Android中的缓存概述
一、缓存介绍：
（一）、Android中缓存的必要性：
智能手机的缓存管理应用非常的普遍和需要，是提高用户体验的有效手段之一。
1、没有缓存的弊端：
* 流量开销：对于客户端——服务器端应用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量。
* 加载速度：如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户体验会非常糟糕。
* 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢？异步下载+本地缓存
2、缓存带来的好处：
* 1. 服务器的压力大大减小；
* 2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验好)；
* 3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验好)；
* 4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)。
3、缓存管理的应用场景：
* 1. 提供网络服务的应用；
* 2. 数据更新不需要实时更新，即便是允许3-5分钟的延迟也建议采用缓存机制；
* 3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)
4、大位图导致内存开销大的原因是什么？
* 1.下载或加载的过程中容易导致阻塞；
* 大位图Bitmap对象是png格式的图片的30至100倍；
* 2.大位图在加载到ImageView控件前的解码过程；BitmapFactory.decodeFile()会有内存消耗。
5、缓存设计的要点：
* 1.命中率；
* 2.合理分配占用的空间；
* 3.合理的缓存层级。
（二）、加载图片的正确流程是：“内存-文件-网络 三层cache策略”
1、先从内存缓存中获取，取到则返回，取不到则进行下一步；
2、从文件缓存中获取，取到则返回并更新到内存缓存，取不到则进行下一步；
3、从网络下载图片，并更新到内存缓存和文件缓存。
具体说就是：同一张图片只要从网络获取一次，然后在本地缓存起来，之后加载同一张图片时就从缓存中去加载。从内存缓存读取图片是最快的，但是因为内存容量有限，所以最好再加上文件缓存。文件缓存空间也不是无限大的，容量越大读取效率越低，因此可以设置一个限定大小比如10M，或者限定保存时间比如一天。
在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值，value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。
（三）、内存缓存分类：
在JDK1.2以前的版本中，当一个对象不被任何变量引用，那么程序就无法再使用这个对象。也就是说，只有对象处于可触及状态，程序才能使用它。这 就像在日常生活中，从商店购买了某样物品后，如果有用，就一直保留它，否则就把它扔到垃圾箱，由清洁工人收走。一般说来，如果物品已经被扔到垃圾箱，想再 把它捡回来使用就不可能了。但有时候情况并不这么简单，你可能会遇到类似鸡肋一样的物品，食之无味，弃之可惜。这种物品现在已经无用了，保留它会占空间，但是立刻扔掉它也不划算，因为也许将来还会派用场。对于这样的可有可无的物品，一种折衷的处理办法是：如果家里空间足够，就先把它保留在家里，如果家里空间不够，即使把家里所有的垃圾清除，还是无法容纳那些必不可少的生活用品，那么再扔掉这些可有可无的物品。
从JDK1.2版本开始，把对象的引用分为四种级别，从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。
这四种级别由高到低依次为：强引用、软引用、弱引用和虚引用。
下图为对象层次的引用
1、强引用：（在Android中LruCache就是强引用缓存）
平时我们编程的时候例如：Object object=new Object（）；那object就是一个强引用了。如果一个对象具有强引用，那就类似于必不可少的生活用品，垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OOM异常，使程序异常终止，也不会回收具有强引用的对象来解决内存不足问题。
2、软引用（SoftReference）：
软引用类似于可有可无的生活用品。如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它，如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。 软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。
使用软引用能防止内存泄露，增强程序的健壮性。
3、弱引用（WeakReference）：
弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。 弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。
4、虚引用（PhantomReference）
“虚引用”顾名思义，就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。 虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。
虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于：虚引用必须和引用队列（ReferenceQueue）联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象的内存之前，把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用，来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。程序如果发现某个虚引用已经被加入到引用队列，那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。
【相关应用：】
在java.lang.ref包中提供了三个类：SoftReference类、WeakReference类和PhantomReference类，它们分别代表软引用、弱引用和虚引用。ReferenceQueue类表示引用队列，它可以和这三种引用类联合使用，以便跟踪Java虚拟机回收所引用的对 象的活动。
二、内存保存：
在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中（A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。
先定义A缓存：
1. private final HashMapmHardBitmapCache = new LinkedHashMap(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) { 2. @Override 3. protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry eldest) { 4. if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) { 5. //当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率 6. mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference(eldest.getValue())); 7. return true; 8. } else 9. return false; 10. } 11. }; 再定义B缓存：
1. /** 2. *当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。 3. *Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉 4. */ 5. private final staticConcurrentHashMap> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2); 从缓存中获取数据：
