Android Fresco 框架工具与测试模块源码深度剖析(五)

_一条咸鱼_2025-03-26 11:17

Android Fresco 框架工具与测试模块源码深度剖析

一、引言

在 Android 开发中，Fresco 是一个强大的图片加载和显示框架，由 Facebook 开源。它不仅提供了高效的图片加载和缓存机制，还配备了丰富的工具与测试模块，这些模块对于开发者在调试、优化以及确保框架的正确性方面起着至关重要的作用。本文将深入剖析 Fresco 框架的工具与测试模块，从源码级别进行详细分析，帮助开发者更好地理解和运用这些功能。

二、工具模块概述

Fresco 的工具模块主要包含了一系列用于辅助开发、调试和性能分析的工具类和接口。这些工具可以帮助开发者更好地理解框架的运行机制，优化图片加载性能，以及快速定位和解决问题。

2.1 主要工具类和接口

2.1.1 ImagePerfMonitor

ImagePerfMonitor 是一个用于监控图片加载性能的工具类。它可以记录图片加载过程中的各个阶段的时间，如网络请求时间、解码时间等，并提供相应的回调接口，让开发者可以根据这些信息进行性能分析和优化。

java

java 复制代码 
// ImagePerfMonitor 接口定义
public interface ImagePerfMonitor {
    // 记录图片加载开始事件
    void onImageLoadStart(ImageRequest imageRequest);
    // 记录图片网络请求开始事件
    void onNetworkFetchStart(ImageRequest imageRequest);
    // 记录图片网络请求完成事件
    void onNetworkFetchFinish(ImageRequest imageRequest, long fetchTimeMs);
    // 记录图片解码开始事件
    void onDecodeStart(ImageRequest imageRequest);
    // 记录图片解码完成事件
    void onDecodeFinish(ImageRequest imageRequest, long decodeTimeMs);
    // 记录图片加载完成事件
    void onImageLoadFinish(ImageRequest imageRequest, long totalTimeMs);
    // 记录图片加载失败事件
    void onImageLoadFailure(ImageRequest imageRequest, Throwable throwable);
}
2.1.2 ImagePerfData

ImagePerfData 是一个用于存储图片加载性能数据的类。它包含了图片加载过程中的各个阶段的时间信息，以及图片的相关信息，如 URL、尺寸等。

java

java 复制代码 
// ImagePerfData 类定义
public class ImagePerfData {
    private final ImageRequest imageRequest;
    private long loadStartTimeMs;
    private long networkFetchStartTimeMs;
    private long networkFetchFinishTimeMs;
    private long decodeStartTimeMs;
    private long decodeFinishTimeMs;
    private long loadFinishTimeMs;
    private Throwable loadFailureThrowable;

    public ImagePerfData(ImageRequest imageRequest) {
        this.imageRequest = imageRequest;
    }

    // 获取图片请求
    public ImageRequest getImageRequest() {
        return imageRequest;
    }

    // 设置图片加载开始时间
    public void setLoadStartTimeMs(long loadStartTimeMs) {
        this.loadStartTimeMs = loadStartTimeMs;
    }

    // 获取图片加载开始时间
    public long getLoadStartTimeMs() {
        return loadStartTimeMs;
    }

    // 设置网络请求开始时间
    public void setNetworkFetchStartTimeMs(long networkFetchStartTimeMs) {
        this.networkFetchStartTimeMs = networkFetchStartTimeMs;
    }

    // 获取网络请求开始时间
    public long getNetworkFetchStartTimeMs() {
        return networkFetchStartTimeMs;
    }

    // 设置网络请求完成时间
    public void setNetworkFetchFinishTimeMs(long networkFetchFinishTimeMs) {
        this.networkFetchFinishTimeMs = networkFetchFinishTimeMs;
    }

    // 获取网络请求完成时间
    public long getNetworkFetchFinishTimeMs() {
        return networkFetchFinishTimeMs;
    }

    // 设置解码开始时间
    public void setDecodeStartTimeMs(long decodeStartTimeMs) {
        this.decodeStartTimeMs = decodeStartTimeMs;
    }

    // 获取解码开始时间
    public long getDecodeStartTimeMs() {
        return decodeStartTimeMs;
    }

    // 设置解码完成时间
    public void setDecodeFinishTimeMs(long decodeFinishTimeMs) {
        this.decodeFinishTimeMs = decodeFinishTimeMs;
    }

    // 获取解码完成时间
    public long getDecodeFinishTimeMs() {
        return decodeFinishTimeMs;
    }

    // 设置图片加载完成时间
    public void setLoadFinishTimeMs(long loadFinishTimeMs) {
        this.loadFinishTimeMs = loadFinishTimeMs;
    }

    // 获取图片加载完成时间
    public long getLoadFinishTimeMs() {
        return loadFinishTimeMs;
    }

    // 设置图片加载失败的异常信息
    public void setLoadFailureThrowable(Throwable loadFailureThrowable) {
        this.loadFailureThrowable = loadFailureThrowable;
    }

    // 获取图片加载失败的异常信息
    public Throwable getLoadFailureThrowable() {
        return loadFailureThrowable;
    }

    // 计算网络请求时间
    public long getNetworkFetchTimeMs() {
        return networkFetchFinishTimeMs - networkFetchStartTimeMs;
    }

    // 计算解码时间
    public long getDecodeTimeMs() {
        return decodeFinishTimeMs - decodeStartTimeMs;
    }

