基于 Setruth 的 BaseMVVM 进行构建,其实原本只是想随便写点示例方便以后使用,但是看到Media3后随即有了一个做音乐播放器的念头,因为播放器还不够完善,所以以后再单独提出来
Home页利用 TabLayout+ViewPager2+SwiperRefrshLayout+RecyclerView 进行数据流的分页与展示
Music页利用 Media3+ExoPlayer+Service+RecyclerView 进行数据的获取以及展示,并且利用palette支持自动拾色
Account界面按钮包括几个小功能:测试通知,协程作用域异常捕捉器,全局异常捕捉器
| 首页 | 播放器 | 播放页 | 歌词页 |
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| 横屏-音乐播放页 | 横屏-播放器 |
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这个就不讲了,就是利用TabLayout+ViewPager2+SwiperRefrshLayout+RecyclerView进行展示,paging进行数据获取,上一个项目用的多数据源,这次用的是单数据源即继承PagingSource,因为首页的三个pager使用的数据类都是一样的,所以没有做PagingSource的基类,而是直接使用枚举来改变ApiService,代码看 关键代码
其实播放器的列表页做的并不好,当时我是准备随便做做,所以直接照着主页的item改了一下,找起音乐来可能并不方便,以后会进行重新设计
其实我最喜欢的点就是根据歌词专辑图片来设置Ui的颜色即使用AndroidX的Palette,这一点看起来非常的赏心悦目,并且即使是图片背景,我们也可以去根据图片的颜色来判断该在上面使用什么颜色,虽然最后我决定在背景上添加了一个半透明遮罩来降低亮度以获取更好的显示效果,如果想完全使用Palette,可能需要去测量组件所在图片的位置,来限定扫描的颜色区域 关键代码
另外一点就是主动适配了墨状态栏歌词的api,可以看下面图片 歌词API 墨·状态栏歌词 因为player只能在主线程中使用,所以不能用协程,没办法我只能使用handler 关键代码
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其他功能
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协程作用域异常拦截实际上就是去继承CoroutineExceptionHandler,然后启动协程时在context中加入,并且最好配合supervisorScope一起使用,这个是当supervisorScope作用域中的任务出现异常取消时,不会取消作用域,也就是其他任务还会正常执行,不然默认情况下当一个任务出现异常,整个作用域都会被关闭
全局异常拦截的话其实就是继承Thread.UncaughtExceptionHandler并重写uncaughtException,这个太长了简单展示一点,其实实现它主要就是为了在应用强行退出之前去保存或者是上传错误日志,因为有的时候发生错误logcat都获取不到
override fun uncaughtException(t: Thread, e: Throwable) {
Log.e("异常捕捉", "Thread:${t.name} ${t.id} error:${e.message}")
val countDownLatch = CountDownLatch(1)
Thread {
Looper.prepare()
Toast.makeText(context, "系统崩溃了~\n错误信息:${e.message}\n正在保存日志", Toast.LENGTH_SHORT).show()
//这是我实现了本地保存日志
collectBaseInfo()
saveErrorInfo(t, e)
sleep(1500)
countDownLatch.countDown()
Looper.loop()
}.start()
countDownLatch.await()
android.os.Process.killProcess(android.os.Process.myPid())
exitProcess(0)
}以后添加对于音乐界面的配置,比如播放页背景使用纯色而不是模糊图,或者是流体
在写Music功能的时候出现了内存泄漏
在发现运存消耗达到了 1GB 将近 2GB 甚至复现场景无限增长后赶紧就去Profiler截取了一个内存快照
发现 MusicFragment 发生了内存泄漏
因为第一次遇见内存泄漏页不知从哪下手,因为之前 Compose 开发应用的话从来都没有出现内存泄漏的情况
在一番查阅资料学习分析思维后,发现是 Bitmap 的引用未释放导致的
一开始我在写数据类时使用的 Bitmap 来保存专辑图片,这样不仅让数据对象过大,而且在适配器设置图片后也没法对其释放,因为所有的数据还在 Player 的 MediaItems 中引用着
之后我先是在 Fragment 的 onDestroy() 对 Player 进行了释放,虽然内存泄漏解决了,但是 Bitmap 还是占用了大量的内存,包括在图像大量加载时, Fragment 销毁了也无法正常 GC 这些对象
于是我先是把数据类的存储图片的方式改为了存储他的专辑图片id,这样通过一些转换,最终还是可以得到这个 Bitmap
然后使用 Glide 进行图片的加载,因为之前在 Compose 使用的是coil进行的图片的异步加载,于是看了一下 Glide 的基本用法
使用 Glide 的 load() 方法传入 'Activity' 或是 Fragment ,当这些页面载体销毁时, Glide 会自动的跟着他们的生命周期进行销毁,以此来让 Bitmap 得到释放
最终应用在 GC 后能顺利的保持在 200多MB 的内存,在 GC 后还有未释放的 Bitmap ,可能是内存中的一些缓存,目前还未找出引用源
虽然没有了内存泄露的问题,但是如果在加载图片时一直使用原图进行加载,是非常危险的
应用虽然可能会在执行一段时间自动释放一些用不到的内存,但是如果用户快速的滑动布局导致应用快速的去加载大量图片,就可能导致OOM的问题
首先肯定是对于Bitmap本身的优化,可以使用 BitmapFactory 的 Options 对Bitmap进行进一步的优化,通过 inSampleSize 去设置图片的采样率
比如图片原来是一个 8 * 8 的正方体,那么设置采样率为 2 就会得到一个 4 * 4 的正方体
