OkHttp3源码分析[缓存策略]

2024-09-06 01:18

本文主要是介绍OkHttp3源码分析[缓存策略],希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

OkHttp系列文章如下

  • OkHttp3源码分析[综述]
  • OkHttp3源码分析[复用连接池]
  • OkHttp3源码分析[缓存策略]
  • OkHttp3源码分析[DiskLruCache]
  • OkHttp3源码分析[任务队列]

本文专门分析OkHttp的缓存策略,应该是okhttp分析中最简单的一篇了


HTTP缓存基础知识

在分析源码之前,我们先回顾一下http的缓存Header的含义

1. Expires

表示到期时间,一般用在response报文中,当超过此事件后响应将被认为是无效的而需要网络连接,反之而是直接使用缓存

Expires: Thu, 12 Jan 2017 11:01:33 GMT
2. Cache-Control

相对值,单位是秒,指定某个文件被续多少秒的时间,从而避免额外的网络请求。比expired更好的选择,它不用要求服务器与客户端的时间同步,也不用服务器时刻同步修改配置Expired中的绝对时间,而且它的优先级比Expires更高。比如简书静态资源有如下的header,表示可以续31536000秒,也就是一年。

Cache-Control: max-age=31536000, public
3. 修订文件名(Reving Filenames)

如果我们通过设置header保证了客户端可以缓存的,而此时远程服务器更新了文件如何解决呢?我们这时可以通过修改url中的文件名版本后缀进行缓存,比如下文是又拍云的公共CDN就提供了多个版本的JQuery

upcdn.b0.upaiyun.com/libs/jquery/jquery-2.0.3.min.js
4. 条件GET请求(Conditional GET Requests)与304

如缓存果过期或者强制放弃缓存,在此情况下,缓存策略全部交给服务器判断,客户端只用发送条件get请求即可,如果缓存是有效的,则返回304 Not Modifiled,否则直接返回body。

请求的方式有两种:

4.1. Last-Modified-Date:

客户端第一次网络请求时,服务器返回了

Last-Modified: Tue, 12 Jan 2016 09:31:27 GMT

客户端再次请求时,通过发送

If-Modified-Since: Tue, 12 Jan 2016 09:31:27 GMT

交给服务器进行判断,如果仍然可以缓存使用,服务器就返回304

4.2. ETag

ETag是对资源文件的一种摘要,客户端并不需要了解实现细节。当客户端第一请求时,服务器返回了

ETag: "5694c7ef-24dc"

客户端再次请求时,通过发送

If-None-Match:"5694c7ef-24dc"

交给服务器进行判断,如果仍然可以缓存使用,服务器就返回304

如果 ETag 和 Last-Modified 都有,则必须一次性都发给服务器,它们没有优先级之分,反正这里客户端没有任何判断的逻辑。

5. 其它标签
  • no-cache/no-store: 不使用缓存
  • only-if-cached: 只使用缓存
  • Date: The date and time that the message was sent
  • Age: The Age response-header field conveys the sender's estimate of the amount of time since the response (or its revalidation) was generated at the origin server. 说人话就是CDN反代服务器到原始服务器获取数据延时的缓存时间

"only-if-cached"标签非常具有诱导性,它只在请求中使用,表示无论是否有网完全只使用缓存(如果命中还好说,否则返回503错误/网络错误),这个标签比较危险。

全部的标签,可以到这里看

以上内容是作为一个服务器开发或者客户端的常识,下图是网上找的总结,注意图中的 ETag 和 Last-Modified 可能有优先级的歧义,你只需要记住它们是没有优先级的。


图源: 浏览器缓存机制 - 吴秦(Tyler)

2. 源码分析

OkHttp中使用了CacheStrategy实现了上文的流程图,它根据之前的缓存结果与当前将要发送Request的header进行策略分析,并得出是否进行请求的结论。

2.1. 总体请求流程分析

CacheStrategy类似一个mapping操作,将两个值输入,再将两个值输出

Inputrequest, cacheCandidate
CacheStrategy处理,判断Header信息
OutputnetworkRequest, cacheResponse

Request:
开发者手动编写并在Interceptor中递归加工而成的对象(如果读者需要调试分析的话,可以用logging-interceptor进行log操作),我们只需要知道了目前传入的Request中并没有任何关于缓存的Header

cacheCandidate:
也就是上次与服务器交互缓存的Response,可能为null。这里的缓存全部是基于文件系统的Map,key是请求中url的md5,value是在文件中查询到的缓存,页面置换基于LRU算法,我们现在只需要知道它是一个可以读取缓存Header的Response即可。