    // 计算图片加载总时间
    public long getTotalLoadTimeMs() {
        return loadFinishTimeMs - loadStartTimeMs;
    }
}
2.1.3 ImagePerfDataListener

ImagePerfDataListener 是一个回调接口，用于监听图片加载性能数据的变化。当图片加载过程中的某个阶段完成时，会触发相应的回调方法，开发者可以在这些方法中获取性能数据并进行处理。

java

java 复制代码 
// ImagePerfDataListener 接口定义
public interface ImagePerfDataListener {
    // 当图片加载性能数据更新时调用
    void onImagePerfDataUpdated(ImagePerfData imagePerfData);
}

2.2 工具模块的使用场景

  • 性能分析 ：通过 ImagePerfMonitor 记录图片加载过程中的各个阶段的时间，开发者可以分析出哪些环节是性能瓶颈，从而进行针对性的优化。
  • 问题定位 ：当图片加载出现问题时，通过查看 ImagePerfData 中的信息，开发者可以快速定位问题所在，如网络请求失败、解码错误等。
  • 调试和监控 ：在开发和测试阶段，开发者可以使用 ImagePerfDataListener 实时监控图片加载性能，确保框架的稳定性和性能。

三、工具模块源码分析

3.1 ImagePerfMonitor 的实现

ImagePerfMonitor 有多个实现类，其中一个常见的实现类是 DefaultImagePerfMonitor。下面是 DefaultImagePerfMonitor 的源码分析：

java

java 复制代码 
// 默认的图片性能监控器实现类
public class DefaultImagePerfMonitor implements ImagePerfMonitor {
    private final ImagePerfDataListener imagePerfDataListener;
    private final Map<ImageRequest, ImagePerfData> imagePerfDataMap = new HashMap<>();

    public DefaultImagePerfMonitor(ImagePerfDataListener imagePerfDataListener) {
        this.imagePerfDataListener = imagePerfDataListener;
    }

    @Override
    public void onImageLoadStart(ImageRequest imageRequest) {
        // 创建一个新的 ImagePerfData 对象来存储图片加载性能数据
        ImagePerfData imagePerfData = new ImagePerfData(imageRequest);
        // 记录图片加载开始时间
        imagePerfData.setLoadStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
        // 将 ImagePerfData 对象存入 map 中
        imagePerfDataMap.put(imageRequest, imagePerfData);
        // 通知监听器图片加载性能数据更新
        notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
    }

    @Override
    public void onNetworkFetchStart(ImageRequest imageRequest) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录网络请求开始时间
            imagePerfData.setNetworkFetchStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onNetworkFetchFinish(ImageRequest imageRequest, long fetchTimeMs) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录网络请求完成时间
            imagePerfData.setNetworkFetchFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onDecodeStart(ImageRequest imageRequest) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录解码开始时间
            imagePerfData.setDecodeStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onDecodeFinish(ImageRequest imageRequest, long decodeTimeMs) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录解码完成时间
            imagePerfData.setDecodeFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onImageLoadFinish(ImageRequest imageRequest, long totalTimeMs) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录图片加载完成时间
            imagePerfData.setLoadFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
            // 从 map 中移除该 ImagePerfData 对象
            imagePerfDataMap.remove(imageRequest);
        }
    }

    @Override
    public void onImageLoadFailure(ImageRequest imageRequest, Throwable throwable) {
        // 从 map 中获取对应的 ImagePerfData 对象
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            // 记录图片加载失败的异常信息
            imagePerfData.setLoadFailureThrowable(throwable);
            // 记录图片加载完成时间
            imagePerfData.setLoadFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            // 通知监听器图片加载性能数据更新
            notifyImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
            // 从 map 中移除该 ImagePerfData 对象
            imagePerfDataMap.remove(imageRequest);
        }
    }

    // 通知监听器图片加载性能数据更新
    private void notifyImagePerfDataUpdated(ImagePerfData imagePerfData) {
        if (imagePerfDataListener != null) {
            imagePerfDataListener.onImagePerfDataUpdated(imagePerfData);
        }
    }
}

3.2 ImagePerfData 的使用

ImagePerfData 主要用于存储图片加载性能数据，在 DefaultImagePerfMonitor 中被广泛使用。下面是一个使用 ImagePerfData 的示例：

java

java 复制代码 
// 创建一个 ImagePerfDataListener 实现类
ImagePerfDataListener listener = new ImagePerfDataListener() {
    @Override
    public void onImagePerfDataUpdated(ImagePerfData imagePerfData) {
        // 获取图片请求的 URL
        String url = imagePerfData.getImageRequest().getSourceUri().toString();
        // 获取网络请求时间
        long networkFetchTimeMs = imagePerfData.getNetworkFetchTimeMs();
        // 获取解码时间
        long decodeTimeMs = imagePerfData.getDecodeTimeMs();
        // 获取图片加载总时间
        long totalLoadTimeMs = imagePerfData.getTotalLoadTimeMs();

        // 打印性能数据
        Log.d("ImagePerf", "URL: " + url);
        Log.d("ImagePerf", "Network Fetch Time: " + networkFetchTimeMs + " ms");
        Log.d("ImagePerf", "Decode Time: " + decodeTimeMs + " ms");
        Log.d("ImagePerf", "Total Load Time: " + totalLoadTimeMs + " ms");

        // 检查是否加载失败
        Throwable loadFailureThrowable = imagePerfData.getLoadFailureThrowable();
        if (loadFailureThrowable != null) {
            Log.e("ImagePerf", "Image load failed: " + loadFailureThrowable.getMessage());
        }
    }
};

