一 图片压缩场景
由于现在手机、相机设备越来越好，拍出来的照片清晰度也越来越高。以我的手机为例，日常排除的照片都在 2-5M 左右，这还是很一般的拍照效果。
图片越清晰，对我们的系统压力可能也就越大。考虑需要加载大量图片的场景，例如某社区/微博的评论列表，如果大家每个评论都包含 1 张以上的 5M 图片，那么仅 20 张图片就要 100M 以上，用户的流量、服务器的带宽、图片服务器的压力都可能导致加载速度过慢，影响用户体验。考虑到用户并不需要每张图片都要马上看到高清版本，那么先加载缩略图，感兴趣时再点开查看高清图片就是个比较合理的设想，从而也就需要对原始图片进行压缩。
二 常用图片操作工具
1、JDK 自带的图片工具，ImageIO、BufferedImage、Graphics2D；
2、Java 图片库，例如 Thumbnailator、Apache 的 commons imaging 等。
区别显然，用 ImageIO 等类无需引入外部依赖，但使用上有些繁琐；引入类库能简化操作，但也需要对类库有一定了解，否则发布到生产环境可能会引入未知问题（例如后面章节将会提到的 OOM）。
三 Thumbnailator
3.1 Thumbnailator 简介
Thumbnailator 是一个用来生成图像缩略图的 Java 类库，通过很简单的代码即可生成图片缩略图，也可直接对一整个目录的图片生成缩略图。支持：图片缩放，区域裁剪，水印，旋转，保持比例。
3.2 使用示例
pom 依赖引入：
<dependency> <groupId>net.coobird</groupId> <artifactId>thumbnailator</artifactId> <version>0.4.13</version> </dependency>
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快速使用示例代码：
Thumbnails.of(new File("original.jpg")) .size(160, 160) // 压缩后图片大小，注意：第二个160表示等比例缩放 .rotate(90) // 旋转角度 .watermark(Positions.BOTTOM_RIGHT, ImageIO.read(new File("watermark.png")), 0.5f) // 水印 .outputQuality(0.8f) // 对jpg图片，设置图片质量 .toFile(new File("image-with-watermark.jpg")); // 输出图片结果
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执行上述代码，我们将一张 3000x4000 的 jpg 图片（6M）压缩到 500x375 像素（37K），并且旋转 90 度的图片。
四 Thumbnailator 使用问题
4.1 奇怪的 OOM
上述代码在某个系统中运行了一段时间，最近发现存在图片无法压缩的情况。查看日志，发现报了 OOM 的错误，具体日志如下：
显然，容易定位到是 Thumbnailator 的问题，并且出在 ImageReader 这个类上，也就是说加载图片时出了问题。但已经限制了上传图片的大小不超过 5M，通过拿到引发问题的图片，确认大小为 3M 左右，符合要求。那为什么还会导致 OOM？而且通过修改 jar 包启动的 jvm 设置-Xmx 参数到 1g 也无法解决。
4.2 初步定位
再次打开图片查看信息，我们发现虽然大小没有超标，但分辨率非常高。而且对图片做调整大小/另存为操作时，提示图片大小超过 20M，那么显然就是这个超高的分辨率造成的了。
那么为什么会在加载高分辨率的图片时会 oom 呢？
4.3 罪魁祸首
根据报错日志，跟踪代码的调用链路：
继续查看：
/** * Creates a <code>BufferedImage</code> with a given width and * height according to the specification embodied in this object. * * @param width the desired width of the returned * <code>BufferedImage</code>. * @param height the desired height of the returned * <code>BufferedImage</code>. * * @return a new <code>BufferedImage</code> * * @exception IllegalArgumentException if either <code>width</code> or * <code>height</code> are negative or zero. * @exception IllegalArgumentException if the product of * <code>width</code> and <code>height</code> is greater than * <code>Integer.MAX_VALUE</code>, or if the number of array * elements needed to store the image is greater than * <code>Integer.MAX_VALUE</code>. */ public BufferedImage createBufferedImage(int width, int height) { try { SampleModel sampleModel = getSampleModel(width, height); WritableRaster raster = Raster.createWritableRaster(sampleModel, new Point(0, 0)); return new BufferedImage(colorModel, raster, colorModel.isAlphaPremultiplied(), new Hashtable()); } catch (NegativeArraySizeException e) { // Exception most likely thrown from a DataBuffer constructor throw new IllegalArgumentException ("Array size > Integer.MAX_VALUE!"); } }
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继续 java.awt.image.Raster：
public static WritableRaster createWritableRaster(SampleModel sm, Point location) { if (location == null) { location = new Point(0,0); }
return createWritableRaster(sm, sm.createDataBuffer(), location); }
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出在 sm.createDataBuffer()，再继续：
public abstract DataBuffer createDataBuffer();
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SampleModel 是一个抽象类，找到对应的实现类：
至此，明确了问题原因所在，DataBufferByte 初始化时报错，加载图片过大导致 OOM。
4.4 问题小结
Thumbnailator 处理图片，使用的是 Java 原生的 ImageReader 类读取原始图片，得到一个 BufferedImage 对象，该对象将图片的数据全部存放在内存中，因此当原始图片太大时，会消耗很多内存。如果机器内存较小、或 JVM 设置的内存较小时，就会出现 OOM。
可以想到的解决方案，要么对图片进行限制，在大小的基础上再加上分辨率；要么就是加大 JVM 内存（多图片并行处理或超大图片暂不考虑）。
但这里还有个问题，要获取分辨率，通过 ImageIO 加载图片的话还绕不开内存泄露的问题，这就需要另外找办法获取图片的分辨率信息。这就可以考虑 Apache Commons Imaging。
五 commons-imaging
5.1 简介
Apache Commons Imaging，以前被称为 Apache Commons Sanselan，是一个可以读写各种图像格式的库，包括快速解析图像信息（大小、色彩空间、ICC 配置文件等）和元数据。
这个库是纯 Java 的。与典型的本地代码的图像 I/O 库相比，它更具有可移植性，而且应该更可靠，对损坏/恶意的图像更安全，但仍然表现得相当好。它比 ImageIO/JAI/java.awt.Toolkit（Sun/Java 的图像支持）更容易使用，支持更多的格式（并且更正确地支持它们）；也提供了对元数据的简单访问。
5.2 使用示例
5.2.1 依赖引入
<dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-imaging</artifactId> <version>1.0-alpha2</version></dependency>
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5.2.2 代码示例
5.2.2.1 元数据读取
import org.apache.commons.imaging.Imaging;import org.apache.commons.imaging.ImagingException;
import java.io.File;import java.io.IOException;import java.awt.image.BufferedImage;
public class CommonImagingTest { public static void main(String[] args) { String baseDir = "/Users/flamingskys/develop/mine/images/"; try { File imageFile = new File(baseDir + "2961728830390_.pic_hd.jpg"); BufferedImage image = Imaging.getBufferedImage(imageFile);
// 输出基本信息 System.out.println("图像格式: " + Imaging.guessFormat(imageFile)); System.out.println("宽度: " + image.getWidth()); System.out.println("高度: " + image.getHeight()); } catch (ImagingException | IOException e) { e.printStackTrace(); } }}
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通过上述代码，我们可以读取到图片的元数据信息，包括大小、分辨率等等。结合上一章的描述，就可以实现对上传图片分辨率的限制，避免压缩时再报 OOM 错误。
当然，也可以直接使用 commons-imaging 来操作图片。大家如果感兴趣后续可以继续展开介绍，本篇暂不赘述。
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