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Android 内存缓存 LruCache 原理与实现

okhttp和glide都使用的lru缓存,那什么是lru缓存呢?android 又是如何实现lru缓存 的呢?

okhttp和glide都使用的lru缓存,那什么是lru缓存呢?android 又是如何实现lru缓存 的呢?

LRU,即Least Recently Used的缩写,就是最近最少使用,通俗意思就是最近最少被使用的会最先被从内存中除去,举个例子:内存大小为3,我们要1,2,3,4,2,3 六个数字,则:

首次调用1,内存里为1;

调用2,内存里为2,1

调用3,内存里为3,2,1

调用4,内存里为4,3,2

调用2,内存里为2,4,3

调用3,内存里为3,2,4

之后我们在存入一个7,则内存里为7,3,2

这里我们看出来,最先被放进内存的,会被最先删除,如果先被放入内存而被调用,则会放到最前面

我们知道了lrucache的原理,那Android是怎么实现LruCache的呢?

在Android中,使用了LinkedHashMap来实现Lru,

我们知道,Java中HashMap是一个哈希表,hashmap本身是无顺序的,而LinkedHashMap是有序的,LinkedHashMap使用双向链表的形式来存储MapEntry的,我们依次往LinkedHashMap中插入1,2,3,4,5,6 六个数字,然后打印遍历结果

插入数据

遍历

遍历结果

然后我们在get("key3"),再插入一个数据7,之后再遍历

get数据后插入数据

遍历结果

我们发现顺序变成了1,2,4,5,6,3,7 其中get 3后3到了表尾,插入7后7到了表尾,为什么会这样呢?这和LinkedHashMap的实现有关:

linkedhashmap链表方式

这样,我们添加数据会添加到链表最后的位置,而LinkedHashMap在初始化中,可以设置为按插入顺序来插入还是get读取顺序

LinkedHashMap 初始化

LinkedHashMap在get数据的时候,会先查找表,如果有,则从链表里删除,移动到表尾,没有,则返回null

//LinkedHashMap get数据

publicVget(Object key) {

LinkedHashMapEntry e = (LinkedHashMapEntry)getEntry(key);//查找表里是否有

//数据,getEntry()为LinkedHashMap继承HashMap方法

if(e ==null)

return null;

e.recordAccess(this);//调用LinkedHashMapEntry的recordAccess()方法

returne.value;

}

我们看LinkedHashMapEntry类

/**

* LinkedHashMap entry.

*/

private static class LinkedHashMapEntry extends HashMapEntry {

LinkedHashMapEntrybefore,after;

LinkedHashMapEntry(inthash,Kkey,Vvalue,HashMapEntry next) {

super(hash,key,value,next);

}

private void remove() {

before.after=after;

after.before=before;

}

private void addBefore(LinkedHashMapEntry existingEntry) {

after= existingEntry;//add value next指向header

before= existingEntry.before;//add value before指向 之前表尾

before.after=this;//之前表尾 next指向 add value

after.before=this;//header before指向 add value

}

void recordAccess(HashMap m) {

LinkedHashMap lm = (LinkedHashMap)m;

if(lm.accessOrder) {//get模式

lm.modCount++;

remove();//从链表中删除

addBefore(lm.header);//添加到表尾

}

}

void recordRemoval(HashMap m) {

remove();

}

}

通过LinkedHashMapEntry的recordAccess我们看到,如果链表中有链表会先将原先的entry 从链表中删除,然后再放到表尾,例如我们使用get方法get 上面 的value1后的链表为以下内容:

LinkedHashMap get value1后

我们发现,LinkedHashMap和Lru的思路是相同的,最近使用的被放在表尾(内存头),而最远时间使用的呗放在表头(内存尾),这样,就可以使用LinkedHashMap来实现lru

我们在初始化LruCache的时候,给LruCache设置最大大小

初始化LruCache

//LruCache get数据方法

public final V get(Kkey) {

if(key ==null) {

throw newNullPointerException("key == null");

}

V mapValue;

synchronized(this) {

mapValue =map.get(key);//从LinkedHashMap中查找,找到则放到表尾

if(mapValue !=null) {

hitCount++;//命中次数+1

return mapValue;

}

missCount++;//没有找到,miss次数加1

}

V createdValue = create(key);//创建新的value

if(createdValue ==null) {//创建失败返回null

return null;//未找到,返回null

}

synchronized(this) {

createCount++;//创建成功 ,创建次数+1

mapValue =map.put(key,createdValue);//put到linkedHashMap中,放到表尾

//如果表中原先有数据并且和creat的不一致,返回旧数据,否则返回null

if(mapValue !=null) {

// There was a conflict so undo that last put

map.put(key,mapValue);//撤销put 新的createValue

}else{

size+= safeSizeOf(key,createdValue);//size大小加上新加数据size

}

}

if(mapValue !=null) {

entryRemoved(false,key,createdValue,mapValue);

return mapValue;

}else{

trimToSize(maxSize);//重新计算空间大小,是否能插入下条数据

returncreatedValue;

}

}

get 数据的时候,如果有数据则返回数据,没有则创建数据,如果创建失败了,则返回null,成功了则插入数据并返回,创建成功其实和put是差不多的

put 插入数据

put 的时候,先计算新加数据的大小,size增加,如果之前有key的数据,size再减去之前数据的大小,最后再重新计算空间大小

trimToSize方法是重新计算空间,如果空间足够,则插入,不够则从表中删除最早插入数据,直到空间足够位置,每次在map中插入数据都要重新计算空间

//LruCatch释放空间

public void trimToSize(intmaxSize) {

while(true) {

K key;

V value;

synchronized(this) {

if(size<0|| (map.isEmpty() &&size!=0)) {

throw newIllegalStateException(getClass().getName()

+".sizeOf() is reporting inconsistent results!");

}

if(size<= maxSize) {//size<=maxSize,返回

break;

}

Map.Entry toEvict =map.eldest();//获取map最早插入数据

if(toEvict ==null) {

break;

}

key = toEvict.getKey();

value = toEvict.getValue();

map.remove(key);//删除数据

size-= safeSizeOf(key,value);//size减少

evictionCount++;

}

entryRemoved(true,key,value, null);

}

}

LinkedHashMap 获取最早插入数据

以上就是Android中自带LruCache的基本实现,其实LruCache的思路就是通过LinkedHashMap去存储或删除数据,最主要的还是get(),put()以及释放数据 的trimToSize()方法,当然这个LruCache只是google简单实现的缓存,我们可以根据需求使用LinkedHashMap自己去实现需要的LruCache


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