Android原始碼分析：手把手帶你深入瞭解Glide的快取機制

Carson_Ho發表於2018-03-27

Android原始碼IDE快取

前言

Glide，該功能非常強大 Android 圖片載入開源框架相信大家並不陌生
正由於他的功能強大，所以它的原始碼非常複雜，這導致很多人望而卻步
本人嘗試將 Glide 的功能進行分解，並單獨針對每個功能進行原始碼分析，從而降低Glide原始碼的複雜度。

接下來，我將推出一系列關於 Glide的功能原始碼分析，有興趣可以繼續關注

今天，我將主要針對 Glide的圖片快取功能進行流程 & 原始碼分析，希望你們會喜歡。

由於文章較長，希望讀者先收藏 & 預留足夠時間進行檢視。

1. Glide快取機制簡介

1.1 快取的圖片資源

Glide 需要快取的圖片資源分為兩類：

原始圖片（Source）：即圖片源的圖片初始大小 & 解析度
轉換後的圖片(Result) ：經過尺寸縮放和大小壓縮等處理後的圖片

當使用 Glide載入圖片時，Glide預設根據 View檢視對圖片進行壓縮 & 轉換，而不顯示原始圖（這也是Glide載入速度高於Picasso的原因）

1.2 快取機制設計

Glide的快取功能設計成 二級快取：記憶體快取 & 硬碟快取

並不是三級快取，因為從網路載入不屬於快取

快取讀取順序：記憶體快取 --> 磁碟快取 --> 網路

記憶體快取預設開啟

Glide中，記憶體快取 & 磁碟快取相互不影響，獨立配置

二級快取的作用不同：
1. 記憶體快取：防止應用重複將圖片資料讀取到記憶體當中
只快取轉換過後的圖片
1. 硬碟快取：防止應用重複從網路或其他地方重複下載和讀取資料
可快取原始圖片 & 快取轉換過後的圖片，使用者自行設定

Glide的快取機制使得 Glide具備非常好的圖片快取效果，從而使得具備較高的圖片載入效率。

如，在 RecyclerView 上下滑動，而RecyclerView中只要是Glide載入過的圖片，都可以直接從記憶體中讀取 & 展示，從而不需要重複從網路或硬碟上讀取，提高圖片載入效率。

2. Glide 快取功能介紹

Glide 的快取功能分為：記憶體快取 & 磁碟快取
具體介紹如下

2.1 記憶體快取

作用：防止應用重複將圖片資料讀取到記憶體當中

只快取轉換過後的圖片，而並非原始圖片

具體使用預設情況下，Glide自動開啟記憶體快取

// 預設開啟記憶體快取，使用者不需要作任何設定
Glide.with(this)
     .load(url)
     .into(imageView);

// 可通過 API 禁用 記憶體快取功能
Glide.with(this)
     .load(url)
     .skipMemoryCache(true) // 禁用 記憶體快取
     .into(imageView);
複製程式碼

實現原理 Glide的記憶體快取實現是基於：LruCache 演算法（Least Recently Used） & 弱引用機制

LruCache演算法原理：將最近使用的物件 用強引用的方式 儲存在LinkedHashMap中；當快取滿時，將最近最少使用的物件從記憶體中移除

弱引用：弱引用的物件具備更短生命週期，因為 **當JVM進行垃圾回收時，一旦發現弱引用物件，都會進行回收（無論記憶體充足否）

2.2 磁碟快取

作用：防止應用重複從網路或其他地方重複下載和讀取資料

可快取原始圖片 & 快取轉換過後的圖片，使用者自行設定

具體使用


Glide.with(this)
     .load(url)
     .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE)
     .into(imageView);

// 快取引數說明
// DiskCacheStrategy.NONE：不快取任何圖片，即禁用磁碟快取
// DiskCacheStrategy.ALL ：快取原始圖片 & 轉換後的圖片
// DiskCacheStrategy.SOURCE：只快取原始圖片（原來的全解析度的影像，即不快取轉換後的圖片）
// DiskCacheStrategy.RESULT：（預設）只快取轉換後的圖片（即最終的影像：降低解析度後 / 或者轉換後 ，不快取原始圖片

複製程式碼

實現原理使用Glide 自定義的DiskLruCache演算法

該演算法基於 Lru 演算法中的DiskLruCache演算法，具體應用在磁碟快取的需求場景中

該演算法被封裝到Glide自定義的工具類中（該工具類基於Android 提供的DiskLruCache工具類

3. Glide 快取流程解析

Glide整個快取流程從 載入圖片請求 開始，其中過程有本文最關注的記憶體快取的讀取 & 寫入、磁碟快取的讀取 & 寫入
具體如下

下面，我將根據 Glide快取流程中的每個步驟進行原始碼分析。

4. 快取流程原始碼分析

步驟1：生成快取Key

Glide 實現記憶體 & 磁碟快取是根據 圖片的快取Key 進行唯一標識

即根據圖片的快取Key 去快取區找對應的快取圖片

生成快取 Key 的程式碼發生在Engine類的 load()中

#該程式碼在上一篇文章當中已分析過，只是當時忽略了快取相關的內容，現在僅貼出快取相關的程式碼

public class Engine implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {

    public <T, Z, R> LoadStatus load(Key signature, int width, int height, DataFetcher<T> fetcher,
            DataLoadProvider<T, Z> loadProvider, Transformation<Z> transformation, ResourceTranscoder<Z, R> transcoder,
            Priority priority, boolean isMemoryCacheable, DiskCacheStrategy diskCacheStrategy, ResourceCallback cb) {
        Util.assertMainThread();
        long startTime = LogTime.getLogTime();