当被CacheStrategy加工输出后,输出networkRequestcacheResponse,根据是否为空执行不同的请求

networkRequestcacheResponseresult
nullnullonly-if-cached(表明不进行网络请求,且缓存不存在或者过期,一定会返回503错误)
nullnon-null不进行网络请求,而且缓存可以使用,直接返回缓存,不用请求网络
non-nullnull需要进行网络请求,而且缓存不存在或者过期,直接访问网络
non-nullnon-nullHeader中含有ETag/Last-Modified标签,需要在条件请求下使用,还是需要访问网络

以上是对networkRequest/cacheResponse进行findusage查询获得出的结论

基本上与上文的图片完全一致,以上就是OkHttp的缓存策略

关于此部分的分析,读者可以在HttpEngine对象中通过对userResponse进行findUsage分析得出,源码都是一大堆的if判断

2.2. CacheStrategy的加工过程

CacheStrategy使用Factory模式进行构造,参数如下

InternalCache responseCache = Internal.instance.internalCache(client);
//cacheCandidate从disklurcache中获取
//request的url被md5序列化为key,进行缓存查询
Response cacheCandidate = responseCache != null ? responseCache.get(request) : null;
//请求与缓存
factory = new CacheStrategy.Factory(now, request, cacheCandidate);
cacheStrategy = factory.get();
//输出结果
networkRequest = cacheStrategy.networkRequest;
cacheResponse = cacheStrategy.cacheResponse;
//进行一大堆的if判断,内容同上表格
.....

可以看出Factory.get()是最关键的缓存策略的判断,我们点入get()方法,可以发现是对getCandidate()的一个封装,我们接着点开getCandidate(),全是if与数学计算,详细代码如下

private CacheStrategy getCandidate() {//如果缓存没有命中(即null),网络请求也不需要加缓存Header了if (cacheResponse == null) {//`没有缓存的网络请求,查上文的表可知是直接访问return new CacheStrategy(request, null);}// 如果缓存的TLS握手信息丢失,返回进行直接连接if (request.isHttps() && cacheResponse.handshake() == null) {//直接访问return new CacheStrategy(request, null);}//检测response的状态码,Expired时间,是否有no-cache标签if (!isCacheable(cacheResponse, request)) {//直接访问return new CacheStrategy(request, null);}CacheControl requestCaching = request.cacheControl();//如果请求报文使用了`no-cache`标签(这个只可能是开发者故意添加的)//或者有ETag/Since标签(也就是条件GET请求)if (requestCaching.noCache() || hasConditions(request)) {//直接连接,把缓存判断交给服务器return new CacheStrategy(request, null);}//根据RFC协议计算//计算当前age的时间戳//now - sent + age (s)long ageMillis = cacheResponseAge();//大部分情况服务器设置为max-agelong freshMillis = computeFreshnessLifetime();if (requestCaching.maxAgeSeconds() != -1) {//大部分情况下是取max-agefreshMillis = Math.min(freshMillis, SECONDS.toMillis(requestCaching.maxAgeSeconds()));}long minFreshMillis = 0;if (requestCaching.minFreshSeconds() != -1) {//大部分情况下设置是0minFreshMillis = SECONDS.toMillis(requestCaching.minFreshSeconds());}long maxStaleMillis = 0;//ParseHeader中的缓存控制信息CacheControl responseCaching = cacheResponse.cacheControl();if (!responseCaching.mustRevalidate() && requestCaching.maxStaleSeconds() != -1) {//设置最大过期时间,一般设置为0maxStaleMillis = SECONDS.toMillis(requestCaching.maxStaleSeconds());}//缓存在过期时间内,可以使用//大部分情况下是进行如下判断//now - sent + age + 0 < max-age + 0if (!responseCaching.noCache() && ageMillis + minFreshMillis < freshMillis + maxStaleMillis) {//返回上次的缓存Response.Builder builder = cacheResponse.newBuilder();return new CacheStrategy(null, builder.build());}//缓存失效, 如果有etag等信息//进行发送`conditional`请求,交给服务器处理Request.Builder conditionalRequestBuilder = request.newBuilder();if (etag != null) {conditionalRequestBuilder.header("If-None-Match", etag);} else if (lastModified != null) {conditionalRequestBuilder.header("If-Modified-Since", lastModifiedString);} else if (servedDate != null) {conditionalRequestBuilder.header("If-Modified-Since", servedDateString);}//下面请求实质还说网络请求Request conditionalRequest = conditionalRequestBuilder.build();return hasConditions(conditionalRequest) ? new CacheStrategy(conditionalRequest,cacheResponse) : new CacheStrategy(conditionalRequest, null);
}

