本篇文章為大家展示了Android中LruCache的緩存策略是什么,內(nèi)容簡明扼要并且容易理解,絕對(duì)能使你眼前一亮,通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。
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一、Android中的緩存策略
一般來說,緩存策略主要包含緩存的添加、獲取和刪除這三類操作。如何添加和獲取緩存這個(gè)比較好理解,那么為什么還要?jiǎng)h除緩存呢?這是因?yàn)椴还苁莾?nèi)存緩存還是硬盤緩存,它們的緩存大小都是有限的。當(dāng)緩存滿了之后,再想其添加緩存,這個(gè)時(shí)候就需要?jiǎng)h除一些舊的緩存并添加新的緩存。
因此LRU(Least Recently Used)緩存算法便應(yīng)運(yùn)而生,LRU是近期最少使用的算法,它的核心思想是當(dāng)緩存滿時(shí),會(huì)優(yōu)先淘汰那些近期最少使用的緩存對(duì)象。采用LRU算法的緩存有兩種:LrhCache和DisLruCache分別用于實(shí)現(xiàn)內(nèi)存緩存和硬盤緩存,其核心思想都是LRU緩存算法。
二、LruCache的使用
LruCache是Android 3.1所提供的一個(gè)緩存類,所以在Android中可以直接使用LruCache實(shí)現(xiàn)內(nèi)存緩存。而DisLruCache目前在Android 還不是Android SDK的一部分,但Android官方文檔推薦使用該算法來實(shí)現(xiàn)硬盤緩存。
1.LruCache的介紹
LruCache是個(gè)泛型類,主要算法原理是把最近使用的對(duì)象用強(qiáng)引用(即我們平常使用的對(duì)象引用方式)存儲(chǔ)在 LinkedHashMap 中。當(dāng)緩存滿時(shí),把最近最少使用的對(duì)象從內(nèi)存中移除,并提供了get和put方法來完成緩存的獲取和添加操作。
2.LruCache的使用
LruCache的使用非常簡單,我們就已圖片緩存為例。
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().totalMemory()/1024); int cacheSize = maxMemory/8; mMemoryCache = new LruCache<String,Bitmap>(cacheSize){ @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { return value.getRowBytes()*value.getHeight()/1024 ; }
①設(shè)置LruCache緩存的大小,一般為當(dāng)前進(jìn)程可用容量的1/8。
②重寫sizeOf方法,計(jì)算出要緩存的每張圖片的大小。
注意:緩存的總?cè)萘亢兔總€(gè)緩存對(duì)象的大小所用單位要一致。
三、LruCache的實(shí)現(xiàn)原理
LruCache的核心思想很好理解,就是要維護(hù)一個(gè)緩存對(duì)象列表,其中對(duì)象列表的排列方式是按照訪問順序?qū)崿F(xiàn)的,即一直沒訪問的對(duì)象,將放在隊(duì)尾,即將被淘汰。而最近訪問的對(duì)象將放在隊(duì)頭,最后被淘汰。
如下圖所示:
那么這個(gè)隊(duì)列到底是由誰來維護(hù)的,前面已經(jīng)介紹了是由LinkedHashMap來維護(hù)。而LinkedHashMap是由數(shù)組+雙向鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)的。其中雙向鏈表的結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)訪問順序和插入順序,使得LinkedHashMap中的對(duì)按照一定順序排列起來。
通過下面構(gòu)造函數(shù)來指定LinkedHashMap中雙向鏈表的結(jié)構(gòu)是訪問順序還是插入順序。
public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; }
其中accessOrder設(shè)置為true則為訪問順序,為false,則為插入順序。
以具體例子解釋: 當(dāng)設(shè)置為true時(shí)
public static final void main(String[] args) { 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.put(4, 4); map.put(5, 5); map.put(6, 6); map.get(1); map.get(2); for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue()); } }
輸出結(jié)果:0:0 3:3 4:4 5:5 6:6 1:1 2:2
即最近訪問的最后輸出,那么這就正好滿足的LRU緩存算法的思想。可見LruCache巧妙實(shí)現(xiàn),就是利用了LinkedHashMap的這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
下面我們?cè)贚ruCache源碼中具體看看,怎么應(yīng)用LinkedHashMap來實(shí)現(xiàn)緩存的添加,獲得和刪除的。
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); }
從LruCache的構(gòu)造函數(shù)中可以看到正是用了LinkedHashMap的訪問順序。
put()方法:
