android lru缓存 辅助类LruCache 使用和解析

有一段日子没有写博客了，放假的时候事情挺多的，最近又在啃android，以前写listview，或者其他图片显示过大总会发生oom的错误，找了点时间去看了android对于LruCache的支持，记录一下。

LruCache 缓存到底是什么，LRU是Least Recently Used 的缩写，翻译过来就是“最近最少使用”，LRU缓存就是使用这种原理实现，简单的说就是缓存一定量的数据，当超过设定的阈值时就把一些过期的数据删除掉，比如我们缓存100M的数据，当总数据小于100M时可以随意添加，当超过100M时就需要把新的数据添加进来，同时要把过期数据删除，以确保我们最大缓存100M。听了lrucache的作用，是不是很适合作为一种内存管理的方法呢

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构造方法

/** * @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; //传入具体的大小 this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true); //通过将LinkedHashMap的accessOrder设置为true，将自动的实现lru缓存，即通过访问的顺序进行排序 }

可以看到构造方法中设置了最大的size同时创建了一个LinkedHashMap。

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) { //不允许添加null的key或者value throw new NullPointerException("key == null || value == null"); } V previous; synchronized (this) { putCount++; //将put的值加一 size += safeSizeOf(key, value); //safeSizeOf()是一个用来计算大小的函数，这里默认返回1 previous = map.put(key, value); //尝试将这个entry添加到map中 if (previous != null) { //只有在替换了原有的entry的时候，才会返回不为null，这个时候我们需要对其进行size的复原 size -= safeSizeOf(key, previous); //重新计算size，同时对其进行修正 } } if (previous != null) { // 既然map中的值更新了，这个时候缓存中的值也需要更新，这个是一个空方法 entryRemoved(false, key, previous, value); } trimToSize(maxSize); return previous; }

get方法

这里提供了一个通用的方法，当没有找到对应的key的entry的时候，提供了一个默认返回null的creat方法（同样可以通过重写该方法让creat可以创建具体的对象）

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++; return mapValue; //如果已经找到具体的对象，可以进行返回了 } 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. */ V createdValue = create(key); //如果没有找到，提供一种creat方法 if (createdValue == null) { //为空直接返回null return null; } synchronized (this) { createCount++; mapValue = map.put(key, createdValue); //创建了就要添加到map进去，尝试添加 if (mapValue != null) { //同样只有在替换掉entry时候才不会返回null // There was a conflict so undo that last put map.put(key, mapValue); //将mapValue添加 } else { size += safeSizeOf(key, createdValue); //已经将createdValue添加进去了，所以需要进行size添加 } } if (mapValue != null) { entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue); return mapValue; } else { trimToSize(maxSize); //对size容量的检查，慢了就进行remove操作 return createdValue; } }

可以看到get方法传入了key进行查找，如果找到就返回，同时默认返回空的creat方法，当creat被重写后，creat可能会耗时，同时createdValue可能会改变，同时可能会有put方法将新的同样的key的方法添加进去，所以后面会看到和put方法一样的操作。

trimToSize方法 一个size 检查的函数，如果超过了 maxsize，则进行remove操作

public void trimToSize(int maxSize) { while (true) { //一个while循环 K key; V value; synchronized (this) { if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) { //如果size小于0，或者map是空的（你还检查个鸡毛呀，抛异常） throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!"); } if (size <= maxSize || map.isEmpty()) { break; //如果空间还足够 } Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next(); //如果不够了，不好意思。获取站在第一位的家伙，踢出去，谁叫你当出头鸟。 key = toEvict.getKey(); value = toEvict.getValue(); map.remove(key); size -= safeSizeOf(key, value); //移除掉的同时记得释放空间 evictionCount++; } entryRemoved(true, key, value, null); //同样的进行entryRemoved操作 } }

同时trimToSize方法将会对溢出情况进行判断，移除最少使用的部分。