1. /** 2. * 从缓存中获取图片 3. */ 4. private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) { 5. // 先从mHardBitmapCache缓存中获取 6. synchronized (mHardBitmapCache) { 7. final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url); 8. if (bitmap != null) { 9. //如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除 10. mHardBitmapCache.remove(url); 11. mHardBitmapCache.put(url,bitmap); 12. return bitmap; 13. } 14. } 15. //如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找 16. SoftReferencebitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url); 17. if (bitmapReference != null) { 18. final Bitmap bitmap =bitmapReference.get(); 19. if (bitmap != null) { 20. return bitmap; 21. } else { 22. mSoftBitmapCache.remove(url); 23. } 24. } 25. return null; 26. } 如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：
1. /** 2. * 异步下载图片 3. */ 4. class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask { 5. private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024; 6. private String url; 7. private finalWeakReference imageViewReference; 8. public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) { 9. imageViewReference = newWeakReference(imageView); 10. } 11. 12. @Override 13. protected BitmapdoInBackground(String... params) { 14. final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android"); 15. url = params[0]; 16. final HttpGet getRequest = newHttpGet(url); 17. try { 18. HttpResponse response =client.execute(getRequest); 19. final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode(); 20. if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) { 21. Log.w(TAG, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode); 22. return null; 23. } 24. final HttpEntity entity =response.getEntity(); 25. if (entity != null) { 26. InputStream inputStream =null; 27. OutputStream outputStream =null; 28. try { 29. inputStream =entity.getContent(); 30. finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream(); 31. outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream, IO_BUFFER_SIZE); 32. copy(inputStream,outputStream); 33. outputStream.flush(); 34. final byte[] data =dataStream.toByteArray(); 35. final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length); 36. return bitmap; 37. } finally { 38. if (inputStream !=null) { 39. inputStream.close(); 40. } 41. if (outputStream !=null) { 42. outputStream.close(); 43. } 44. entity.consumeContent(); 45. } 46. } 47. } catch (IOException e) { 48. getRequest.abort(); 49. Log.w(TAG, "I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url, e); 50. } catch (IllegalStateException e) { 51. getRequest.abort(); 52. Log.w(TAG, "Incorrect URL:" + url); 53. } catch (Exception e) { 54. getRequest.abort(); 55. Log.w(TAG, "Error whileretrieving bitmap from " + url, e); 56. } finally { 57. if (client != null) { 58. client.close(); 59. } 60. } 61. return null; 62. } 还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。
三、本地文件缓存：
对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从SDCard上去获取，这是三层缓存策略中的第二层。
采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。
sdcard保存：
1.在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M
2.当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去download服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。
3.下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。
保存图片到SD卡上
