Android图片缓存工具类LruCache原理和使用介绍

LruCache & DiskLruCache原理。


常用的三级缓存重要有LruCache、DiskLruCache、网络，此中LruCache对应内存缓存、
DiskLruCache对应长期化缓存。Lru表示最近最少使用，意思是当缓存到达限制时候，优先淘汰近
期内最少使用的缓存，LruCache和DisLruCache都是如此。
好比说Android中常来缓存Bitmap，我们先依次从LruCache、DiskLruCache获取，最后才网络下
载。
本篇重要从原理和源码分析LruCache和DiskLruCache

LruCache
LruCache<K, V> 可以在内存中缓存数据，内部使用最近最少使用算法，优先淘汰最近时间内最少
次使用的缓存对象。


LruCache使用

1. LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
2. mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(mMemoryCacheSize)
3. { @Override
4. protected int sizeOf(String key, Bitmap value)
5. { return value.getByteCount();
6. }
7. };
8. 1234567

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mMemoryCacheSize表示LruCache的容量值，sizeOf则是每个bitmap占用多大。
其次，LruCache使用起来跟HashMap差不多，重要是put()加入缓存、get()获取缓存

1. // 加入缓存
2. mMemoryCache.put(key, bitmap);
3. // 取出缓存，可能为空
4. Bitmap bitmap = mMemoryCache.get(key)
5. 1234

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LruCache源码
看一下重要的几个变量

1. private final LinkedHashMap<K, V> map; // 存储缓存
2. /** Size of this cache in units. Not necessarily the number of elements. */
3. private int size; // 当前缓存的大小
4. private int maxSize; // 缓存的最大容量
5. 1234

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LruCache使用LinkedHashMap来缓存，LinkedHashMap简直就是为了LruCache定制的，如果不熟
悉的话可以看下这篇文章《LinkedHashMap原理和源码分析》

LinkedHashMap继承自HashMap，而且内部维护着一个双向队列，可以设置根据访问动作大概插
入动作来调解顺序。

我们根据访问动作会来调解顺序，当插入一个结点时候，将该结点插入到队列的尾部，大概，访
问某个结点时，会将该结点调解到队列尾部。如许包管当凌驾缓存容量的时候，直接从头部删除
很久没有效过的结点就可以了。
以上基本就是LruCache的基本原理了。

看一个get()、put()方法：

1. public final V get(K key) {
2. if (key == null) { // 不支持key、value为null
3. throw new NullPointerException("key == null");
4. }
5. V mapValue;
6. synchronized (this) {
7. mapValue = map.get(key);
8. if (mapValue != null) {
9. hitCount++;
10. return mapValue; // 获取到值，直接返回
11. }
12. missCount++;
13. }
14. V createdValue = create(key); // 默认是返回null，可以重写表示新建一个默认值
15. if (createdValue == null)
16. { return null;
17. }
18. // 走到这里，表示create(key) 一个默认值createdValue
19. // 以下走插入createdValue流程
20. synchronized (this)
21. { createCount++;
22. mapValue = map.put(key, createdValue);
23. if (mapValue != null) {
24. // There was a conflict so undo that last put
25. // 说明插入的key有冲突了，需要撤销默认值，恢复插入原来的值mapValue
26. map.put(key, mapValue);
27. } else {
28. // 计算增加size
29. size += safeSizeOf(key, createdValue);
30. }
31. }
32. if (mapValue != null) {
33. // entryRemoved默认是空实现，每当移除一个entry都会调用
34. entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
35. return mapValue;
36. } else {
37. // 核心方法，整理缓存，超过限制会清除缓存
38. trimToSize(maxSize);
39. return createdValue;
40. }
41. }
42. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142
43. public final V put(K key, V value) {
44. if (key == null || value == null) { // 不支持key、value为null
45. throw new NullPointerException("key == null || value == null");
46. }
47. V previous;
48. synchronized (this) {
49. putCount++;
50. size += safeSizeOf(key, value); // 增加新的value的size
51. previous = map.put(key, value); // 添加<key, value>
52. if (previous != null) {
53. size -= safeSizeOf(key, previous); // 减去旧的value的size
54. }
55. }
56. if (previous != null) {
57. // entryRemoved默认是空实现，每当移除一个entry都会调用
58. entryRemoved(false, key, previous, value);
59. }
60. // 核心方法，整理缓存，超过限制会清除缓存
61. trimToSize(maxSize);
62. return previous;
63. }
64. 123456789101112131415161718192021222324

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trimToSize() 在增长缓存之后会调用，负责整理缓存，凌驾限制会清除旧的缓存

1. public void trimToSize(int maxSize)
2. { while (true) {
3. K key;
4. V value;
5. synchronized (this) {
6. if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
7. throw new IllegalStateException(getClass().getName()
8. + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
9. }
10. if (size <= maxSize || map.isEmpty())
11. { break;
12. }
13. // LinkHashMap.entrySet()是LinkedEntrySet，是有序的
14. Map.Entry<K, V> toEvict =
15. map.entrySet().iterator().next();
16. // 移除队头元素，最近最少使用的节点
17. key = toEvict.getKey();
18. value = toEvict.getValue();
19. map.remove(key);
20. size -= safeSizeOf(key, value);
21. evictionCount++;
22. }
23. entryRemoved(true, key, value, null);
24. }
25. }
26. 1234567891011121314151617181920212223242526

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trimToSize()利用了LinkedHashMap的特性，当凌驾限制时候，移除头部的结点，因为头部结点是
最旧的结点。
LruCache不支持key为null，而HashMap支持key、value为null，而HashTable、
ConcurrentHashMap都不支持key 或value为null。

DiskLruCache
DiskLruCache团体的思想跟LruCache是一样的，不外它操作的是本地磁盘的文件实体，而且使用
起来也麻烦了很多。
DiskLruCache的使用
DiskLruCache并不是Android内置的库，而且需要存储权限

1. <uses-permission android:name="android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE" />
2. <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" />

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这里有DiskLruCache介绍地址：https://github.com/JakeWharton/DiskLruCache


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