// 创建一个 DefaultImagePerfMonitor 实例
DefaultImagePerfMonitor monitor = new DefaultImagePerfMonitor(listener);

// 创建一个 ImageRequest
ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse("http://example.com/image.jpg"))
       .build();

// 模拟图片加载开始
monitor.onImageLoadStart(imageRequest);
// 模拟网络请求开始
monitor.onNetworkFetchStart(imageRequest);
// 模拟网络请求完成
monitor.onNetworkFetchFinish(imageRequest, 500);
// 模拟解码开始
monitor.onDecodeStart(imageRequest);
// 模拟解码完成
monitor.onDecodeFinish(imageRequest, 300);
// 模拟图片加载完成
monitor.onImageLoadFinish(imageRequest, 800);

3.3 ImagePerfDataListener 的作用

ImagePerfDataListener 作为一个回调接口，允许开发者在图片加载性能数据更新时进行相应的处理。开发者可以根据自己的需求实现该接口，例如将性能数据上传到服务器进行分析，或者在界面上显示性能数据等。

java

java 复制代码 
// 实现 ImagePerfDataListener 接口
public class MyImagePerfDataListener implements ImagePerfDataListener {
    @Override
    public void onImagePerfDataUpdated(ImagePerfData imagePerfData) {
        // 将性能数据上传到服务器
        uploadPerformanceDataToServer(imagePerfData);
    }

    // 上传性能数据到服务器的方法
    private void uploadPerformanceDataToServer(ImagePerfData imagePerfData) {
        // 实现上传逻辑
        // 示例代码，使用 OkHttp 发送请求
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();
        RequestBody body = new FormBody.Builder()
               .add("url", imagePerfData.getImageRequest().getSourceUri().toString())
               .add("networkFetchTime", String.valueOf(imagePerfData.getNetworkFetchTimeMs()))
               .add("decodeTime", String.valueOf(imagePerfData.getDecodeTimeMs()))
               .add("totalLoadTime", String.valueOf(imagePerfData.getTotalLoadTimeMs()))
               .build();
        Request request = new Request.Builder()
               .url("http://example.com/uploadPerformanceData")
               .post(body)
               .build();
        try {
            Response response = client.newCall(request).execute();
            if (response.isSuccessful()) {
                Log.d("ImagePerf", "Performance data uploaded successfully");
            } else {
                Log.e("ImagePerf", "Failed to upload performance data: " + response.message());
            }
        } catch (IOException e) {
            Log.e("ImagePerf", "Error uploading performance data: " + e.getMessage());
        }
    }
}

四、测试模块概述

Fresco 的测试模块主要用于对框架的各个组件进行单元测试和集成测试，确保框架的正确性和稳定性。测试模块使用了 JUnit 和 Mockito 等测试框架，通过模拟各种场景来验证框架的功能。

4.1 主要测试类和接口

4.1.1 ImagePipelineTestUtils

ImagePipelineTestUtils 是一个工具类，提供了一些用于测试的静态方法，如创建 ImageRequest、EncodedImage 等对象，方便在测试中使用。

java

java 复制代码 
// 图片管道测试工具类
public class ImagePipelineTestUtils {
    // 创建一个 ImageRequest 对象
    public static ImageRequest createImageRequest(Uri uri) {
        return ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(uri)
               .build();
    }

    // 创建一个 EncodedImage 对象
    public static EncodedImage createEncodedImage(InputStream inputStream) {
        return new EncodedImage(ByteStreams.toByteArray(inputStream));
    }

    // 创建一个 CloseableReference<CloseableImage> 对象
    public static CloseableReference<CloseableImage> createCloseableImageReference(Bitmap bitmap) {
        CloseableStaticBitmap closeableStaticBitmap = new CloseableStaticBitmap(
                bitmap,
                SimpleBitmapReleaser.getInstance()
        );
        return CloseableReference.of(closeableStaticBitmap);
    }
}
4.1.2 MockImageDecoder

MockImageDecoder 是一个模拟的图片解码器，用于在测试中替代真实的解码器。它可以返回预设的 CloseableImage 对象，方便测试图片解码功能。

java

java 复制代码 
// 模拟图片解码器
public class MockImageDecoder implements ImageDecoder {
    private final CloseableImage mockCloseableImage;

    public MockImageDecoder(CloseableImage mockCloseableImage) {
        this.mockCloseableImage = mockCloseableImage;
    }

    @Override
    public CloseableImage decodeImage(EncodedImage encodedImage, int length, ImageDecodeOptions options) {
        // 返回预设的 CloseableImage 对象
        return mockCloseableImage;
    }
}
4.1.3 MockNetworkFetcher

MockNetworkFetcher 是一个模拟的网络请求器，用于在测试中替代真实的网络请求器。它可以返回预设的 EncodedImage 对象，方便测试图片网络加载功能。

java

java 复制代码 
// 模拟网络请求器
public class MockNetworkFetcher implements NetworkFetcher<MockNetworkFetchState> {
    private final EncodedImage mockEncodedImage;

    public MockNetworkFetcher(EncodedImage mockEncodedImage) {
        this.mockEncodedImage = mockEncodedImage;
    }

    @Override
    public MockNetworkFetchState createFetchState(ImageRequest request, Object callerContext) {
        return new MockNetworkFetchState(request, callerContext);
    }

    @Override
    public void fetch(final MockNetworkFetchState fetchState, final Callback callback) {
        // 模拟网络请求完成，返回预设的 EncodedImage 对象
        callback.onResponse(fetchState, mockEncodedImage.getInputStream(), mockEncodedImage.getSize(), 0, 0);
    }
}