1. private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) { 2. if (bm == null) { 3. Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap"); 4. return; 5. } 6. //判断sdcard上的空间 7. if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) { 8. Log.w(TAG, "Low free space onsd, do not cache"); 9. return; 10. } 11. String filename =convertUrlToFileName(url); 12. String dir = getDirectory(filename); 13. File file = new File(dir +"/" + filename); 14. try { 15. file.createNewFile(); 16. OutputStream outStream = newFileOutputStream(file); 17. bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream); 18. outStream.flush(); 19. outStream.close(); 20. Log.i(TAG, "Image saved tosd"); 21. } catch (FileNotFoundException e) { 22. Log.w(TAG,"FileNotFoundException"); 23. } catch (IOException e) { 24. Log.w(TAG,"IOException"); 25. } 26. } 计算sdcard上的空间：
1. /** 2. * 计算sdcard上的剩余空间 3. * @return 4. */ 5. private int freeSpaceOnSd() { 6. StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath()); 7. double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB; 8. return (int) sdFreeMB; 9. } 修改文件的最后修改时间
1. /** 2. * 修改文件的最后修改时间 3. * @param dir 4. * @param fileName 5. */ 6. private void updateFileTime(String dir,String fileName) { 7. File file = new File(dir,fileName); 8. long newModifiedTime =System.currentTimeMillis(); 9. file.setLastModified(newModifiedTime); 10. } 本地缓存优化
1. /** 2. *计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定 3. * 那么删除40%最近没有被使用的文件 4. * @param dirPath 5. * @param filename 6. */ 7. private void removeCache(String dirPath) { 8. File dir = new File(dirPath); 9. File[] files = dir.listFiles(); 10. if (files == null) { 11. return; 12. } 13. int dirSize = 0; 14. for (int i = 0; i < files.length;i++) { 15. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) { 16. dirSize += files[i].length(); 17. } 18. } 19. if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) { 20. int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1); 21. 22. Arrays.sort(files, newFileLastModifSort()); 23. 24. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files "); 25. 26. for (int i = 0; i 27. 28. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) { 29. 30. files[i].delete(); 31. 32. } 33. 34. } 35. 36. } 37. 38. } 39. /** 40. * 删除过期文件 41. * @param dirPath 42. * @param filename 43. */ 44. private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) { 45. 46. File file = new File(dirPath,filename); 47. 48. if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) { 49. 50. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files "); 51. 52. file.delete(); 53. 54. } 55. 56. } 文件使用时间排序
1. /** 2. * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 * 3. */ 4. classFileLastModifSort implements Comparator{ 5. public int compare(File arg0, File arg1) { 6. if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) { 7. return 1; 8. } else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) { 9. return 0; 10. } else { 11. return -1; 12. } 13. } 14. } 强引用.软引用实例
思路及分析：
首先缓存主要是缓存图片的。。。。
强缓存在堆中的每一个对象在栈中都有一个地址引用它。。。程序关闭它，强引用被关闭，但是垃圾回收机制不能回收他。。。。手机闲时可以相对大点，忙时小点，一般为整个手机剩余空间的八分之一。。。。
当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。
点击先从网上下载图片，并且在主线程handler中的handleMessage接收数据并且把下载的图片放到强缓存（一般是分配四兆空间，内存的八分之一）中（单独写一个方法用来往强缓存中加数据），再在监听器的最前面加上判断bitmap是否为空，第一次已经下载好了，所以不为空，所以就不用再执行访问网络了。直接从强缓存中取出来，更新控件。。。当强缓存中的空间满了时，就把最不常用的放到软缓存中，当内存空间不够的时候，回收机制才会回收他（防止内存溢出OOM），当内存空间够用的时候回收机制不会回收他。。。。
内存计算哪些对象不被经常使用（根据多长时间，使用了多少次，10天5次，一天三次等的比较）。
弱缓存跟虚缓存一般都不用，因为他们只要回收机制一回收垃圾就会首先回收他们，但是回收时如果还有挂着引用的就会在栈中记录一下。。。。
当需要缓存的内容超过剩余空间的总内存，则使用文件缓存，可以存到SD卡中，也可以创建一个手机mysql数据库，存到数据库中。。。。
访问时内存访问比文件访问速度快。。。
内存（强缓存-》软缓存）->文件（SD卡，数据库）->网络
有时候也把软缓存当做第二级缓存