如果原来一个图片的长宽为 4000 * 2000 ,而Glide图片是以RGB_565(16bit 每像素2byte)格式加载的,那么他在内存中的大小为 4000 * 2000 * 2 / 1024 /1024 = 15MB 这是非常恐怖的
设置采样为 2 后会得到一个 4000/2 * 2000/2 * 2 / 1024 / 1024 = 3.8MB 这样下来可以大幅的去降低 bitmap 对于内存的影响
不过我们不可能直接去指定采样率,而是通过判断容器也就是 ImageView 的大小去设置
还可以通过 Glide 的 override 对图片再次进行剪裁
最后在每张音乐专辑仅仅只占用了 100多KB, GC 后内存仅仅只占用了 120MB ~ 160MB
后来发现原来获取专辑的方法有点问题,在Android P以下获取专辑图片可能失效,所以最后我直接使用了图片的 [ByteArry] 让 Glide 进行管理(P以上使用系统的转换方式,P以下通过 Mp3agic 经过读取,但是通过 Mp3agic 读取需要存储权限,并且Android13限制了存储权限的使用,如果让用户来选择文件的话,会影响用户体验,所以我在清单文件中添加了一个权限android.permission.MANAGE_EXTERNAL_STORAGE,不过此权限会被谷歌商店限制,以后可能会使用改变扫描歌曲文件的方式来获取文件的读取权限,即在Android13的设备上让用户选择扫描文件夹的位置,并以此来获得此文件夹的读取权限)
之后再使用中再次遇见了 Leak ,一时难以溯源,所以使用了LeakCanary,这次是因为给 player 的监听事件在 fragment 销毁时未被移除,也是从现在开始,每次遇到含有监听事件或者是观察者模式的对象,我都会尝试在片段销毁时尝试释放,之后在子片段中通过 viewModel 共享 player,也避免了获取 player 的时间消耗,然后在生命周期作用域中的 withStarted 中对 viewModel 中的 player 进行监听,因为屏幕旋转之后 viewModel 未使用 SaveState 的数据会丢失
这样就实现了一个复用同一个fragment展示不同的数据
//PagerAdapter关键代码
override fun createFragment(position: Int): Fragment {
val fragment = HomeRVFragment().apply {
arguments = Bundle().apply { putInt("flag", position) }
}
return fragment
}
//RvFragment关键代码
val flag = when (arguments?.getInt("flag")) {
0 -> Constants.HomeApiMethod.Home
1 -> Constants.HomeApiMethod.Square
else -> Constants.HomeApiMethod.Qa
}
lifecycleScope.launch {
when (flag) {
Constants.HomeApiMethod.Home -> viewModel?.data(Constants.HomeApiMethod.Home)
?.collectLatest { pagingData ->
adapter.submitData(pagingData)
}
Constants.HomeApiMethod.Square -> viewModel?.data(Constants.HomeApiMethod.Square)
?.collectLatest { pagingData ->
adapter.submitData(pagingData)
}
Constants.HomeApiMethod.Qa -> viewModel?.data(Constants.HomeApiMethod.Qa)
?.collectLatest { pagingData ->
adapter.submitData(pagingData)
}
}
}
//ViewModel关键代码
fun data(flag:Constants.HomeApiMethod) = Pager(PagingConfig(pageSize = 20, initialLoadSize = 40)){
HomePagingSource(flag)
}.flow.cachedIn(viewModelScope)
//PagingSource 关键代码
val currentPage = params.key ?: 0
val data = when(flag){
Constants.HomeApiMethod.Home ->
RetrofitClient.homeApi.homeArticle(currentPage)
Constants.HomeApiMethod.Square ->
RetrofitClient.homeApi.squareArticle(currentPage)
Constants.HomeApiMethod.Qa ->
RetrofitClient.homeApi.qaArticle(currentPage)
}
val prevKey = if (currentPage != 0) data.data.curPage - 1 else null
val nextKey = data.data.curPage + 1
LoadResult.Page(data = data.data.datas, prevKey = prevKey, nextKey = nextKey)Palette的使用
//传入一个生成的palette,返回一个Pair,第一项是强调色,第二项是根据强调色来返回黑或白,用于防止显示在强调色上看不清
fun paletteColor(palette: Palette?): Pair<Int, Int>? {
return palette?.let {
val swatch = it.dominantSwatch ?: it.lightVibrantSwatch ?: it.lightMutedSwatch
?: it.vibrantSwatch ?: it.mutedSwatch ?: it.darkVibrantSwatch ?: it.darkMutedSwatch
swatch?.let { s ->
val color = s.rgb
val onRgb = when {
