ImageIO.read()读取5MB以上图片耗时超10秒，如何提升性能？

• ImageIO内置的默认解码器没有做底层性能优化，处理高分辨率大像素图片时（压缩后5MB的图片解压后像素数据通常可达几十甚至上百MB）解码效率极低
• 你当前逻辑直接全量读取所有像素，但你的业务场景是做图片缩放，全量解码本身就产生了大量无用计算
• 逐行扫描JPEG、带透明通道的大PNG等特殊格式的图片会触发ImageIO的兼容逻辑，进一步拉长耗时

1. 子采样读取（缩放场景最优方案） #

不需要读取全分辨率原图，解码阶段直接按你最终需要的缩放比例做采样，能将解码数据量降低数倍，耗时可压缩至原有耗时的1/10以内，示例代码如下：

public BufferedImage readSampledImage(File file, int targetWidth, int targetHeight) throws IOException {
    try (ImageInputStream inputStream = ImageIO.createImageInputStream(file)) {
        Iterator<ImageReader> readerIterator = ImageIO.getImageReaders(inputStream);
        if (!readerIterator.hasNext()) {
            throw new IOException("无匹配的图片解码器");
        }
        ImageReader reader = readerIterator.next();
        try {
            reader.setInput(inputStream);
            ImageReadParam readParam = reader.getDefaultReadParam();
            int originWidth = reader.getWidth(0);
            int originHeight = reader.getHeight(0);
            // 计算采样比例，每N个像素读取1个
            int sampleRate = Math.max(originWidth / targetWidth, originHeight / targetHeight);
            sampleRate = Math.max(sampleRate, 1);
            readParam.setSourceSubsampling(sampleRate, sampleRate, 0, 0);
            return reader.read(0, readParam);
        } finally {
            reader.dispose();
        }
    }
}

读取到的降采样图片可以直接用于后续缩放操作，同步降低后续缩放的计算耗时

2. 替换高性能解码器 #

原生ImageIO的解码器性能较差，引入第三方优化解码器可直接提升全量解码性能3-5倍：

• 可引入TwelveMonkeys ImageIO扩展包，引入后无需修改原有业务代码，框架会自动替换原生解码器
• 若仅需完成图片缩放操作，可直接使用Thumbnails库，内部已经做了采样、解码、缩放的全链路优化，代码实现极简：

// 单步完成读取+缩放，直接生成目标尺寸的BufferedImage
BufferedImage scaledImage = Thumbnails.of(file)
        .size(targetWidth, targetHeight)
        .asBufferedImage();

3. 辅助优化 #

• 提前校验文件合法性，避免将损坏文件、非图片文件传入解码器做无效解析
• 大图片读取操作建议放入独立线程池执行，避免阻塞业务主线程

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kiseok