面试总结之 Glide自定义的三级缓存策略

一、为什么需要三级缓存？

在移动应用开发中，图片加载性能直接影响用户体验。根据 Google 统计，图片加载延迟超过 1 秒会导致 32% 的用户流失。传统图片加载方案存在以下痛点：

• 内存占用高：未压缩的大图直接占用大量内存
  
• 重复下载：相同图片多次从网络获取
  
• 弱网体验差：离线场景无法加载图片
  

Glide 通过三级缓存策略，将图片加载速度提升 50%，内存占用降低 45%
内存缓存（Memory Cache）

1. import android.content.Context;
2. import com.bumptech.glide.Glide;
3. import com.bumptech.glide.GlideBuilder;
4. import com.bumptech.glide.load.engine.cache.LruResourceCache;
5. import com.bumptech.glide.module.AppGlideModule;
7. public class CustomGlideModule extends AppGlideModule {
8.     @Override
9.     public void applyOptions(Context context, GlideBuilder builder) {
10.         // 获取设备的最大内存
11.         int maxMemory = (int) Runtime.getRuntime().maxMemory();
12.         // 计算内存缓存的大小，这里设置为最大内存的15%
13.         int memoryCacheSize = maxMemory / 1024 / 1024 * 15;
14.         // 创建LruResourceCache对象
15.         builder.setMemoryCache(new LruResourceCache(memoryCacheSize));
16.     }
17. }

复制代码

解释：我们自定义了一个 AppGlideModule 类 CustomGlideModule。在 applyOptions 方法里，先获取设备的最大内存，接着盘算出内存缓存的巨细，这里设定为最大内存的 15%，末了使用 LruResourceCache 来设置内存缓存。  

• LruCache 实现：最大缓存容量为应用内存的 15%
  
• 缓存键生成策略：包含 URL + 宽高 + 格式的复合键
  
• 内存泄漏防护：通过 Glide 生命周期绑定
  

磁盘缓存（Disk Cache）

1. import android.content.Context;
2. import com.bumptech.glide.Glide;
3. import com.bumptech.glide.GlideBuilder;
4. import com.bumptech.glide.load.engine.cache.DiskLruCacheFactory;
5. import com.bumptech.glide.module.AppGlideModule;
7. public class CustomDiskCacheGlideModule extends AppGlideModule {
8.     @Override
9.     public void applyOptions(Context context, GlideBuilder builder) {
10.         // 设置磁盘缓存的路径
11.         String diskCachePath = context.getCacheDir().getPath() + "/glide_cache";
12.         // 设置磁盘缓存的大小为100MB
13.         int diskCacheSize = 1024 * 1024 * 100;
14.         // 创建DiskLruCacheFactory对象
15.         builder.setDiskCache(new DiskLruCacheFactory(diskCachePath, diskCacheSize));
16.     }
17. }

复制代码

解释：我们同样自定义了一个 AppGlideModule 类 CustomDiskCacheGlideModule。在 applyOptions 方法里，先设置磁盘缓存的路径，再将磁盘缓存的巨细设置为 100MB，末了使用 DiskLruCacheFactory 来设置磁盘缓存。

• 磁盘缓存目录：应用专属缓存目录
  
• 缓存镌汰算法：LRU 策略
  
• 缓存数据格式：使用 Glide 的默认序列化方式
  

网络缓存（Network Cache）

1. import android.content.Context;
2. import com.bumptech.glide.Glide;
3. import com.bumptech.glide.GlideBuilder;
4. import com.bumptech.glide.integration.okhttp3.OkHttpUrlLoader;
5. import com.bumptech.glide.load.model.GlideUrl;
6. import com.bumptech.glide.module.AppGlideModule;
7. import okhttp3.Cache;
8. import okhttp3.OkHttpClient;
10. import java.io.InputStream;
12. public class CustomNetworkCacheGlideModule extends AppGlideModule {
13.     @Override
14.     public void registerComponents(Context context, Glide glide, Registry registry) {
15.         // 设置网络缓存的路径
16.         Cache cache = new Cache(context.getCacheDir(), 1024 * 1024 * 50);
17.         // 创建OkHttpClient对象并设置缓存
18.         OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
19.                .cache(cache)
20.                .build();
21.         // 注册OkHttpUrlLoader，让Glide使用OkHttp进行网络请求
22.         registry.replace(GlideUrl.class, InputStream.class, new OkHttpUrlLoader.Factory(client));
23.     }
24. }

复制代码

   解释：自定义了 CustomNetworkCacheGlideModule 类，在 registerComponents 方法中，先设置网络缓存的路径和巨细（这里是 50MB），然后创建 OkHttpClient 并设置缓存，末了注册 OkHttpUrlLoader，使 Glide 接纳 OkHttp 举行网络哀求。

• 结合 OkHttp 实现 HTTP 缓存
  
• 缓存控制策略：根据响应头的 Cache-Control 字段
  
• 网络哀求重试机制：3 次重试 + 指数退避
  

使用 Glide 加载图片

1. import android.os.Bundle;
2. import android.widget.ImageView;
3. import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
4. import com.bumptech.glide.Glide;
5. import com.bumptech.glide.load.engine.DiskCacheStrategy;
7. public class MainActivity extends AppCompatActivity {
8.     @Override
9.     protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
10.         super.onCreate(savedInstanceState);
11.         setContentView(R.layout.activity_main);
13.         ImageView imageView = findViewById(R.id.imageView);
14.         String imageUrl = "https://example.com/image.jpg";
16.         Glide.with(this)
17.                .load(imageUrl)
18.                // 设置磁盘缓存策略为缓存所有类型的图片
19.                .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.ALL)
20.                .into(imageView);
21.     }
22. }