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="fill_parent" android:orientation="vertical" > <ImageView android:id="@+id/imageView1" android:layout_width="200dp" android:layout_height="200dp" android:src="@drawable/ic_launcher" /> <Button android:id="@+id/button1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="开始" />LinearLayout>public class MainActivity extends Activity { private final static String TAG="MainActivity"; private LruCache lruCache; private LinkedHashMap> softReference; private static final int SOFT_CACHE_NUM = 20; // 软引用缓存个数 private ProgressDialog pDialog; private Handler handler=new Handler(){ public void handleMessage(Message msg) { switch(msg.what){ case 0: break; case 1: byte[] buffer=(byte[]) msg.obj; Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(buffer, 0, buffer.length); addBitmapToMemory("memory", bitmap); imageView1.setImageBitmap(bitmap); pDialog.dismiss(); break; } }; }; private ImageView imageView1; private Button button1; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); imageView1=(ImageView) this.findViewById(R.id.imageView1); button1=(Button) this.findViewById(R.id.button1); pDialog=new ProgressDialog(MainActivity.this); pDialog.setMessage("请求中...."); //强引用对象//在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值（也可以随意写），value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。 lruCache=new LruCache(4*1024*1024){ //计算每一个键值对的大小 protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { return value.getWidth()*value.getHeight(); }; @Override protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) { super.entryRemoved(evicted, key, oldValue, newValue); //这里就是当如果强引用缓存满的时候，会根据Lru算法将最近没有被使用的图片（Bitmap oldValue）转入到软引用中 if(oldValue!=null){ softReference.put(key, new SoftReference(oldValue)); } } }; //软引用-- 如果这点难理解的话 可以将这个代码删除 softReference=new LinkedHashMap>(SOFT_CACHE_NUM,0.75f,true) { @Override protected boolean removeEldestEntry( java.util.Map.Entry> eldest) { //如果软引用的个数大于了20，最旧的软引用将会被从链式哈希表中移出 if(size()>SOFT_CACHE_NUM){ return true; } return false; } }; //点击开始按钮的时候 第一次 是访问网络 第二次在点击的话 缓存中已经存在了就不需要访问网络 button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { Bitmap bitmap=getBitmapFromMemory("memory"); if(bitmap!=null){ imageView1.setImageBitmap(bitmap); }else{ Log.i(TAG, "--网络"); pDialog.show(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { HttpClient httpClient=new DefaultHttpClient(); HttpGet httpGet=new HttpGet("http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif"); try { HttpResponse response=httpClient.execute(httpGet); if(response.getStatusLine().getStatusCode() == 200){ byte[] buffer=EntityUtils.toByteArray(response.getEntity()); Message msg=Message.obtain(); msg.what=1; msg.obj=buffer; handler.sendMessage(msg); } } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } }).start(); } } }); } public Bitmap getBitmapFromMemory(String key){ //1.先从强引用中获取 Bitmap bitmap=lruCache.get(key); if(bitmap!=null){ //如果找到的话，把元素移到linkedHashMap的最前面，从而保证在lru算法中是最后被删除 //LinkedHashMap是HashMap的一个子类，它保留插入的顺序，如果需要输出的顺序和输入时的相同，那么就选用LinkedHashMap。 //先从队列中删除，在重新放入到队列中就是在队列的最后进入的一个,也就是队列的第一位的（也就是最后被移除的），主要是想保证最近使用的最后被移除。。。 lruCache.remove(key); lruCache.put(key, bitmap); Log.i(TAG, "--强引用"); return bitmap; } //2.如果强引用中没有找到的话 如果软引用中存在就将它移到强引用中 然后软引用移除 SoftReference bitmapReference=softReference.get(key); if(bitmapReference!=null){ bitmap=bitmapReference.get(); if(bitmap!=null){ //添加到强引用中 lruCache.put(key, bitmap); //从软引用中移除 softReference.remove(key); Log.i(TAG, "--软引用"); return bitmap; }else{ softReference.remove(key); } } return null; } /** * 添加图片到缓存 */ public void addBitmapToMemory(String key, Bitmap bitmap) { if(bitmap!=null){ Log.i(TAG, "--添加到强引用中"); lruCache.put(key, bitmap); } }} 更多相关文章
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