Android LruCache 缓存机制解析

本文主要是介绍Android LruCache 缓存机制解析，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！

一、前言

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关于 Android 的三级缓存，其中主要的就是内存缓存和硬盘缓存。这两种缓存机制的实现都应用到了 LruCache 算法。

一般来说，缓存策略主要包含缓存的添加、获取和删除这三类操作。如何添加和获取缓存这个比较好理解，那么为什么还要删除缓存呢？这是因为不管是内存缓存还是硬盘缓存，它们的缓存大小都是有限的。当缓存满了之后，再想其添加缓存，这个时候就需要删除一些旧的缓存并添加新的缓存。

因此 LRU(Least Recently Used) 缓存算法便应运而生，LRU 是近期最少使用的算法，它的核心思想是当缓存满时，会优先淘汰那些近期最少使用的缓存对象。采用 LRU 算法的缓存有两种：LrhCache 和 DisLruCache，分别用于实现内存缓存和硬盘缓存，其核心思想都是LRU缓存算法。今天我们就从使用到源码解析，来彻底理解 Android 中的缓存机制。

 

二、使用

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LruCache 是 Android 3.1 所提供的一个缓存类，所以在 Android 中可以直接使用 LruCache 实现内存缓存。而 DisLruCache 目前在 Android 还不是 Android SDK 的一部分，但 Android 官方文档推荐使用该算法来实现硬盘缓存。

LruCache 是个泛型类，主要算法原理是把最近使用的对象用强引用（即我们平常使用的对象引用方式）存储在 LinkedHashMap 中。当缓存满时，把最近最少使用的对象从内存中移除，并提供了 get 和 put 方法来完成缓存的获取和添加操作。

LruCache 的使用非常简单，我们就已图片缓存为例：

        int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().totalMemory()/1024);int cacheSize = maxMemory/8;mMemoryCache = new LruCache<String,Bitmap>(cacheSize){@Overrideprotected int sizeOf(String key, Bitmap value) {return value.getRowBytes()*value.getHeight()/1024;}};

1. 设置 LruCache 缓存的大小，一般为当前进程可用容量的1/8。
2. 重写 sizeOf 方法，计算出要缓存的每张图片的大小。

注意：缓存的总容量和每个缓存对象的大小所用单位要一致。

 

三、实现原理

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LruCache 的核心思想很好理解，就是要维护一个缓存对象列表，其中对象列表的排列方式是按照访问顺序实现的，即一直没访问的对象将放在队尾，即将被淘汰。而最近访问的对象将放在队头，最后被淘汰。那么这个队列到底是由谁来维护的，前面已经介绍了是由LinkedHashMap 来维护。而 LinkedHashMap 是由数组 + 双向链表的数据结构来实现的。其中双向链表的结构可以实现访问顺序和插入顺序，使得 LinkedHashMap 中的 <key,value> 对按照一定顺序排列起来。通过下面构造函数可以来指定 LinkedHashMap 中双向链表的结构是访问顺序还是插入顺序。

public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,boolean accessOrder) {super(initialCapacity, loadFactor);this.accessOrder = accessOrder;
}

其中 accessOrder 设置为 false，则为插入顺序。设置为 true 则为访问顺序，即最近访问的最后输出，那么这就正好满足的LRU缓存算法的思想。可见 LruCache 巧妙实现，就是利用了 LinkedHashMap 的这种数据结构。不了解 LinkedHashMap 的可以看我之前写的 Java 集合 - LinkedHashMap 解析。下面我们在 LruCache 源码中具体看看，怎么应用 LinkedHashMap 来实现缓存的添加、获得和删除的。首先看下构造方法：

public LruCache(int maxSize) {if (maxSize <= 0) {throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");}this.maxSize = maxSize;this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}

从 LruCache 的构造函数中可以看到正是用了 LinkedHashMap 的访问顺序。下面来看看 put()方法：

public final V put(K key, V value) {//不可为空，否则抛出异常if (key == null || value == null) {throw new NullPointerException("key == null || value == null");}V previous;synchronized (this) {//插入的缓存对象值加1putCount++;//增加已有缓存的大小size += safeSizeOf(key, value);//向map中加入缓存对象previous = map.put(key, value);//如果已有缓存对象，则缓存大小恢复到之前if (previous != null) {size -= safeSizeOf(key, previous);}}//entryRemoved()是个空方法，可以自行实现if (previous != null) {entryRemoved(false, key, previous, value);}//调整缓存大小(关键方法)trimToSize(maxSize);return previous;
}

可以看到 put() 方法并没有什么难点，重要的就是在添加过缓存对象后，调用 trimToSize()方法，来判断缓存是否已满，如果满了就要删除近期最少使用的算法。跟进去看看 trimToSize()方法：

public void trimToSize(int maxSize) {//死循环while (true) {K key;V value;synchronized (this) {//如果map为空并且缓存size不等于0或者缓存size小于0，抛出异常if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {throw new IllegalStateException(getClass().getName()+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");}//如果缓存大小size小于最大缓存，或者map为空，不需要再删除缓存对象，跳出循环if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {break;}//迭代器获取第一个对象，即队尾的元素，近期最少访问的元素Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();key = toEvict.getKey();value = toEvict.getValue();//删除该对象，并更新缓存大小map.remove(key);size -= safeSizeOf(key, value);evictionCount++;}entryRemoved(true, key, value, null);}
}

trimToSize() 方法不断地删除 LinkedHashMap 中队尾的元素，即近期最少访问的，直到缓存大小小于最大值。

当调用 LruCache 的 get() 方法获取集合中的缓存对象时，就代表访问了一次该元素，将会更新队列，保持整个队列是按照访问顺序排序。这个更新过程就是在 LinkedHashMap 中的 get() 方法中完成的。先看 LruCache 的 get() 方法：

public final V get(K key) {//key为空抛出异常if (key == null) {throw new NullPointerException("key == null");}V mapValue;synchronized (this) {//获取对应的缓存对象//get()方法会实现将访问的元素更新到队列头部的功能mapValue = map.get(key);if (mapValue != null) {hitCount++;return mapValue;}missCount++;
}

其中 LinkedHashMap 的 get() 方法如下：

public V get(Object key) {LinkedHashMapEntry<K,V> e = (LinkedHashMapEntry<K,V>)getEntry(key);if (e == null)return null;//实现排序的关键方法e.recordAccess(this);return e.value;
}

调用 recordAccess() 方法如下：

 void recordAccess(HashMap<K,V> m) {LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;//判断是否是访问排序if (lm.accessOrder) {lm.modCount++;//删除此元素remove();//将此元素移动到队列的头部addBefore(lm.header);}
}

由此可见 LruCache 中维护了一个集合 LinkedHashMap，该 LinkedHashMap 是以访问顺序排序的。当调用 put() 方法时，就会在集合中添加元素，并调用 trimToSize() 判断缓存是否已满，如果满了就用 LinkedHashMap 的迭代器删除队尾元素，即近期最少访问的元素。当调用 get() 方法访问缓存对象时，就会调用 LinkedHashMap 的 get() 方法获得对应集合元素，同时会更新该元素到队头。

这篇关于Android LruCache 缓存机制解析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！

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