// 模拟网络请求状态
class MockNetworkFetchState extends NetworkFetchState {
    public MockNetworkFetchState(ImageRequest request, Object callerContext) {
        super(request, callerContext);
    }
}

4.2 测试模块的使用场景

  • 单元测试 ：使用 ImagePipelineTestUtils、MockImageDecoder 和 MockNetworkFetcher 等工具类和模拟对象，对框架的各个组件进行独立的单元测试，确保每个组件的功能正确性。
  • 集成测试：通过组合多个模拟对象和工具类，模拟框架的实际运行场景，进行集成测试，验证框架的整体功能和稳定性。

五、测试模块源码分析

5.1 ImagePipelineTestUtils 的使用

ImagePipelineTestUtils 提供了一些方便的静态方法，用于创建测试所需的对象。下面是一个使用 ImagePipelineTestUtils 的示例：

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import android.net.Uri;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableStaticBitmap;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;

import static org.junit.Assert.*;

public class ImagePipelineTestUtilsTest {

    @Test
    public void testCreateImageRequest() throws URISyntaxException {
        // 创建一个 URI
        URI uri = new URI("http://example.com/image.jpg");
        // 使用 ImagePipelineTestUtils 创建 ImageRequest 对象
        ImageRequest imageRequest = ImagePipelineTestUtils.createImageRequest(Uri.parse(uri.toString()));
        // 验证 ImageRequest 对象的 URI 是否正确
        assertEquals(uri.toString(), imageRequest.getSourceUri().toString());
    }

    @Test
    public void testCreateEncodedImage() {
        // 创建一个输入流
        byte[] data = new byte[]{1, 2, 3, 4, 5};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(data);
        // 使用 ImagePipelineTestUtils 创建 EncodedImage 对象
        EncodedImage encodedImage = ImagePipelineTestUtils.createEncodedImage(inputStream);
        // 验证 EncodedImage 对象的数据长度是否正确
        assertEquals(data.length, encodedImage.getSize());
    }

    @Test
    public void testCreateCloseableImageReference() {
        // 创建一个 Bitmap 对象
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getClass().getResourceAsStream("/test_image.jpg"));
        // 使用 ImagePipelineTestUtils 创建 CloseableReference<CloseableImage> 对象
        CloseableReference<CloseableImage> closeableImageReference = ImagePipelineTestUtils.createCloseableImageReference(bitmap);
        // 验证 CloseableReference<CloseableImage> 对象是否正确创建
        assertNotNull(closeableImageReference);
    }
}

5.2 MockImageDecoder 的使用

MockImageDecoder 可以在测试中替代真实的解码器，返回预设的 CloseableImage 对象。下面是一个使用 MockImageDecoder 的示例：

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableStaticBitmap;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImageDecoder;
import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;

import static org.junit.Assert.*;

public class MockImageDecoderTest {

    @Test
    public void testDecodeImage() {
        // 创建一个 Bitmap 对象
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getClass().getResourceAsStream("/test_image.jpg"));
        // 创建一个 CloseableStaticBitmap 对象
        CloseableStaticBitmap closeableStaticBitmap = new CloseableStaticBitmap(
                bitmap,
                SimpleBitmapReleaser.getInstance()
        );
        // 创建一个 MockImageDecoder 对象，传入预设的 CloseableStaticBitmap 对象
        MockImageDecoder mockImageDecoder = new MockImageDecoder(closeableStaticBitmap);
        // 创建一个 EncodedImage 对象
        byte[] data = new byte[]{1, 2, 3, 4, 5};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(data);
        EncodedImage encodedImage = new EncodedImage(data);
        // 调用 MockImageDecoder 的 decodeImage 方法进行解码
        CloseableImage decodedImage = mockImageDecoder.decodeImage(encodedImage, data.length, null);
        // 验证解码结果是否为预设的 CloseableStaticBitmap 对象
        assertEquals(closeableStaticBitmap, decodedImage);
    }
}

5.3 MockNetworkFetcher 的使用

MockNetworkFetcher 可以在测试中替代真实的网络请求器，返回预设的 EncodedImage 对象。下面是一个使用 MockNetworkFetcher 的示例：

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher.Callback;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;

import static org.mockito.Mockito.*;

public class MockNetworkFetcherTest {

    @Test
    public void testFetch() {
        // 创建一个 EncodedImage 对象
        byte[] data = new byte[]{1, 2, 3, 4, 5};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(data);
        EncodedImage encodedImage = new EncodedImage(data);
        // 创建一个 MockNetworkFetcher 对象，传入预设的 EncodedImage 对象
        MockNetworkFetcher mockNetworkFetcher = new MockNetworkFetcher(encodedImage);
        // 创建一个 ImageRequest 对象
        ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse("http://example.com/image.jpg"))
               .build();
        // 创建一个 MockNetworkFetchState 对象
        MockNetworkFetchState fetchState = new MockNetworkFetchState(imageRequest, null);
        // 创建一个 Callback 模拟对象
        Callback callback = mock(Callback.class);
        // 调用 MockNetworkFetcher 的 fetch 方法进行网络请求
        mockNetworkFetcher.fetch(fetchState, callback);
        // 验证 Callback 的 onResponse 方法是否被调用
        verify(callback, times(1)).onResponse(fetchState, encodedImage.getInputStream(), encodedImage.getSize(), 0, 0);
    }
}

