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之前的两篇我们详细分析了HashMap和LinkedHashMap，就是为了讲解LruCache做铺垫的，这一篇我们来分析一下Android中常用的缓存类LruCache，我们知道Android中的优化比较多，其中就有一个关于图片缓存的问题，如果处理不好很有可能会出现ANR。在讲解之前我们最好先看一下这个类的注释，由于比较多，我只贴出一部分
* <pre> {
* int cacheSize = 4 * 1024 * 1024; // 4MiB
* LruCache<String, Bitmap> bitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
* protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
* return value.getByteCount();
* }
* }}</pre>他初始化了一个4M大小的空间，一般情况下我们是使用最大内存的1/4或1/8，如果像上面那样写也是可以的。
(int)Runtime.getRuntime().maxMemory()/4但要记住必须要重写sizeOf方法，因为它默认是返回1的，
/**
* Returns the size of the entry for {@code key} and {@code value} in
* user-defined units. The default implementation returns 1 so that size
* is the number of entries and max size is the maximum number of entries.
*
* <p>An entry's size must not change while it is in the cache.
*/
protected int sizeOf(K key, V value) {
return 1;
}如果是Bitmap的话我们就返回Bitmap的大小。我们来看一下LruCache的构造方法
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);
}我们看到里面封装的是LinkedHashMap，最后一个参数是true，说明他的双向环形链表是按照访问顺序来存储的。在上一篇《Android LinkedHashMap源码详解》中讲到accessOrder参数的时候有提到过，我们来看一下他的一些方法，我们首先看一下public void trimToSize(int maxSize)这个方法
/**
* 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) {
K key;
V value;
synchronized (this) {
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(getClass().getName()
+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
if (size <= maxSize) {
break;
}
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);
}
}这个方法其实就是按照LRU算法移除最先加入的元素，也就是最少访问的老数据，直到他的size小于maxSize为止，我们看到18-20行，如果小于直接退出循环，22-25行，如果为空说明是map为null，直接退出循环。eldest()方法得到的是最老的，也是访问量最少的元素，所以根据LRU算法是最先移除的。刚开始看的时候一直不理解，感觉22-25行纯属多余，因为正常的逻辑是maxSize一般是大于0的，如果18-20行成立的话，那么22-25行肯定成立，后来看到上面的注释才明白，maxSize如果为-1,则移除全部。我们看到第29行移除，然后30行再计算一下剩余的size，然后在通过不断的循环执行到上面第19行，直到size小于maxSize才终止循环。移除的时候调用的是HashMap的remove方法，并且在remove内部调用了postRemove方法，这个方法被LinkedHashMap覆写了，移除的同时也把他从双向环形链表中删除了，我们来看一下safeSizeOf方法，其实就是调用的上面sizeOf方法
private int safeSizeOf(K key, V value) {
int result = sizeOf(key, value);
if (result < 0) {
throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);
}
return result;
}移除的最后调用entryRemoved方法，这个方法是空方法，我们也可以在这里实现二级缓存。接着我们来看一下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++;
//计算size
size += safeSizeOf(key, value);
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
//我们可以看一下put方法的返回值，如果previous为null则存进去的位置之前是空的，
//如果previous不为null，则存进去的位置之前是有数据的，然后把他给替换了，所以
//这里要减去被替换掉的size
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
//如果previous不为null，则表示之前的被移除了，调用entryRemoved方法
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
//重新计算size，保证最大size不能超过maxSize。
trimToSize(maxSize);
return previous;
}这个方法比较简单，我们再来看一下另外一个方法public final V remove(K key)
public final V remove(K key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V previous;
synchronized (this) {
previous = map.remove(key);
if (previous != null) {
//移除是不需要加size的，只需要减，如果移除成功，则减去移除的size
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
//如果移除成功，则调用entryRemoved方法
entryRemoved(false, key, previous, null);
}
return previous;
}这个方法和上面的put差不多，我们在看另外一个方法public final V get(K key)
public final V get(K key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
synchronized (this) {
mapValue = map.get(key);
if (mapValue != null) {
hitCount++;
//如果找到则返回
return mapValue;
}
missCount++;
}
/*
* 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.
