Android中LruCache缓存机制的原理是什么

这期内容当中小编将会给大家带来有关Android中LruCache缓存机制的原理是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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

上述就是小编为大家分享的Android中LruCache缓存机制的原理是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。