Android的三级缓存，其中主要的就是内存缓存和硬盘缓存。这两种缓存机制的实现都应用到了LruCache算法，今天我们就从使用到源码解析，来彻底理解Android中的缓存机制。
前言
Android的三级缓存，其中主要的就是内存缓存和硬盘缓存。这两种缓存机制的实现都应用到了LruCache算法，今天我们就从使用到源码解析，来彻底理解Android中的缓存机制;
一、LruCache概念介绍
1.什么是LruCache?
LruCache是Android 3.1所提供的一个缓存类，所以在Android中可以直接使用LruCache实现内存缓存。而DisLruCache目前在Android 还不是Android SDK的一部分，但Android官方文档推荐使用该算法来实现硬盘缓存;
LruCache是个泛型类，主要算法原理是把最近使用的对象用强引用(即我们平常使用的对象引用方式)存储在 LinkedHashMap 中。当缓存满时，把最近最少使用的对象从内存中移除，并提供了get和put方法来完成缓存的获取和添加操作;
2.LruCache的使用
LruCache的使用非常简单，我们就已图片缓存为例
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设置LruCache缓存的大小，一般为当前进程可用容量的1/8;
②重写sizeOf方法，计算出要缓存的每张图片的大小;
注意：缓存的总容量和每个缓存对象的大小所用单位要一致;
二、LruCache的实现原理
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;
1、构造函数
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);
}创建LruCache对象时，它内部做的工作如下：
记录下制定的最大容量maxSize;
创建一个初始容量为0的LinkedHashMap，用来保存对象;
所以，在创建LruCache对象时，我们需要指定一个最大容量值maxSize，它可以是具体数值，也可以是内存空间，与它对应的是sizeOf方法：
protected int sizeOf(K key, V value) {
return 1;
}如果我们想以数量的方式来控制缓存，可以看到，默认的sizeOf方法返回值为1，也就是说每次添加一条数据，它所占用的空间为1，直到添加的内容数量达到maxSize，这时候再添加数据，系统就会挑选出使用频率最低的值，将他们移除;
如果以内存空间作为缓存限制，需要重写size，返回对象所占用的空间大小:
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory())/1024;//获取可用内存，转换为单位KB
int maxCache = maxMemory/10;//缓存大小为可用内存的1/10
LruCache mMemoryCache = new LruCache<String,Bitmap>(maxCache){
@Override//重写sizeOf方法，返回每条数据占用的内存
protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
return value.getRowBytes()*value.getHeight() / 1024;
//return value.getByteCount() / 1024;
}
};2、读取内容
读取内容对应的是get方法，源码如下：
public final V get(K key) {
if (key == null) { //如果key为null，直接抛出异常
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
synchronized (this) {
mapValue = map.get(key); //读取key对应的值
if (mapValue != null) {
hitCount++;
return mapValue; //如果获取到内容，返回
}
missCount++; //如果未读到内容，missCount计数增加，继续向下执行
}
/*尝试创建value，可能会消耗一定的时间，当创建完成时，map可能已经发生变化
如果此时发现创建时使用的key已经存在，导致冲突，丢弃掉create创建的值
* Attempt to create a value. This may take a long time, and the map
* may be different when create() returns. If a conflicting value was
* added to the map while create() was working, we leave that value in
* the map and release the created value.
*/
//如果未获取到value，调用create方法，尝试创建对象
//create方法默认返回null，可以覆写该方法，决定获取不到值时的添加方法
V createdValue = create(key);
if (createdValue == null) {
return null;
}
//以下部分为创建之后对map的修改动作，包括存放对象，调整size等。
synchronized (this) {
createCount++;
mapValue = map.put(key, createdValue);
if (mapValue != null) {
// There was a conflict so undo that last put
map.put(key, mapValue);
} else {
size += safeSizeOf(key, createdValue);
}
}
if (mapValue != null) {
entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
return mapValue;
} else {
trimToSize(maxSize);
return createdValue;
}
}get方法尝试根据传入的key来读取内容，如果读取不到，可以选择是否创建一个对象，如果选择创建对象，需要我们覆写create方法来返回要创建的对象，使用也很简单;
3、存储内容
存储内容使用的是put方法：
public final V put(K key, V value) {
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
V previous;
synchronized (this) {
putCount++;
size += safeSizeOf(key, value);
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
trimToSize(maxSize);
return previous;
}在存放内容的时候，可以看到是怎样控制缓存size的：存放内容之后会将执行size += safeSizeOf(key, value);，safeSizeOf的默认实现就是sizeOf方法。每存放一个对象，就会将size增加对应的值。如果存放的key已经存在数据，那么size不变;
同时还提供了一个entryRemoved方法，该方法在数据被移除时(调用remove移除，新值覆盖，超出缓存被删除)调用，默认实现为空;
在put的最后则是调用了trimToSize，这是控制缓存大小的方法，每当有新的数据存入时，该方法都会被调用。当前size超出缓存最大值之后，会通过此方法删除最近最少使用的数据;
除了正常的存储，读取之外，LruCache还提供了一个一次性读取全部缓存对象的方法：
public synchronized final Map<K, V> snapshot() {
return new LinkedHashMap<K, V>(map);
}4、trimToSize()方法
public void trimToSize(int maxSize) {
//死循环
while (true) {
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 || map.isEmpty()) {
break;
}
//迭代器获取第一个对象，即队尾的元素，近期最少访问的元素
Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
//删除该对象，并更新缓存大小
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}总结
LruCache中维护了一个集合LinkedHashMap，该LinkedHashMap是以访问顺序排序的。当调用put()方法时，就会在结合中添加元素，并调用trimToSize()判断缓存是否已满，如果满了就用LinkedHashMap的迭代器删除队尾元素，即近期最少访问的元素。当调用get()方法访问缓存对象时，就会调用LinkedHashMap的get()方法获得对应集合元素，同时会更新该元素到队头;
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