幸好的是在網上找不到不少針對大批量圖片載入的優化方案，完美解決的主要方案還是LruCache和DiskLruCache完美結合到一起，其實這個方案主要就是通過硬碟快取和記憶體快取的合作來完成，因為單靠記憶體來快取這麼多的圖片顯然是不顯示的，但是單靠硬碟快取，在讀取方面又不如記憶體快取獲取的速度快。因為兩者結合就可以很好解決。

int maxMemory = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();  
  int cacheSize = maxMemory / 8;  
  mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {  
@Override  
  protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {  
     return bitmap.getByteCount();  
  };  
try {  
    File cacheDir = getDiskCacheDir(context, "thumb");  
    if (!cacheDir.exists()) {  
        cacheDir.mkdirs();  
    }  
    // 建立DiskLruCache例項，初始化快取資料  
    mDiskLruCache = DiskLruCache  
            .open(cacheDir, getAppVersion(context), 1, 10 * 1024 * 1024);  
} catch (IOException e) {  
    e.printStackTrace();  
}
 

那麼在BitmapWorkerTask的doInBackground()方法中，主要用使用DiskLruCache技術。首先根據圖片的URL生成對應的MD5 key，然後呼叫DiskLruCache的get()方法來獲取硬碟快取，如果沒有獲取到的話則從網路上請求圖片並寫入硬碟快取，接著將Bitmap物件解析出來並新增到記憶體快取當中，最後將這個Bitmap物件顯示到介面上，這樣一個完整的流程就執行完了。

DiskLruCache會根據我們在呼叫open()方法時設定的快取最大值來自動刪除多餘的快取。只有你確定某個key對應的快取內容已經過期，需要從網路獲取最新資料的時候才應該呼叫remove()方法來移除快取。