Android缓存机制——LruCache

2021-09-09 13:12:52

Android缓存机制——LruCache
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，将放在队尾，即将被淘汰。而最近访问的对象将放在队头，最后被淘汰。

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：

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public LinkedHashMap(int initialCapacity,

float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;

}
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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：

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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());

}
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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：

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/**

 * @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
}

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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

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/**

 * 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;
}

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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：

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/**

 * 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);
    }
}

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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。

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

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/**

 * 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++;
    }

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

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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;
}

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再接着看LinkedHashMapEntry的recordAccess方法：

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　　　　 /**

     * 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
        }
    }

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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

5.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。

参考：https://juejin.im/post/5b5d4e2d6fb9a04fc226c09f ； https://www.cnblogs.com/ganchuanpu/p/8908264.html
原文地址https://www.cnblogs.com/ivoo/p/10744558.html

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