*/
//这个方法是创建一个value，默认是返回为null，如果没有覆写则返回null直接return
V createdValue = create(key);
if (createdValue == null) {
return null;
}
synchronized (this) {
createCount++;
//这段代码当时一直搞不明白，如果上面的map.get(key)返回为null的话，就表示
//key所对应的value是不存在的，那么下面的map.put(key, createdValue)方法就
//肯定返回为null,下面也就没必要在进行判断，当我在重新看protected V create(K key)
//方法注释的时候，发现有这样一段描述This can occur when multiple threads request the same key
//at the same time (causing multiple values to be created), or when one
//thread calls {@link #put} while another is creating a value for the samekey.意思就是如果
//多线程操作时可能会引起多个value被创建
mapValue = map.put(key, createdValue);
if (mapValue != null) {
// There was a conflict so undo that last put
//如果之前位置上已经有元素了，就还把原来的放回去，等于size没变
map.put(key, mapValue);
} else {
//如果之前的位置上没有元素，说明createdValue是新加上去的，所以要加上createdValue的size
size += safeSizeOf(key, createdValue);
}
}
if (mapValue != null) {
//如果之前的位置上已经有元素了，就调用entryRemoved方法，createdValue表示老的，没有存进去的，类似于
// 删除的，
entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
return mapValue;
} else {
//如果存进去之后要重新计算size的，如果大于maxSize要把最老的移除。
trimToSize(maxSize);
return createdValue;
}
}还有最后一个方法entryRemoved
//entryRemoved方法是个空方法，什么都没实现，evicted如果是true则表示是为了释放空间调用的，
//主要是在trimToSize方法中调用，如果是false则一般是被put，get，remove等方法调用。
protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {}OK，到目前为止LruCache的方法已经基本分析完毕，我们就来研究一下LruCache怎么使用，一般情况下我们主要用来存储bitmap的比较多，我们知道bitmap缓存的第三方框架比较多，我们就随便挑一个，我们现在最常用的volley框架一般是用来网络请求的，其实它里面也封装了图片的缓存类ImageLoader，我们看到他里面有个接口，我们看一下
/**
* Simple cache adapter interface. If provided to the ImageLoader, it
* will be used as an L1 cache before dispatch to Volley. Implementations
* must not block. Implementation with an LruCache is recommended.
*/
public interface ImageCache {
public Bitmap getBitmap(String url);
public void putBitmap(String url, Bitmap bitmap);
}他有一个put和get方法，我们看上面注释的最后一行，意思是推荐使用LruCache实现。我们可以这样来实现
package com.wld;
import android.graphics.Bitmap;
import android.util.LruCache;
import com.android.volley.toolbox.ImageLoader.ImageCache;
public class BitmapLRUCache implements ImageCache {
private LruCache<String, Bitmap> mBitmapCache;
public BitmapLRUCache() {
this((int) Runtime.getRuntime().maxMemory() / 4);
}
public BitmapLRUCache(int maxSize) {
mBitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(maxSize) {
protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();
}
};
}
private void entryRemoved() {
//这里可以实现二级缓存
}
public Bitmap getBitmap(String url) {
return mBitmapCache.get(url);
}
public void putBitmap(String url, Bitmap bitmap) {
mBitmapCache.put(url, bitmap);
}
}上面的entryRemoved方法其实是可以实现二级缓存的，我们可以在手机的SD中开辟一块空间，用来保存上面entryRemoved方法中移除的图片。逻辑是这样的，当我们需要图片的时候首先从LruCache中取，如果没有就从SD中取，如果SD卡中也没有就从网络上下载，下载完之后就保存到LruCache中，如果LruCache中图片大小达到上限或者调用remove方法就会执行LruCache的entryRemoved方法，在entryRemoved方法中我们可以把移除的图片存储到SD卡中，这样下一次取的时候还是按照这个顺序来取。网上还有一些实现方法和上面的区别是他没有重写entryRemoved方法，当从网上下载完的时候，在LruCache和SD中都保存了一份，这样做也是可以的。我目前没有发现google的实现SD卡缓存的类，不过第三方的倒是有很多，比如thinkandroid的DiskLruCache类，SmartAndroid的LruDiscCache类还有KJFrameForAndroid的DiskCache类都实现了磁盘缓存。大家有兴趣的话可以自己去看一下，这里就不在介绍。