        final String id = fetcher.getId();
        // 獲得了一個id字串，即需載入圖片的唯一標識
        // 如，若圖片的來源是網路，那麼該id = 這張圖片的url地址

        EngineKey key = keyFactory.buildKey(id, signature, width, height, loadProvider.getCacheDecoder(),loadProvider.getSourceDecoder(), transformation, loadProvider.getEncoder(),transcoder, loadProvider.getSourceEncoder());
        // Glide的快取Key生成規則複雜：根據10多個引數生成
        // 將該id 和 signature、width、height等10個引數一起傳入到快取Key的工廠方法裡，最終建立出一個EngineKey物件
        // 建立原理：通過重寫equals() 和 hashCode()，保證只有傳入EngineKey的所有引數都相同情況下才認為是同一個EngineKey物件
        // 該EngineKey 即Glide中圖片的快取Key

        ...
}
複製程式碼

至此，Glide的圖片快取 Key 生成完畢。

步驟2：建立快取物件 `LruResourceCache`

LruResourceCache物件是在建立 Glide 物件時建立的
#而建立 Glide 物件則是在上篇文章講解 Glide 圖片載入功能時第2步load()中loadGeneric() 建立 ModelLoader物件時建立的
請看原始碼分析

<-- 第2步load（）中的loadGeneric（）-->
    private <T> DrawableTypeRequest<T> loadGeneric(Class<T> modelClass) {
        ...

        ModelLoader<T, InputStream> streamModelLoader = Glide.buildStreamModelLoader(modelClass, context);
        // 建立第1個ModelLoader物件；作用：載入圖片
        // Glide會根據load()方法傳入不同型別引數，得到不同的ModelLoader物件
        // 此處傳入引數是String.class，因此得到的是StreamStringLoader物件（實現了ModelLoader介面）
        // Glide.buildStreamModelLoader（）分析 ->>分析1


<--分析1：Glide.buildStreamModelLoader（） -->
public class Glide {

    public static <T, Y> ModelLoader<T, Y> buildModelLoader(Class<T> modelClass, Class<Y> resourceClass,
            Context context) {
         if (modelClass == null) {
            if (Log.isLoggable(TAG, Log.DEBUG)) {
                Log.d(TAG, "Unable to load null model, setting placeholder only");
            }
            return null;
        }
        return Glide.get(context).getLoaderFactory().buildModelLoader(modelClass, resourceClass);
        // 建立ModelLoader物件時，呼叫Glide.get() 建立Glide物件-->分析2
    }

<--分析2：Glide.get() -->
// 作用：採用單例模式建立Glide物件
    public static Glide get(Context context) {

        // 實現單例功能
        if (glide == null) {
            synchronized (Glide.class) {
                if (glide == null) {
                    Context applicationContext = context.getApplicationContext();
                    List<GlideModule> modules = new ManifestParser(applicationContext).parse();
                    GlideBuilder builder = new GlideBuilder(applicationContext);
                    for (GlideModule module : modules) {
                        module.applyOptions(applicationContext, builder);
                    }
                    glide = builder.createGlide();
                    // 通過建造者模式建立Glide物件 ->>分析3
                    for (GlideModule module : modules) {
                        module.registerComponents(applicationContext, glide);
                    }
                }
            }
        }
        return glide;
    }
}
       
<--分析3：builder.createGlide() -->
// 作用：建立Glide物件
public class GlideBuilder {
    ...

    Glide createGlide() {
        MemorySizeCalculator calculator = new MemorySizeCalculator(context);
        if (bitmapPool == null) {
            if (Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.HONEYCOMB) {
                int size = calculator.getBitmapPoolSize();
                bitmapPool = new LruBitmapPool(size);
            } else {
                bitmapPool = new BitmapPoolAdapter();
            }
        }

        if (memoryCache == null) {
            memoryCache = new LruResourceCache(calculator.getMemoryCacheSize());
            // 建立一個LruResourceCache物件 並 賦值到memoryCache物件
            // 該LruResourceCache物件 = Glide實現記憶體快取的LruCache物件

        }
        
        return new Glide(engine, memoryCache, bitmapPool, context, decodeFormat);
    }
}

複製程式碼

至此，建立好了快取物件LruResourceCache

步驟3：從記憶體快取中獲取快取圖片

Glide 在圖片載入前就會從記憶體快取中獲取快取圖片
讀取記憶體快取程式碼是在Engine類的load()中

即上面講解的生成快取 Key 的地方

原始碼分析

public class Engine implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {
    ...    