public final V put(K key, V value) { //不可為空,否則拋出異常 if (key == null || value == null) { throw new NullPointerException("key == null || value== null"); } V previous; synchronized (this) { //插入的緩存對(duì)象值加1 putCount++; //增加已有緩存的大小 size += safeSizeOf(key, value); //向map中加入緩存對(duì)象 previous = map.put(key, value); //如果已有緩存對(duì)象,則緩存大小恢復(fù)到之前 if (previous != null) { size -= safeSizeOf(key, previous); } } //entryRemoved()是個(gè)空方法,可以自行實(shí)現(xiàn) if (previous != null) { entryRemoved(false, key, previous, value); } //調(diào)整緩存大小(關(guān)鍵方法) trimToSize(maxSize); return previous; }
可以看到put()方法并沒有什么難點(diǎn),重要的就是在添加過緩存對(duì)象后,調(diào)用trimToSize()方法,來判斷緩存是否已滿,如果滿了就要?jiǎng)h除近期最少使用的算法。
trimToSize()方法:
public void trimToSize(int maxSize) { //死循環(huán) while (true) { K key; V value; synchronized (this) { //如果map為空并且緩存size不等于0或者緩存size小于0,拋出異常 if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) { throw new IllegalStateException(getClass().getName()+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!"); } //如果緩存大小size小于最大緩存,或者map為空,不需要再刪除緩存對(duì)象,跳出循環(huán) if (size <= maxSize || map.isEmpty()) { break; } //迭代器獲取第一個(gè)對(duì)象,即隊(duì)尾的元素,近期最少訪問的元素 Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next(); key = toEvict.getKey(); value = toEvict.getValue(); //刪除該對(duì)象,并更新緩存大小 map.remove(key); size -= safeSizeOf(key, value); evictionCount++; } entryRemoved(true, key, value, null); } }
trimToSize()方法不斷地刪除LinkedHashMap中隊(duì)尾的元素,即近期最少訪問的,直到緩存大小小于最大值。
當(dāng)調(diào)用LruCache的get()方法獲取集合中的緩存對(duì)象時(shí),就代表訪問了一次該元素,將會(huì)更新隊(duì)列,保持整個(gè)隊(duì)列是按照訪問順序排序。這個(gè)更新過程就是在LinkedHashMap中的get()方法中完成的。
先看LruCache的get()方法:
public final V get(K key) { //key為空拋出異常 if (key == null) { throw new NullPointerException("key == null"); } V mapValue; synchronized (this) { //獲取對(duì)應(yīng)的緩存對(duì)象 //get()方法會(huì)實(shí)現(xiàn)將訪問的元素更新到隊(duì)列頭部的功能 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; //實(shí)現(xiàn)排序的關(guān)鍵方法 e.recordAccess(this); return e.value; }
調(diào)用recordAccess()方法如下:
void recordAccess(HashMap<K,V> m) { LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m; //判斷是否是訪問排序 if (lm.accessOrder) { lm.modCount++; //刪除此元素 remove(); //將此元素移動(dòng)到隊(duì)列的頭部 addBefore(lm.header); } }
由此可見LruCache中維護(hù)了一個(gè)集合LinkedHashMap,該LinkedHashMap是以訪問順序排序的。當(dāng)調(diào)用 put() 方法時(shí),就會(huì)在結(jié)合中添加元素,并調(diào)用 trimToSize() 判斷緩存是否已滿,如果滿了就用LinkedHashMap的迭代器刪除隊(duì)尾元素,即近期最少訪問的元素。當(dāng)調(diào)用 get() 方法訪問緩存對(duì)象時(shí),就會(huì)調(diào)用LinkedHashMap的get()方法獲得對(duì)應(yīng)集合元素,同時(shí)會(huì)更新該元素到隊(duì)頭。
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本文名稱:Android中LruCache的緩存策略是什么
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