的基础上，改变日志输出策略：通过接口和抽象开发，实现策略者模式
## 3.策略者模式优点：灵活性高，在不修改代码的基础上切换不同策略，Glide磁盘缓存策略
                                                        DiskCacheStrategy.ALL:全部，
                                                        DiskCacheStrategy.NONE：不缓存
                                                        DiskCacheStrategy.SOURCE：只缓存原始图片
                                                        DiskCacheStrategy.RESULT：只缓存转换后的图片
## 4.构建者模式优点：构建者模式可以帮助构建复杂的对象(参数比较多的时候)，将对象的构建过程分解成多个步骤，使得代码更加清晰和易于维护
    Retrofit/OkHttp/Notification/Dialog
## 5.输出到文件中注意事项？
   （1）日志格式：方便调试
   （2）线程安全：多个线程同时写入，需考虑线程安全问题
   （3）性能考虑：IO操作是耗时的，需要考虑性能问题，放在异步中
   （4）文件大小：文件过大，采用轮转机制，设置一个阈值，文件超过阈值创建新的文件存储
   （5）日志级别控制：测试阶段等级低打印更多的日志，上线等级高，只打印必要的日志
   （6）重复信息一直输出：每次写入前判断之前几行日志是否一样，若一样过滤掉
## 6.输出到后台服务器中注意事项？
    (1)定期上传（例如根据日志数量或大小来触发上传操作），将日志文件上传到后台服务器，减少服务器的压力
    (2)提取关键字，压缩格式，减少数据大小
    (3)上传失败：断点续传，记录失败的进度，从断点继续上传
    (4)上传成功：删除本地日志文件，增大磁盘内存
    (5)安全性：防止内容被篡改，采用MD5加密
##7.异常捕获/ANR捕获？？？
    (1)异常捕获：Thread.UncaughtExceptionHandler 捕获异常---》封装崩溃信息(设备信息/版本信息/堆栈信息)
    上传崩溃信息到后台--》测试人员给开发人员---》修复代码---》打补丁包---》上传到后台服务器
## 五.Bitmap全部：BitmapFactory
        (1)Bitmap像素格式:ARGB_4444 ARGB_8888 RGB_565
        (2)Bitmap内存大小：宽度*高度*一个像素所占字节数
        (3)二次采样：缩略图、朋友圈九宫格、照片墙（显示压缩后图片，点击加载原图）
            a。第一次：只采宽高，不采像素，计算压缩比例
            b。第二次：按照压缩比例采集像素
        (4)三级缓存：内存缓存、磁盘缓存、网络缓存
            a。先去内存取，有直接加载，没有去磁盘取
            b。磁盘有直接加载，没有去网络取，将图片缓存到内存中
            c。磁盘没有，去网络取，将图片缓存到内存和磁盘中
        (5)三级缓存：LRU算法（*****）近期最少使用原则：缓存空间有限制，当图片无法再缓存的时候会将最近最少使用的图片删除掉，将缓存新的图片缓存进去
           a。内存LRU：LruCache（底层使用LinkedHashMap保证近期最少使用原则）
           b。磁盘LRU：使用【操作日志】记录图片的访问顺序，删除不常用的图片
        (6)质量压缩：Bitmap.compress(CompressFormat format, int quality, OutputStream stream)

        (7)色深和位深
            色深：每个像素所占内存的位数，比如 ARGB_8888 色深32，内存大小
            位深：每个像素所占计算机物理存储位置，文件大小
        (8)质量压缩和尺寸压缩（二次采样）
            尺寸压缩：减少像素的个数-----》改变在内存中的大小
            质量压缩：改变位深-----》改变文件大小
        (9)尺寸压缩：
            比如：压缩比例为8
            邻近采样：从8个像素点随机采样一个，简单粗暴
            双线性采样：从8个像素点求平均值，再从挑选一个离平均值最接近的，避免锯齿