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Coil: 现代化图片加载库 Coil 3.x ​

源：Coil 官方文档 | Coil 中文文档 (第三方翻译)

Coil (Coroutines Image Loader) 是 Android 官方推荐的现代化图片加载库。它是首个完全基于 Kotlin 协程、Okio 和 OkHttp 构建的图片库。相比于传统的 Glide 或 Fresco，Coil 具有更轻量级的体积、原生支持 Jetpack Compose、以及天然适配 Kotlin Multiplatform (KMP) 的架构。

技术价值与核心优势 ​

  • 协程驱动：完全利用协程进行异步操作，避免了回调地狱，并能自动与 Android 生命周期（Lifecycle）同步。
  • 性能卓越：采用 Segment 内存模型（通过 Okio）和智能内存池，显著降低了 GC 压力。
  • 零样板代码：API 设计符合 Kotlin 惯例，支持大量的扩展函数，使得图片加载代码极度简洁。
  • 架构领先：Coil 3.x 已全面转向 KMP 架构，支持在 Android、iOS 和 Desktop 之间共享图片加载逻辑。

依赖配置与版本 ​

查看 Maven Central 最新版本

kotlin
dependencies {
    // 基础核心库
    implementation("io.coil-kt.coil3:coil:3.0.4")
    // Jetpack Compose 扩展支持
    implementation("io.coil-kt.coil3:coil-compose:3.0.4")
    // 网络引擎支持 (如 OkHttp)
    implementation("io.coil-kt.coil3:coil-network-okhttp:3.0.4")
}
groovy
dependencies {
    implementation 'io.coil-kt.coil3:coil:3.0.4'
    implementation 'io.coil-kt.coil3:coil-compose:3.0.4'
    implementation 'io.coil-kt.coil3:coil-network-okhttp:3.0.4'
}
toml
[versions]
coil = "3.0.4"

[libraries]
coil-core = { group = "io.coil-kt.coil3", name = "coil", version.ref = "coil" }
coil-compose = { group = "io.coil-kt.coil3", name = "coil-compose", version.ref = "coil" }
coil-network = { group = "io.coil-kt.coil3", name = "coil-network-okhttp", version.ref = "coil" }

核心抽象：ImageLoader 与 Request ​

Coil 的操作主要围绕两个核心对象展开。

API 核心签名 ​

kotlin
public interface ImageLoader : Closeable {
    // 默认配置
    public val defaults: DefaultRequestOptions
    // 核心执行函数
    public suspend fun execute(request: ImageRequest): ImageResult
    // 异步排队函数
    public fun enqueue(request: ImageRequest): Disposable
}

public class ImageRequest {
    public val data: Any?               // 支持 String, Uri, File, Drawable 等
    public val target: Target?          // 加载目标
    public val lifecycle: Lifecycle     // 生命周期绑定
    public val placeholder: Drawable?   // 占位图
}

实战演练：Compose 与 View 加载 ​

Jetpack Compose 中的集成 ​

Coil 提供了 AsyncImage 组件，专门针对 Compose 的重组机制进行了优化。

kotlin
import coil3.compose.AsyncImage

@Composable
fun UserProfile(avatarUrl: String) {
    AsyncImage(
        model = avatarUrl,
        contentDescription = "User Avatar",
        modifier = Modifier.size(64.dp).clip(CircleShape)
    )
}
kotlin
import coil3.compose.SubcomposeAsyncImage

@Composable
fun AdvancedImage(avatarUrl: String) {
    SubcomposeAsyncImage(
        model = avatarUrl,
        contentDescription = null
    ) {
        val state = painter.state
        if (state is AsyncImagePainter.State.Loading) {
            CircularProgressIndicator() // 加载中显示进度条
        } else {
            AsyncImageContent()
        }
    }
}

底层原理：拦截器与磁盘缓存 ​

Coil 的工作流由一系列 Interceptor 组成，类似于 OkHttp。当发起一个请求时，它会依次经过 EngineInterceptor、MappedInterceptor 和 DecoderInterceptor。

深度剖析：Okio 磁盘缓存是如何提升性能的？

Coil 丢弃了 Java IO 的流式读取，转而使用 Okio 的 FileSystem：

  1. 高效预读：利用 Okio 的 Source 缓冲机制，减少了从闪存读取数据时的 CPU 周期。
  2. 零拷贝中转：在将图片从网络写入磁盘时，通过 Segment 转移直接操作内存块，大幅降低了堆内存分配频率。
  3. LRU 策略：内部实现了一个严谨的 LRU 缓存策略，确保磁盘占用不会无限增长。

工程实践准则 ​

单例 ImageLoader ​

应当实现 SingletonImageLoader.Factory 接口，在 Application 层级配置全局共享的缓存池和网络引擎。严禁在每个页面重复创建 ImageLoader，以避免内存浪费。

位图重用与内存抖动 ​

Coil 默认启用了位图池（Bitmap Pooling）。在处理长列表（RecyclerView）时，确保图片尺寸（Size）经过精确裁剪，避免加载过大的 Bitmap 导致 OOM。

R8/Proguard 配置 ​

由于 Coil 依赖于 Kotlin 协程和 Okio，需保留相关元数据：

proguard
-keep class coil3.** { *; }
-dontwarn coil3.**