六、工具与测试模块的结合使用

在实际开发中，工具模块和测试模块可以结合使用，以提高开发效率和代码质量。下面是一个结合使用工具与测试模块的示例：

6.1 测试图片加载性能监控功能

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import android.net.Uri;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfData;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfDataListener;
import com.facebook.imagepipeline.image.DefaultImagePerfMonitor;

import static org.mockito.Mockito.*;

public class ImagePerfMonitorTest {

    @Test
    public void testImagePerfMonitor() throws URISyntaxException {
        // 创建一个 ImagePer

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import android.net.Uri;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfData;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfDataListener;
import com.facebook.imagepipeline.image.DefaultImagePerfMonitor;

import static org.mockito.Mockito.*;

public class ImagePerfMonitorTest {

    @Test
    public void testImagePerfMonitor() throws URISyntaxException {
        // 创建一个 ImagePerfDataListener 模拟对象
        ImagePerfDataListener mockListener = mock(ImagePerfDataListener.class);
        // 创建 DefaultImagePerfMonitor 实例，并传入模拟的监听器
        DefaultImagePerfMonitor monitor = new DefaultImagePerfMonitor(mockListener);

        // 创建一个 ImageRequest
        URI uri = new URI("http://example.com/image.jpg");
        ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse(uri.toString()))
               .build();

        // 模拟图片加载开始
        monitor.onImageLoadStart(imageRequest);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否被调用
        verify(mockListener, times(1)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));

        // 模拟网络请求开始
        monitor.onNetworkFetchStart(imageRequest);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否再次被调用
        verify(mockListener, times(2)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));

        // 模拟网络请求完成
        monitor.onNetworkFetchFinish(imageRequest, 500);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否又被调用
        verify(mockListener, times(3)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));

        // 模拟解码开始
        monitor.onDecodeStart(imageRequest);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否再次被调用
        verify(mockListener, times(4)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));

        // 模拟解码完成
        monitor.onDecodeFinish(imageRequest, 300);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否又被调用
        verify(mockListener, times(5)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));

        // 模拟图片加载完成
        monitor.onImageLoadFinish(imageRequest, 800);
        // 验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否再次被调用
        verify(mockListener, times(6)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));
    }
}

在这个测试中，我们创建了一个 DefaultImagePerfMonitor 实例，并传入一个模拟的 ImagePerfDataListener。然后模拟了图片加载的各个阶段，并验证监听器的 onImagePerfDataUpdated 方法是否按照预期被调用。

6.2 结合工具与测试进行图片加载流程测试

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import android.net.Uri;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableStaticBitmap;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImageDecoder;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher.Callback;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetchState;
import com.facebook.imagepipeline.image.MockImageDecoder;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfData;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfDataListener;
import com.facebook.imagepipeline.image.DefaultImagePerfMonitor;
import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;

import static org.mockito.Mockito.*;

public class ImageLoadingFlowTest {

    @Test
    public void testImageLoadingFlow() throws URISyntaxException {
        // 创建一个 ImagePerfDataListener 模拟对象
        ImagePerfDataListener mockPerfListener = mock(ImagePerfDataListener.class);
        // 创建 DefaultImagePerfMonitor 实例，并传入模拟的监听器
        DefaultImagePerfMonitor perfMonitor = new DefaultImagePerfMonitor(mockPerfListener);

        // 创建一个 ImageRequest
        URI uri = new URI("http://example.com/image.jpg");
        ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse(uri.toString()))
               .build();

        // 模拟网络请求返回的 EncodedImage
        byte[] data = new byte[]{1, 2, 3, 4, 5};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(data);
        EncodedImage mockEncodedImage = new EncodedImage(data);

        // 创建 MockNetworkFetcher 实例
        MockNetworkFetcher mockNetworkFetcher = new MockNetworkFetcher(mockEncodedImage);

        // 创建一个 Bitmap 对象
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getClass().getResourceAsStream("/test_image.jpg"));
        // 创建一个 CloseableStaticBitmap 对象
        CloseableStaticBitmap closeableStaticBitmap = new CloseableStaticBitmap(
                bitmap,
                SimpleBitmapReleaser.getInstance()
        );
        // 创建 MockImageDecoder 实例
        MockImageDecoder mockImageDecoder = new MockImageDecoder(closeableStaticBitmap);

        // 模拟图片加载开始
        perfMonitor.onImageLoadStart(imageRequest);

        // 模拟网络请求开始
        perfMonitor.onNetworkFetchStart(imageRequest);
        MockNetworkFetchState fetchState = new MockNetworkFetchState(imageRequest, null);
        Callback mockCallback = mock(Callback.class);
        mockNetworkFetcher.fetch(fetchState, mockCallback);
        // 模拟网络请求完成
        perfMonitor.onNetworkFetchFinish(imageRequest, 500);

        // 模拟解码开始
        perfMonitor.onDecodeStart(imageRequest);
        ImageDecoder decoder = mockImageDecoder;
        CloseableReference<CloseableStaticBitmap> decodedImage = decoder.decodeImage(mockEncodedImage, data.length, null);
        // 模拟解码完成
        perfMonitor.onDecodeFinish(imageRequest, 300);

        // 模拟图片加载完成
        perfMonitor.onImageLoadFinish(imageRequest, 800);

        // 验证性能监听器的调用次数
        verify(mockPerfListener, times(6)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));
    }
}

