淺談Android LruCache的緩存策略
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,那么為什么還要刪除緩存呢?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)候就需要刪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),會優(yōu)先淘汰那些近期最少使用的緩存對象。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象用強(qiáng)引用(即我們平常使用的對象引用方式)存儲在 LinkedHashMap 中。當(dāng)緩存滿時(shí),把最近最少使用的對象從內(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)緩存對象列表,其中對象列表的排列方式是按照訪問順序?qū)崿F(xiàn)的,即一直沒訪問的對象,將放在隊(duì)尾,即將被淘汰。而最近訪問的對象將放在隊(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??梢奓ruCache巧妙實(shí)現(xiàn),就是利用了LinkedHashMap的這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
下面我們在LruCache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中加入緩存對象
previous = map.put(key, value);
//如果已有緩存對象,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象后,調(diào)用trimToSize()方法,來判斷緩存是否已滿,如果滿了就要刪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象,跳出循環(huán)
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
//迭代器獲取第一個(gè)對象,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象時(shí),就代表訪問了一次該元素,將會更新隊(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) {
//獲取對應(yīng)的緩存對象
//get()方法會實(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() 方法訪問緩存對象時(shí),就會調(diào)用LinkedHashMap的get()方法獲得對應(yīng)集合元素,同時(shí)會更新該元素到隊(duì)頭。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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