calculateRelativeLuminance(color) > 0.5 -> Color.BLACK
else -> Color.WHITE
}
Pair(color, onRgb)
}
}
}
//这块对于颜色的相对亮度是在网上搜索
private fun calculateRelativeLuminance(color: Int): Double {
//获取颜色的RGB分量，并转换为0到1之间的数值
var red = Color.red(color) / 255.0
var green = Color.green(color) / 255.0
var blue = Color.blue(color) / 255.0
//根据公式计算每个分量的新值
red = if (red <= 0.03928) red / 12.92 else ((red + 0.055) / 1.055).pow(2.4)
green = if (green <= 0.03928) green / 12.92 else ((green + 0.055) / 1.055).pow(2.4)
blue = if (blue <= 0.03928) blue / 12.92 else ((blue + 0.055) / 1.055).pow(2.4)
//将得到的三个新分量分别乘以系数后相加，得到相对亮度
return red * 0.2126 + green * 0.7152 + blue * 0.0722
}
//使用
Palette.from(img).generate { palette ->
val pair = paletteColor(palette)
}状态栏歌词API实现
private val handler = Handler(Looper.getMainLooper())
private var path: String? = null
private var isPlaying = false
private var lyricsList: List<LyricEntry>? = null
// 当获得player的元数据变化时开始显示歌词
private val mediaMetadataChange = Runnable {
when (isPlaying) {
true -> {
path?.let { p ->
val lyrics = Mp3File(p).takeIf { it.hasId3v2Tag() }?.id3v2Tag?.lyrics
this@MediaService.lyricsList = lyrics?.let { parseLrc(it) }
handler.removeCallbacks(updateLyrics)
handler.post(updateLyrics)
}
}
false -> {
handler.removeCallbacks(updateLyrics)
EventTools.stopLyric(applicationContext)
}
}
}
//利用postDelayed不断更新歌词
private val updateLyrics = object : Runnable {
override fun run() {
lyricsList?.let { list ->
list.filter { it.time >= player.currentPosition }
.minByOrNull { it.time - player.currentPosition }?.let {
lyricsList?.indexOf(it)
}?.let { index ->
if (index + 1 < list.size) {
EventTools.sendLyric(
applicationContext,
list[index].text,
application.packageName,
(list[index + 1].time - list[index].time).toInt()
)
handler.postDelayed(this, list[index + 1].time - list[index].time)
} else {
EventTools.sendLyric(
applicationContext, list[index].text, application.packageName
)
handler.postDelayed(this, 1000)
}
}
}
}
}
//这些是play的监听事件以及销毁应执行的事件
override fun onPlayWhenReadyChanged(playWhenReady: Boolean, reason: Int) {
handler.post {
isPlaying = playWhenReady
handler.removeCallbacks(mediaMetadataChange)
handler.post(mediaMetadataChange)
}
}
override fun onMediaMetadataChanged(mediaMetadata: MediaMetadata) {
handler.post {
player.mediaMetadata.description?.let {
path = it.toString()
}
handler.removeCallbacks(mediaMetadataChange)
handler.post(mediaMetadataChange)
}
}
override fun onDestroy() {
handler.removeCallbacks(mediaMetadataChange)
handler.removeCallbacks(updateLyrics)
EventTools.stopLyric(applicationContext)
unregisterLyricListener(applicationContext)
player.removeListener(this)
player.release()
session.release()
...
}Setruth-BiliBili Setruth-Github 从他这里学习的BaseMVVM的基本框架的创建
以及其他项目中用到的三方库
挺喜欢Setruth的视频的,还有抛物线(其实是扔物线,还是抛物线好记)
有个老外挺不错的,叫做 PhilippLackner ,是一个油管主PhilippLackner-Youtube
这些Up一般讲的都很精练,并且技术也比较新