在这个测试中，我们结合了工具模块的 DefaultImagePerfMonitor 和测试模块的 MockNetworkFetcher、MockImageDecoder，模拟了一个完整的图片加载流程，并验证了性能监听器的调用次数是否符合预期。

6.3 工具与测试在异常处理测试中的应用

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import android.net.Uri;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfData;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImagePerfDataListener;
import com.facebook.imagepipeline.image.DefaultImagePerfMonitor;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher.Callback;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetchState;

import static org.mockito.Mockito.*;

public class ExceptionHandlingTest {

    @Test
    public void testNetworkFailure() throws URISyntaxException {
        // 创建一个 ImagePerfDataListener 模拟对象
        ImagePerfDataListener mockPerfListener = mock(ImagePerfDataListener.class);
        // 创建 DefaultImagePerfMonitor 实例，并传入模拟的监听器
        DefaultImagePerfMonitor perfMonitor = new DefaultImagePerfMonitor(mockPerfListener);

        // 创建一个 ImageRequest
        URI uri = new URI("http://example.com/image.jpg");
        ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse(uri.toString()))
               .build();

        // 模拟图片加载开始
        perfMonitor.onImageLoadStart(imageRequest);

        // 模拟网络请求开始
        perfMonitor.onNetworkFetchStart(imageRequest);
        MockNetworkFetchState fetchState = new MockNetworkFetchState(imageRequest, null);
        Callback mockCallback = mock(Callback.class);

        // 模拟网络请求失败
        Exception networkException = new Exception("Network failure");
        doAnswer(invocation -> {
            perfMonitor.onImageLoadFailure(imageRequest, networkException);
            return null;
        }).when(mockCallback).onFailure(fetchState, networkException);

        // 模拟网络请求器调用失败回调
        mockCallback.onFailure(fetchState, networkException);

        // 验证性能监听器是否收到加载失败的通知
        verify(mockPerfListener, times(3)).onImagePerfDataUpdated(any(ImagePerfData.class));
        ImagePerfData capturedData = null;
        ArgumentCaptor<ImagePerfData> captor = ArgumentCaptor.forClass(ImagePerfData.class);
        verify(mockPerfListener, times(3)).onImagePerfDataUpdated(captor.capture());
        capturedData = captor.getValue();
        assertEquals(networkException, capturedData.getLoadFailureThrowable());
    }
}

在这个测试中，我们使用 DefaultImagePerfMonitor 监控图片加载过程，模拟了网络请求失败的情况，并验证了性能监听器是否正确记录了加载失败的异常信息。

七、工具与测试模块的性能优化

7.1 工具模块性能优化

7.1.1 减少性能监控的开销

ImagePerfMonitor 在记录性能数据时，会频繁调用系统时间函数（如 System.currentTimeMillis()），这可能会带来一定的性能开销。为了减少这种开销，可以采用批量记录的方式，例如在一段时间内记录多个事件的时间，然后一次性处理这些数据。

java

java 复制代码 
// 优化后的 ImagePerfMonitor 实现
public class OptimizedImagePerfMonitor implements ImagePerfMonitor {
    private final ImagePerfDataListener imagePerfDataListener;
    private final Map<ImageRequest, ImagePerfData> imagePerfDataMap = new HashMap<>();
    private final long batchIntervalMs = 1000; // 批量处理的时间间隔
    private long lastBatchTimeMs = System.currentTimeMillis();
    private List<ImagePerfData> batchData = new ArrayList<>();

    public OptimizedImagePerfMonitor(ImagePerfDataListener imagePerfDataListener) {
        this.imagePerfDataListener = imagePerfDataListener;
    }

    @Override
    public void onImageLoadStart(ImageRequest imageRequest) {
        ImagePerfData imagePerfData = new ImagePerfData(imageRequest);
        imagePerfData.setLoadStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
        imagePerfDataMap.put(imageRequest, imagePerfData);
        addToBatch(imagePerfData);
    }

    @Override
    public void onNetworkFetchStart(ImageRequest imageRequest) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setNetworkFetchStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onNetworkFetchFinish(ImageRequest imageRequest, long fetchTimeMs) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setNetworkFetchFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onDecodeStart(ImageRequest imageRequest) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setDecodeStartTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onDecodeFinish(ImageRequest imageRequest, long decodeTimeMs) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setDecodeFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
        }
    }

    @Override
    public void onImageLoadFinish(ImageRequest imageRequest, long totalTimeMs) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setLoadFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
            imagePerfDataMap.remove(imageRequest);
        }
    }

    @Override
    public void onImageLoadFailure(ImageRequest imageRequest, Throwable throwable) {
        ImagePerfData imagePerfData = imagePerfDataMap.get(imageRequest);
        if (imagePerfData != null) {
            imagePerfData.setLoadFailureThrowable(throwable);
            imagePerfData.setLoadFinishTimeMs(System.currentTimeMillis());
            addToBatch(imagePerfData);
            imagePerfDataMap.remove(imageRequest);
        }
    }

    private void addToBatch(ImagePerfData imagePerfData) {
        batchData.add(imagePerfData);
        long currentTimeMs = System.currentTimeMillis();
        if (currentTimeMs - lastBatchTimeMs >= batchIntervalMs) {
            processBatch();
            lastBatchTimeMs = currentTimeMs;
            batchData.clear();
        }
    }

    private void processBatch() {
        if (imagePerfDataListener != null) {
            for (ImagePerfData data : batchData) {
                imagePerfDataListener.onImagePerfDataUpdated(data);
            }
        }
    }
}
7.1.2 优化数据存储和处理

