Android缓存机制――LruCache的详解

发布时间:2019-08-08 发布网站:脚本宝典
脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了Android缓存机制――LruCache的详解脚本宝典觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

概述

LruCache的核心原理就是对LinkedHashMap的有效利用,它的内部存在一个LinkedHashMap成员变量,值得注意的4个方法:构造方法、get、put、trimToSize

LRU(Least Recently Used)缓存算法便应运而生,LRU是最近最少使用的算法,它的核心思想是当缓存满时,会优先淘汰那些最近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。

LRU原理

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,将放在队头,即将被淘汰。而最近访问的对象将放在队尾,最后被淘汰。(队尾添加元素,队头删除元素)

LruCache 其实使用了 LinkedHashMap 双向链表结构,现在分析下 LinkedHashMap 使用方法。

1.构造方法:

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

当 accessOrder 为 true 时,这个集合的元素顺序就会是访问顺序,也就是访问了之后就会将这个元素放到集合的最后面。

例如:

 LinkedHashMap < Integer, Integer > map = new LinkedHashMap < > (0, 0.75f, true); map.put(0, 0); map.put(1, 1); map.put(2, 2); map.put(3, 3); map.get(1); map.get(2);  for (Map.Entry < Integer, Integer > entry: map.entrySet()) {  System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());  } 

输出结果:

0:0
3:3
1:1
2:2

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:

 /**   * @param maxSize for caches that do not override {@link #sizeOf}, this is   *  the maximum number of entries in the cache. For all other caches,   *  this is the maximum sum of the sizes of the entries in this cache.   */  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);//accessOrder被设置为true  } 

从LruCache的构造函数中可以看到正是用了LinkedHashMap的访问顺序。

2.put()方法

 /**   * Caches {@code value} for {@code key}. The value is moved to the head of   * the queue.   *   * @return the previous value mapped by {@code key}.   */  public final V put(K key, V value) {   if (key == null || value == null) {//判空,不可为空    throw new NullPointerException("key == null || value == null");   }    V previous;   synchronized (this) {    putCount++;//插入缓存对象加1    size += safeSizeOf(key, value);//增加已有缓存的大小    previous = map.put(key, value);//向map中加入缓存对象    if (previous != null) {//如果已有缓存对象,则缓存大小恢复到之前     size -= safeSizeOf(key, previous);    }   }    if (previous != null) {//entryRemoved()是个空方法,可以自行实现    entryRemoved(false, key, previous, value);   }    trimToSize(maxSize);//调整缓存大小(关键方法)   return previous;  } 

可以看到put()方法重要的就是在添加过缓存对象后,调用 trimToSize()方法来保证内存不超过maxSize

3.trimToSize方法

再看一下trimToSize()方法:

 /**   * Remove the eldest entries until the total of remaining entries is at or   * below the requested size.   *   * @param maxSize the maximum size of the cache before returning. May be -1   *   to evict even 0-sized elements.   */  public void trimToSize(int maxSize) {   while (true) {//死循环    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) {      break;     }           // 取出 map 中最老的映射     Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();     if (toEvict == null) {      break;     }      key = toEvict.getKey();     value = toEvict.getValue();     map.remove(key);     size -= safeSizeOf(key, value);     evictionCount++;    }     entryRemoved(true, key, value, null);   }  } 

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

4. get方法

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。

接着看LruCache的get()方法

 /**   * Returns the value for {@code key} if it exists in the cache or can be   * created by {@code #create}. If a value was returned, it is moved to the   * head of the queue. This returns null if a value is not cached and cannot   * be created.   */  public final V get(K key) {   if (key == null) {//key不能为空    throw new NullPointerException("key == null");   }    V mapValue;   synchronized (this) {         /获取对应的缓存对象     mapValue = map.get(key);    if (mapValue != null) {     hitCount++;     return mapValue;    }    missCount++;   } 

看到LruCache的get方法实际是调用了LinkedHashMap的get方法:

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

再接着看LinkedHashMapEntry的recordAccess方法:

 /**    * This method is invoked by the superclass whenever the value    * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.    * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry    * to the end of the list; otherwise, it does nothing.    */   void recordAccess(HashMap<K,V> m) {    LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;    if (lm.accessOrder) {//判断是否是访问顺序     lm.modCount++;     remove();//删除此元素     addBefore(lm.header);//将此元素移到队尾    }   } 

recordAccess方法的作用是如果accessOrder为true,把已存在的entry在调用get读取或者set编辑后移到队尾,否则不做任何操作。

也就是说: 这个方法的作用就是将刚访问过的元素放到集合的最后一位

总结:

LruCache的核心原理就是对LinkedHashMap 对象的有效利用。在构造方法中设置maxSize并将accessOrder设为true,执行get后会将访问元素放到队列尾,put操作后则会调用trimToSize维护LinkedHashMap的大小不大于maxSize。

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脚本宝典总结

以上是脚本宝典为你收集整理的Android缓存机制――LruCache的详解全部内容,希望文章能够帮你解决Android缓存机制――LruCache的详解所遇到的问题。

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