太长不看的话,大多数常见的情况可以用这个估算

now - sent + age < max-age

这里有个技巧,对构造函数进行findUsage查询,就可以看出各个输出是否为空的结果,然后各个击破分析


new CacheStrategy()

3. 结论

通过上面的分析,我们可以发现,okhttp实现的缓存策略实质上就是大量的if判断集合,这些是根据RFC标准文档写死的,并没有相当难的技巧。

  1. Okhttp的缓存是自动完成的,完全由服务器Header决定的,自己没有必要进行控制。网上热传的文章在Interceptor中手工添加缓存代码控制,它固然有用,但是属于Hack式的利用,违反了RFC文档标准,不建议使用,OkHttp的官方缓存控制在注释中。如果读者的需求是对象持久化,建议用文件储存或者数据库即可(比如realm)。
  2. 服务器的配置非常重要,如果你需要减小请求次数,建议直接找对接人员对max-age等头文件进行优化;服务器的时钟需要严格NTP同步
  3. 充分利用Idea的findUsage的功能,源码的各个跳转条件可以很快分析完成
  4. 使用CMD + Y可以快速预览某个函数,类似于forcetouch功能


    Idea quick preview
  5. 使用CMD + 左键可以添加标签,方便跳转代码,如图


    Idea Favorite Bookmarks

最后,感谢大家的观看

这篇关于OkHttp3源码分析[缓存策略]的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1140584

相关文章

使用Spring Cache本地缓存示例代码

《使用SpringCache本地缓存示例代码》缓存是提高应用程序性能的重要手段,通过将频繁访问的数据存储在内存中,可以减少数据库访问次数,从而加速数据读取,:本文主要介绍使用SpringCac... 目录一、Spring Cache简介核心特点:二、基础配置1. 添加依赖2. 启用缓存3. 缓存配置方案方案

Java实现本地缓存的四种方法实现与对比

《Java实现本地缓存的四种方法实现与对比》本地缓存的优点就是速度非常快,没有网络消耗,本地缓存比如caffine,guavacache这些都是比较常用的,下面我们来看看这四种缓存的具体实现吧... 目录1、HashMap2、Guava Cache3、Caffeine4、Encache本地缓存比如 caff

MySQL设置密码复杂度策略的完整步骤(附代码示例)

《MySQL设置密码复杂度策略的完整步骤(附代码示例)》MySQL密码策略还可能包括密码复杂度的检查,如是否要求密码包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符等,:本文主要介绍MySQL设置密码复杂度... 目录前言1. 使用 validate_password 插件1.1 启用 validate_passwo

Android 缓存日志Logcat导出与分析最佳实践

《Android缓存日志Logcat导出与分析最佳实践》本文全面介绍AndroidLogcat缓存日志的导出与分析方法,涵盖按进程、缓冲区类型及日志级别过滤,自动化工具使用,常见问题解决方案和最佳实... 目录android 缓存日志(Logcat)导出与分析全攻略为什么要导出缓存日志?按需过滤导出1. 按

Linux中的HTTPS协议原理分析

《Linux中的HTTPS协议原理分析》文章解释了HTTPS的必要性:HTTP明文传输易被篡改和劫持,HTTPS通过非对称加密协商对称密钥、CA证书认证和混合加密机制,有效防范中间人攻击,保障通信安全... 目录一、什么是加密和解密?二、为什么需要加密?三、常见的加密方式3.1 对称加密3.2非对称加密四、

MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议

《MySQL中读写分离方案对比分析与选型建议》MySQL读写分离是提升数据库可用性和性能的常见手段,本文将围绕现实生产环境中常见的几种读写分离模式进行系统对比,希望对大家有所帮助... 目录一、问题背景介绍二、多种解决方案对比2.1 原生mysql主从复制2.2 Proxy层中间件:ProxySQL2.3

python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)

《python使用Akshare与Streamlit实现股票估值分析教程(图文代码)》入职测试中的一道题,要求:从Akshare下载某一个股票近十年的财务报表包括,资产负债表,利润表,现金流量表,保存... 目录一、前言二、核心知识点梳理1、Akshare数据获取2、Pandas数据处理3、Matplotl

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

Python实现网格交易策略的过程

《Python实现网格交易策略的过程》本文讲解Python网格交易策略,利用ccxt获取加密货币数据及backtrader回测,通过设定网格节点,低买高卖获利,适合震荡行情,下面跟我一起看看我们的第一... 网格交易是一种经典的量化交易策略,其核心思想是在价格上下预设多个“网格”,当价格触发特定网格时执行买