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Android缓存机制——LruCache的详解

作者:Android高级架构  发布时间:2023-07-30 07:26:34 

标签:Android,缓存机制,LruCache

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。

以上所述是小编给大家介绍的Android缓存机制LruCache详解整合,希望对大家有所帮助

来源:https://blog.csdn.net/weixin_44941011/article/details/89818050

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