在 ImagePerfData 中，可以考虑使用更高效的数据结构来存储性能数据，例如使用数组代替 Map 来存储时间戳，以减少内存开销和查找时间。

java

java 复制代码 
// 优化后的 ImagePerfData 实现
public class OptimizedImagePerfData {
    private final ImageRequest imageRequest;
    private final long[] timestamps = new long[6]; // 分别存储加载开始、网络请求开始、网络请求完成、解码开始、解码完成、加载完成的时间
    private Throwable loadFailureThrowable;

    public OptimizedImagePerfData(ImageRequest imageRequest) {
        this.imageRequest = imageRequest;
        for (int i = 0; i < timestamps.length; i++) {
            timestamps[i] = -1;
        }
    }

    public ImageRequest getImageRequest() {
        return imageRequest;
    }

    public void setLoadStartTimeMs(long loadStartTimeMs) {
        timestamps[0] = loadStartTimeMs;
    }

    public long getLoadStartTimeMs() {
        return timestamps[0];
    }

    public void setNetworkFetchStartTimeMs(long networkFetchStartTimeMs) {
        timestamps[1] = networkFetchStartTimeMs;
    }

    public long getNetworkFetchStartTimeMs() {
        return timestamps[1];
    }

    public void setNetworkFetchFinishTimeMs(long networkFetchFinishTimeMs) {
        timestamps[2] = networkFetchFinishTimeMs;
    }

    public long getNetworkFetchFinishTimeMs() {
        return timestamps[2];
    }

    public void setDecodeStartTimeMs(long decodeStartTimeMs) {
        timestamps[3] = decodeStartTimeMs;
    }

    public long getDecodeStartTimeMs() {
        return timestamps[3];
    }

    public void setDecodeFinishTimeMs(long decodeFinishTimeMs) {
        timestamps[4] = decodeFinishTimeMs;
    }

    public long getDecodeFinishTimeMs() {
        return timestamps[4];
    }

    public void setLoadFinishTimeMs(long loadFinishTimeMs) {
        timestamps[5] = loadFinishTimeMs;
    }

    public long getLoadFinishTimeMs() {
        return timestamps[5];
    }

    public void setLoadFailureThrowable(Throwable loadFailureThrowable) {
        this.loadFailureThrowable = loadFailureThrowable;
    }

    public Throwable getLoadFailureThrowable() {
        return loadFailureThrowable;
    }

    public long getNetworkFetchTimeMs() {
        if (timestamps[1] != -1 && timestamps[2] != -1) {
            return timestamps[2] - timestamps[1];
        }
        return 0;
    }

    public long getDecodeTimeMs() {
        if (timestamps[3] != -1 && timestamps[4] != -1) {
            return timestamps[4] - timestamps[3];
        }
        return 0;
    }

    public long getTotalLoadTimeMs() {
        if (timestamps[0] != -1 && timestamps[5] != -1) {
            return timestamps[5] - timestamps[0];
        }
        return 0;
    }
}

7.2 测试模块性能优化

7.2.1 减少模拟对象的创建开销

在测试中，频繁创建模拟对象（如 MockNetworkFetcher、MockImageDecoder 等）可能会带来一定的性能开销。可以考虑使用对象池来复用这些模拟对象，减少创建和销毁的次数。

java

java 复制代码 
// 模拟对象池实现
public class MockObjectPool {
    private static final int POOL_SIZE = 10;
    private final Queue<MockNetworkFetcher> networkFetcherPool = new LinkedList<>();
    private final Queue<MockImageDecoder> imageDecoderPool = new LinkedList<>();

    public MockObjectPool() {
        for (int i = 0; i < POOL_SIZE; i++) {
            networkFetcherPool.add(createMockNetworkFetcher());
            imageDecoderPool.add(createMockImageDecoder());
        }
    }

    private MockNetworkFetcher createMockNetworkFetcher() {
        byte[] data = new byte[]{1, 2, 3, 4, 5};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(data);
        EncodedImage mockEncodedImage = new EncodedImage(data);
        return new MockNetworkFetcher(mockEncodedImage);
    }

    private MockImageDecoder createMockImageDecoder() {
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getClass().getResourceAsStream("/test_image.jpg"));
        CloseableStaticBitmap closeableStaticBitmap = new CloseableStaticBitmap(
                bitmap,
                SimpleBitmapReleaser.getInstance()
        );
        return new MockImageDecoder(closeableStaticBitmap);
    }

    public MockNetworkFetcher borrowNetworkFetcher() {
        if (networkFetcherPool.isEmpty()) {
            return createMockNetworkFetcher();
        }
        return networkFetcherPool.poll();
    }

    public void returnNetworkFetcher(MockNetworkFetcher fetcher) {
        if (networkFetcherPool.size() < POOL_SIZE) {
            networkFetcherPool.add(fetcher);
        }
    }

    public MockImageDecoder borrowImageDecoder() {
        if (imageDecoderPool.isEmpty()) {
            return createMockImageDecoder();
        }
        return imageDecoderPool.poll();
    }

    public void returnImageDecoder(MockImageDecoder decoder) {
        if (imageDecoderPool.size() < POOL_SIZE) {
            imageDecoderPool.add(decoder);
        }
    }
}
7.2.2 并行执行测试用例

对于一些相互独立的测试用例，可以使用 JUnit 的并行执行功能来提高测试效率。在 JUnit 5 中，可以通过配置 junit.jupiter.execution.parallel.enabled 属性来启用并行执行。

groovy

java 复制代码 
// 在 build.gradle 中配置 JUnit 5 并行执行
test {
    useJUnitPlatform {
        configurationParameter 'junit.jupiter.execution.parallel.enabled', 'true'
        configurationParameter 'junit.jupiter.execution.parallel.mode.default', 'concurrent'
    }
}

