Lur算法

关于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、Android中的缓存策略

一般来说，缓存策略主要包含缓存的添加、获取和删除这三类操作。如何添加和获取缓存这个比较好理解，那么为什么还要删除缓存呢？这是因为不管是内存缓存还是硬盘缓存，它们的缓存大小都是有限的。当缓存满了之后，再想其添加缓存，这个时候就需要删除一些旧的缓存并添加新的缓存。

因此LRU(Least Recently Used)缓存算法便应运而生，LRU是近期最少使用的算法，它的核心思想是当缓存满时，会优先淘汰那些近期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。

二、LruCache的使用

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。

1. LruCache的介绍

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(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。

三、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。

如下图所示：

image.png

那么这个队列到底是由谁来维护的，前面已经介绍了是由LinkedHashMap来维护。

而LinkedHashMap是由数组+双向链表的数据结构来实现的。其中双向链表的结构可以实现访问顺序和插入顺序，使得LinkedHashMap中的对按照一定顺序排列起来。
通过下面构造函数来指定LinkedHashMap中双向链表的结构是访问顺序还是插入顺序。

public LinkedHashMap(int initialCapacity,                     float loadFactor,                     boolean accessOrder) {      super(initialCapacity, loadFactor);      this.accessOrder = accessOrder;  }

其中accessOrder设置为true则为访问顺序，为false，则为插入顺序。

以具体例子解释：
当设置为true时

public static final void main(String[] args) {    LinkedHashMap map = new LinkedHashMap<>(0, 0.75f, true);    map.put(0, 0);    map.put(1, 1);    map.put(2, 2);    map.put(3, 3);    map.put(4, 4);    map.put(5, 5);    map.put(6, 6);    map.get(1);    map.get(2);    for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {        System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());    }}

输出结果：

0:0
3:3
4:4
5:5
6:6
1:1
2:2

即最近访问的最后输出，那么这就正好满足的LRU缓存算法的思想。可见LruCache巧妙实现，就是利用了LinkedHashMap的这种数据结构。

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。

public LruCache(int maxSize) {    if (maxSize <= 0) {        throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");    }    this.maxSize = maxSize;    this.map = new LinkedHashMap(0, 0.75f, true);}

从LruCache的构造函数中可以看到正是用了LinkedHashMap的访问顺序。

put()方法

public final V put(K key, V value) {     //不可为空，否则抛出异常    if (key == null || value == null) {        throw new NullPointerException("key == null || value == null");    }    V previous;    synchronized (this) {        //插入的缓存对象值加1        putCount++;        //增加已有缓存的大小        size += safeSizeOf(key, value);       //向map中加入缓存对象        previous = map.put(key, value);        //如果已有缓存对象，则缓存大小恢复到之前        if (previous != null) {            size -= safeSizeOf(key, previous);        }    }    //entryRemoved()是个空方法，可以自行实现    if (previous != null) {        entryRemoved(false, key, previous, value);    }    //调整缓存大小(关键方法)    trimToSize(maxSize);    return previous;}

可以看到put()方法并没有什么难点，重要的就是在添加过缓存对象后，调用 trimToSize()方法，来判断缓存是否已满，如果满了就要删除近期最少使用的算法。

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 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);    }}

trimToSize()方法不断地删除LinkedHashMap中队尾的元素，即近期最少访问的，直到缓存大小小于最大值。

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。

先看LruCache的get()方法

get()方法

public final V get(K key) {    //key为空抛出异常    if (key == null) {        throw new NullPointerException("key == null");    }    V mapValue;    synchronized (this) {        //获取对应的缓存对象        //get()方法会实现将访问的元素更新到队列头部的功能        mapValue = map.get(key);        if (mapValue != null) {            hitCount++;            return mapValue;        }        missCount++;    }

其中LinkedHashMap的get()方法如下：

public V get(Object key) {    LinkedHashMapEntry e = (LinkedHashMapEntry)getEntry(key);    if (e == null)        return null;    //实现排序的关键方法    e.recordAccess(this);    return e.value;}

调用recordAccess()方法如下：

void recordAccess(HashMap m) {        LinkedHashMap lm = (LinkedHashMap)m;        //判断是否是访问排序        if (lm.accessOrder) {            lm.modCount++;            //删除此元素            remove();            //将此元素移动到队列的头部            addBefore(lm.header);        }    }

由此可见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。

以上便是LruCache实现的原理，理解了LinkedHashMap的数据结构就能理解整个原理。如果不懂，可以先看看LinkedHashMap的具体实现。

Android 缓存策略