Glide 和 Picasso 在缓存策略和内存管理上有何本质区别？ - 问题详情 - 创脉思

解读

国内面试中，这道题常被用来区分“只会用”和“读过源码”。面试官想听的不是“都能缓存”，而是：

两级缓存（内存+磁盘）的命中顺序与淘汰算法差异；
内存占用峰值、Bitmap 复用、生命周期绑定方式；
默认线程池、下载器、解码器对 OOM 与卡顿的直接影响；
在弱网、低端机、高清图、列表快速滑动等中国典型场景下的表现差异。答出“Glide 用 ActiveResources+LRU 双级内存缓存、自动尺寸采样、BitmapPool，Picasso 用强引用+LRU、全尺寸缓存”才能拿到高分。

缓存层级
- Glide：ActiveResources（弱引用）→ MemoryCache（LruResourceCache，按原始宽高+配置做 key）→ DiskCache（两级：DATA、RESOURCE，可配置策略）。
- Picasso：MemoryCache（LinkedHashMap 强引用+LRU，key 为 url+transform）→ DiskCache（OkHttp 的 DiskLruCache，仅原始数据）。
内存管理
- Glide：自动采样（ Downsampler 根据 ImageView 宽高计算 inSampleSize）、ARGB_8888/RGB_565 动态降级、BitmapPool（复用 inBitmap）减少 GC；与 Activity/Fragment 生命周期绑定，自动暂停请求。
- Picasso：默认全尺寸解码，无 BitmapPool；通过 Dispatcher 的 Handler 线程调度，生命周期感知弱，需手动 pauseTag。
线程与解码
- Glide：4.0+ 使用 GlideExecutor，解码线程与下载线程分离，支持异步解码到硬件位图；支持 Gif、Webp、HEIC。
- Picasso：固定 3 条 Dispatcher 线程，解码在主线程外但无单独线程池，Gif 需额外插件。
包体积与依赖
- Glide 3.x≈470 k，4.x≈580 k，国内需额外集成 okhttp-integration、avif 解码 so，体积膨胀明显；Picasso≈120 k，无 native so，适合极小包场景。
国内厂商兼容
- Glide 的 BitmapPool 在华为/OPPO 部分 7.x ROM 上因 ashmem 限制被禁用，需关闭池化；Picasso 无池化反而规避了该兼容性问题。

Glide 与 Picasso 的本质区别体现在“缓存粒度”与“内存复用”两点：

缓存策略：Glide 采用三级缓存（活跃资源弱引用+LRU 内存+两级磁盘），磁盘缓存区分原始数据与转换后数据，可跳过网络二次解码；Picasso 仅强引用 LRU 内存+单级磁盘，且磁盘只存原始流，导致重复解码。
内存管理：Glide 在解码前根据目标 View 尺寸自动计算 inSampleSize，并用 BitmapPool 复用 inBitmap，峰值内存降低 30%~50%，同时支持生命周期绑定，在列表快速滑动时自动暂停请求；Picasso 默认解码全尺寸 Bitmap，无池化机制，在低端机高清图场景下极易触发 OOM，且需手动 pauseTag 控制滑动暂停。因此，Glide 更适合国内多图、大图、折叠屏、高清相机缩略图等重度场景；Picasso 因其代码量少、无 native 依赖，在小型 SDK、插件化模块、对包体积极度敏感的金融类 App 中仍有生存空间。

面试加分项：结合国内“后台杀进程”场景，可补充 Glide 的“内存缓存随组件销毁而清空”与 Picasso“常驻进程缓存”对冷启动的影响；提及 Glide 4.15 已支持 ImageDecoder 硬件位图，在 5G 折叠屏高分屏下可减少 40% 内存峰值。
进阶追问：如果让 Glide 像 Picasso 一样简洁，可关闭 DiskCache、BitmapPool、动画支持，自定义 AppGlideModule 中 setMemoryCacheSize(0) 并禁用所有解码器，但会牺牲性能；反之让 Picasso 支持采样与池化，需重写 BitmapHunter 并引入 inBitmap 兼容逻辑，维护成本高于直接迁移到 Glide。
国内特色：部分厂商 ROM 对 ashmem 限制导致 BitmapPool 失效，可在 Glide 初始化时通过 setBitmapPool(new LruBitmapPool(0)) 关闭池化；而 Picasso 因无池化反而无需适配，这也是部分银行 App 仍坚守 Picasso 的历史原因。