文 | Promise Sun
一、资源图片压缩
关于资源图片压缩，可以在tinypng这个网站进行手动图片压缩，但是如果App的图片过多，一张张图压缩非常麻烦。但是，可以使用McImage、TinyPngPlugin或TinyPIC_Gradle_Plugin第三方插件 来实现自动化批量图片压缩。
McImage地址：https://github.com/smallSohoSolo/McImage
TinyPngPlugin地址：https://github.com/waynell/TinyPngPlugin
TinyPIC_Gradle_Plugin地址：https://github.com/caizhibiao/TinyPIC_Gradle_Plugin
Note：
1）TinyPngPlugin和TinyPIC_Gradle_Plugin使用的都是tinypng的压缩机制。听说有不少大公司都在用McImage，我就去"感受"了一下McImage，于是有了这篇笔记。
2）tinypng有压缩限额，一个Key每个月可以免费压缩500张图片，超过500张后就需要付费后才能继续使用
二、对比tinypng，McImage有哪些优势与劣势
1.McImage插件的优势
1）tinypng对图片压缩数量有限制（每月免费500张）；而McImage目前不涉及付费问题。
2）github上的主流tinypng插件（TinyPngPlugin和TinyPIC_Gradle_Plugin）并没有压缩项目中依赖的图，仅仅压缩了你项目中自己的图，需要自己手动替换。
McImage可以对一个Module中所有的依赖进行处理，包括jar中的图和aar中的图。
3）McImage采用的pngquant算法 / guetzli算法 / cwebp算法 仅仅是McImage的一个插件，可以随时替换算法，主流的tinypng插件仅仅适用于tinypng。
2.McImage插件的劣势
tinypng采用自研算法，压缩效率高于开源的pngquant算法，大约8%左右的压缩度。
McImage插件对全量依赖的压缩，可以尽可能的减少8%左右的压缩带来的劣势。
三、McImage插件
1.McImage简介
McImage是无侵入式的全量压缩资源图片插件。
可以对Jar包、AAR、子Module中的图进行自动压缩处理。
目前使用pngquant算法压缩png图，guetzli算法压缩jpg图，cwebp算法转换webp图。
2.特点
1）全量压缩png和jpg图片，每张图能节省约百分之70大小
2）最大化收益下对图片进行webp转换 (after v0.0.3 support)
3）插件自动化匹配当前操作系统，包括Linux，Mac，Windows (after v0.0.4 support)
4）插件接入简单，无感知，仅要一行代码
3.实现原理（Hook打包流程处理）
（注：此图是从网络上看到的，觉得很棒；如有侵权，请联系本博主删除。感谢分享。）
Gradle的打包流程：首先把一个Module的所有依赖的Mainfest，asset，resources分类合并，放到指定文件夹，然后传给aapt进行打包。（aapt：Android Asset Packaging Tool，Android资源打包工具）
在合并(mergeDebugResources)时，
解压所有的aar包输出到app/build/intermediates/exploded-aar；
把所有的资源文件合并到app/build/intermediates/res/merged/debug目录里。
处理合并（processDebugResources）时，
调用aapt生成项目和所有aar依赖的R.java，输出到app/build/generated/source/r/debug目录；
生成资源索引文件app/build/intermediates/res/resources-debug.ap_ ；
把符号表输出到app/build/intermediates/symbols/debug/R.txt。
当合并（mergeDebugResources）处理完成之后，相关文件会产生在res目录中(路径app/build/intermediates/res)；在res中是我们打包好的res文件，我们处理这个目录即可。 处理合并（processDebugResources）时会使用这个目录下的文件生成相关的map，所以我们在 处理合并执行的前一步插入McImage插件。
4.McImage分析
首先，简单看下，McImage（1.5.1版）插件目录结构
主要看4个文件即可：CompressUtil、Config、ImagePlugin、ImageUtil。
CompressUtil：使用压缩库进行压缩的工具类
Config：在你的Gradle中的需要配置的Model
ImagePlugin：插件主工程
ImageUtil：检查图片大小的工具类
（注：具体源码，简单易懂，不在此贴出了，感兴趣的朋友请自行根据篇首的地址，下载学习。友情提示下，目前网络上其他朋友博客贴出的源码已经过时了）
Note：可以根据实际情况自行修改CompressUtil，更换压缩算法。
可以使用Google的无损压缩Guetzli和zopfli进行对jpg和png的处理，此两种算法都是无损压缩，劣势是压缩时间比较长，压缩率只能到百分之30。而pngquant算法是有损压缩，不过损失度在可接受范围内。因此，一般大家都选择使用原有的McImage插件算法。如果你有更好的算法，可以自行更换算法。
5. McImage(1.5.1版)的使用
1）首先，修改根目录的build.gradle文件
repositories {
jcenter()
}
dependencies {
classpath 'com.smallsoho.mobcase:McImage:1.5.1'
}
}
2）在需要压缩的Module的build.gradle中应用这个插件
Note：如果有多个Module，请在每一个Module的build.gradle文件中添加apply插件
apply plugin: 'McImage'
3）将mctools文件夹放到你的项目根目录下，mctools文件请点击这里下载
4）在build.gradle中配置插件的几个属性，如果不设置，所有的属性都使用默认值
McImageConfig {
isCheckSize true //是否检测图片大小，默认为true
optimizeType "Compress" //优化类型，可选"ConvertWebp"，"Compress"，转换为webp或原图压缩，默认Compress，使用ConvertWep需要min sdk >= 18.但是压缩效果更好
maxSize 1*1024*1024 //大图片阈值，default 1MB
enableWhenDebug false //debug下是否可用，default true
isCheckPixels true // 是否检测大像素图片，default true
maxWidth 1000 //default 1000 如果开启图片宽高检查，默认的最大宽度
maxHeight 1000 //default 1000 如果开启图片宽高检查，默认的最大高度
whiteList = [ //默认为空，如果添加，对图片不进行任何处理
"icon_launcher.png"
]
mctoolsDir "$rootDir"
isSupportAlphaWebp false //是否支持带有透明度的webp，default false,带有透明图的图片会进行压缩
multiThread true //是否开启多线程处理图片，default true
bigImageWhiteList = [] //默认为空，如果添加，大图检测将跳过这些图片
}
5）经验之谈
上面的几个属性，大家在实际使用时，一定要重新根据实际情况设置一下，不然会莫名其妙的bug不断的；如果遇到了bug也别急，一点点调试，相信自己，可以解决的，祝君好运！
友情提示，在运行此插件前，记得及时提交自己的代码或者新建一个demo，没问题再迁移到正式的项目中使用！
（注：我也遇到了不少问题，当时忘了截图，抽空我再总结出来分享给大家。）
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