八、工具与测试模块在实际项目中的应用案例

8.1 性能监控在图片加载优化中的应用

在一个电商应用中，开发者发现部分图片加载速度较慢，影响了用户体验。通过使用 ImagePerfMonitor 监控图片加载性能，发现网络请求时间和解码时间较长是主要问题。

java

java 复制代码 
// 在应用中初始化 ImagePerfMonitor
ImagePerfDataListener listener = new ImagePerfDataListener() {
    @Override
    public void onImagePerfDataUpdated(ImagePerfData imagePerfData) {
        long networkFetchTimeMs = imagePerfData.getNetworkFetchTimeMs();
        long decodeTimeMs = imagePerfData.getDecodeTimeMs();
        if (networkFetchTimeMs > 500 || decodeTimeMs > 300) {
            // 记录性能瓶颈的图片 URL
            String url = imagePerfData.getImageRequest().getSourceUri().toString();
            Log.w("ImagePerf", "Slow image loading: " + url +
                    ", Network Fetch Time: " + networkFetchTimeMs + " ms, Decode Time: " + decodeTimeMs + " ms");
        }
    }
};
DefaultImagePerfMonitor monitor = new DefaultImagePerfMonitor(listener);

// 在图片加载处添加性能监控
ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse("http://example.com/image.jpg"))
       .build();
monitor.onImageLoadStart(imageRequest);
// 后续网络请求、解码等操作，在相应位置调用 monitor 的方法记录时间

通过分析性能数据，开发者发现部分图片服务器响应较慢，于是更换了图片服务器；同时，对解码逻辑进行了优化，减少了解码时间。经过优化后，图片加载速度明显提升。

8.2 测试模块在功能迭代中的应用

在一个社交应用的开发过程中，需要对图片加载功能进行迭代，添加新的图片格式支持。为了确保新功能的正确性，开发者使用了测试模块进行单元测试和集成测试。

java

java 复制代码 
import org.junit.Test;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.InputStream;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableStaticBitmap;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;
import com.facebook.imagepipeline.image.ImageDecoder;
import com.facebook.imagepipeline.producers.NetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetcher;
import com.facebook.imagepipeline.producers.MockNetworkFetchState;
import com.facebook.imagepipeline.image.MockImageDecoder;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;

import static org.junit.Assert.*;

public class NewImageFormatSupportTest {

    @Test
    public void testNewImageFormatLoading() {
        // 模拟新图片格式的 EncodedImage
        byte[] newFormatData = new byte[]{10, 20, 30, 40, 50};
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(newFormatData);
        EncodedImage newFormatEncodedImage = new EncodedImage(newFormatData);

        // 创建 MockNetworkFetcher 实例
        MockNetworkFetcher mockNetworkFetcher = new MockNetworkFetcher(newFormatEncodedImage);

        // 创建一个 Bitmap 对象
        Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(getClass().getResourceAsStream("/test_image.jpg"));
        // 创建一个 CloseableStaticBitmap 对象
        CloseableStaticBitmap closeableStaticBitmap = new CloseableStaticBitmap(
                bitmap,
                SimpleBitmapReleaser.getInstance()
        );
        // 创建 MockImageDecoder 实例，模拟支持新图片格式的解码
        MockImageDecoder mockImageDecoder = new MockImageDecoder(closeableStaticBitmap);

        // 创建 ImageRequest
        ImageRequest imageRequest = ImageRequestBuilder.newBuilderWithSource(Uri.parse("http://example.com/new_format_image.jpg"))
               .build();

        // 模拟网络请求
        MockNetworkFetchState fetchState = new MockNetworkFetchState(imageRequest, null);
        NetworkFetcher.Callback mockCallback = mock(NetworkFetcher.Callback.class);
        mockNetworkFetcher.fetch(fetchState, mockCallback);

        // 模拟解码
        CloseableReference<CloseableStaticBitmap> decodedImage = mockImageDecoder.decodeImage(newFormatEncodedImage, newFormatData.length, null);

        // 验证解码结果
        assertNotNull(decodedImage);
    }
}

通过这些测试用例，开发者可以在开发过程中及时发现新功能的问题，确保图片加载功能在添加新图片格式支持后仍然稳定可靠。

九、总结

Fresco 框架的工具与测试模块为开发者提供了强大的辅助功能，帮助开发者更好地理解和优化框架的性能，同时确保代码的正确性和稳定性。工具模块中的 ImagePerfMonitor、ImagePerfData 和 ImagePerfDataListener 可以帮助开发者监控图片加载性能，定位性能瓶颈；测试模块中的 ImagePipelineTestUtils、MockImageDecoder 和 MockNetworkFetcher 等工具类和模拟对象可以方便开发者进行单元测试和集成测试。

在实际应用中，工具与测试模块可以结合使用，提高开发效率和代码质量。同时，通过对工具与测试模块进行性能优化，可以进一步提升框架的整体性能。在未来的开发中，开发者可以充分利用这些模块的功能，不断优化和完善自己的应用。

以上就是对 Android Fresco 框架工具与测试模块的深入分析，希望能为开发者在使用和扩展 Fresco 框架时提供有价值的参考。在实际开发过程中，开发者可以根据具体需求灵活运用这些功能，不断探索和创新。

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