复制代码

在 MainActivity 中，我们使用 Glide 加载图片。通过 diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.ALL) 方法设置磁盘缓存策略，这里表现缓存全部类型的图片。 

 

简朴概述：

• 内存缓存（手机内存）
  
  
  
  • 存近来看过的图，像手机相册近来项目
    
  • 优化：只存 15% 内存空间，主动清算不常用的
    
  
  
• 磁盘缓存（手机硬盘）
  
  
  
  • 存常用图的备份，像电脑硬盘
    
  • 优化：存 100MB，优先存高质量图
    
  
  
• 网络缓存（路由器缓存）
  
  
  
  • 存已经下载过的图，像小区快递柜
    
  • 优化：存 50MB，制止重复下载
    
  
  

具体概述
每一层的具体实现

1. 内存缓存（Memory Cache）

• 作用：快速表现刚看过的图片（如滑动列表时往返切换的图片）
  
• 实现：
  
  
  
  • 使用 LruCache 算法（近来最少使用），主动清算长时间不消的图片
    
  • 限制：只占手机可用内存的 15%（比方手机有 8GB 内存，内存缓存约 1.2GB）
    
  
  
• 优化：
  
  
  
  • 图片按屏幕尺寸压缩（比如原图 2000px，手机屏幕 1000px，只存 1000px 版本）
    
  • 主动清算超出内存限制的图片
    
  
  

2. 磁盘缓存（Disk Cache）

• 作用：存常用但临时不在内存中的图片（如用户常常访问的商品详情页图片）
  
• 实现：
  
  
  
  • 使用 DiskLruCache 存储在手机硬盘
    
  • 限制：总容量 100MB，优先存高质量图片
    
  
  
• 优化：
  
  
  
  • 按 URL 哈希值命名文件，制止重复存储相同图片
    
  • 主动清算超过 7 天未使用的图片
    
  
  

3. 网络缓存（Network Cache）

• 作用：制止重复从服务器下载相同图片（需结合 HTTP 缓存头）
  
• 实现：
  
  
  
  • 通过 OkHttp 的缓存机制，将图片存在路由器或基站缓存中
    
  • 限制：总容量 50MB，优先存高频访问的图片
    
  
  
• 优化：
  
  
  
  • 根据 HTTP 的Cache-Control头设置缓存时间（如设置为 1 天）
    
  • 图片 URL 带版本号（如image_v2.jpg），版本更新时强制重新下载
    
  
  

常见问题解决方案

1. 缓存穿透

1. Glide.with(context)
2.    .load(url)
3.    .error(R.drawable.ic_error) // 设置错误占位图
4.    .placeholder(R.drawable.ic_loading) // 设置加载占位图
5.    .fallback(R.drawable.ic_fallback) // 设置空值占位图
6.    .into(imageView);

复制代码

2. 缓存雪崩 

1. int cacheDuration = TimeUnit.HOURS.toMillis(24) + new Random().nextInt(3600000);

复制代码

3. OOM 预防

1. // 使用RGB_565格式减少内存占用
2. Glide.with(context)
3.    .load(url)
4.    .format(DecodeFormat.PREFER_RGB_565)
5.    .into(imageView);

复制代码

关键指标的获取途径

• 冷启动加载时间
  
  
  
  • 工具运用：借助 Android Profiler 的 Timeline 功能来精准测量。
    
  • 操作办法：在应用启动时，启动 Profiler 并纪录图片加载所耗费的时长。
    
  • 代码示例：
    
  
  

1. long startTime = System.currentTimeMillis();
2. Glide.with(this).load(url).into(imageView);
3. long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
4. Log.d("GlideTest", "加载耗时: " + duration + "ms");

复制代码

• 内存峰值占用情况
  
  
  
  • 工具选择：使用 Android Profiler 的 Memory Monitor 举行监测。
    
  • 操作步调：在滑动列表时，留意 Heap Size 的变革趋势。
    
  • 优化要点：对比开启缓存前后，Bitmap 内存占用的差异。
    
  
  
• 缓存命中率盘算
  
  
  
  • 工具利用：通过 Glide 的日志输出（设置Glide.get(context).setLogLevel(Log.DEBUG)）。
    
  • 数据提取：从日志中筛选出Fetched和Decoded相关的条目。
    
  • 盘算公式：缓存命中率 = （内存命中数 + 磁盘命中数）÷ 总哀求数 × 100%。
    
  
  
• FPS 帧率监控
  
  
  
  • 工具使用：接纳 Android Profiler 的 FrameMetrics 功能。
    
  • 操作方式：在滑动列表的过程中，纪录丢帧的数目。
    
  • 优化目标：确保平均帧率稳固在 55fps 以上。
    
  
  

扩展追问：
如何解决内存缓存导致的 OOM 问题？
动态尺寸压缩：

1. Glide.with(context)
2.     .load(url)
3.     .override(imageView.width, imageView.height)
4.     .into(imageView)

复制代码

格式优化：优先使用 WebP 格式（体积减少 30%）
生命周期绑定：通过Glide.with(this)主动开释资源
内存监控：结合 Android Profiler 设置内存阈值报警
总结：通过合理设置和优化，可显著提升应用性能，降低用户流失率。建议开发者在新项目中优先接纳 Glide 的三级缓存方案，并根据现实需求举行定制化调解。

感谢观看！！！ 

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。