    public <T, Z, R> LoadStatus load(Key signature, int width, int height, DataFetcher<T> fetcher,
            DataLoadProvider<T, Z> loadProvider, Transformation<Z> transformation, ResourceTranscoder<Z, R> transcoder,
            Priority priority, boolean isMemoryCacheable, DiskCacheStrategy diskCacheStrategy, ResourceCallback cb) {
        Util.assertMainThread();

        final String id = fetcher.getId();
        EngineKey key = keyFactory.buildKey(id, signature, width, height, loadProvider.getCacheDecoder(),
                loadProvider.getSourceDecoder(), transformation, loadProvider.getEncoder(),
                transcoder, loadProvider.getSourceEncoder());
         // 上面講解的生成圖片快取Key


        EngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);
        // 呼叫loadFromCache()獲取記憶體快取中的快取圖片

        if (cached != null) {
            cb.onResourceReady(cached);
        }
        // 若獲取到，就直接呼叫cb.onResourceReady()進行回撥

        EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);
        if (active != null) {
            cb.onResourceReady(active);
        }
        // 若沒獲取到，就繼續呼叫loadFromActiveResources()獲取快取圖片
        // 獲取到也直接回撥

        // 若上述兩個方法都沒有獲取到快取圖片，就開啟一個新的執行緒準備載入圖片
        // 即從上文提到的 Glide最基礎功能：圖片載入
        EngineJob current = jobs.get(key);
            return new LoadStatus(cb, current);
        }

        EngineJob engineJob = engineJobFactory.build(key, isMemoryCacheable);
        DecodeJob<T, Z, R> decodeJob = new DecodeJob<T, Z, R>(key, width, height, fetcher, loadProvider, transformation,
                transcoder, diskCacheProvider, diskCacheStrategy, priority);
        EngineRunnable runnable = new EngineRunnable(engineJob, decodeJob, priority);
        jobs.put(key, engineJob);
        engineJob.addCallback(cb);
        engineJob.start(runnable);

        return new LoadStatus(cb, engineJob);
    }

    ...
}
複製程式碼

即：

Glide 將記憶體快取劃分為兩塊：一塊使用了LruCache演算法機制；另一塊使用了弱引用機制
當獲取記憶體快取時，會通過兩個方法分別從上述兩塊區域進行快取獲取

loadFromCache()：從使用了 LruCache演算法機制的記憶體快取獲取快取
loadFromActiveResources()：從使用了弱引用機制的記憶體快取獲取快取

原始碼分析如下：

// 這2個方法屬於  Engine 類
public class Engine implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {

    private final MemoryCache cache;
    private final Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources;
    ...

<-- 方法1：loadFromCache() -->
// 原理：使用了 LruCache演算法
    private EngineResource<?> loadFromCache(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
        if (!isMemoryCacheable) {
            return null;
        // 若isMemoryCacheable = false就返回null，即記憶體快取被禁用
        // 即 記憶體快取是否禁用的API skipMemoryCache() - 請回看記憶體快取的具體使用
        // 若設定skipMemoryCache(true)，此處的isMemoryCacheable就等於false，最終返回Null，表示記憶體快取已被禁用
        }

        EngineResource<?> cached = getEngineResourceFromCache(key);
        // 獲取圖片快取 ->>分析4

        // 從分析4回來看這裡：
        if (cached != null) {
            cached.acquire();
            activeResources.put(key, new ResourceWeakReference(key, cached, getReferenceQueue()));
            // 將獲取到的快取圖片儲存到activeResources當中
            // activeResources = 一個弱引用的HashMap：用於快取正在使用中的圖片
            // 好處：保護這些圖片不會被LruCache演算法回收掉。 ->>方法2

        }
        return cached;
    }

<<- 分析4：getEngineResourceFromCache（） ->>
// 作用：獲取圖片快取
// 具體過程：根據快取Key 從cache中 取值 
// 注：此處的cache物件 = 在構建Glide物件時建立的LruResourceCache物件，即說明使用的是LruCache演算法
    private EngineResource<?> getEngineResourceFromCache(Key key) {
        Resource<?> cached = cache.remove(key);
        // 當從LruResourceCache中獲取到快取圖片後，會將它從快取中移除->>回到方法1原處
        final EngineResource result;
        if (cached == null) {
            result = null;
        } else if (cached instanceof EngineResource) {
            result = (EngineResource) cached;
        } else {
            result = new EngineResource(cached, true /*isCacheable*/);
        }
        return result;
    }

<-- 方法2：loadFromActiveResources() -->
// 原理：使用了 弱引用機制
// 具體過程：當在方法1中無法獲取記憶體快取中的快取圖片時，就會從activeResources中取值
// activeResources = 一個弱引用的HashMap：用於快取正在使用中的圖片
    private EngineResource<?> loadFromActiveResources(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
        if (!isMemoryCacheable) {
            return null;
        }
        EngineResource<?> active = null;
        WeakReference<EngineResource<?>> activeRef = activeResources.get(key);
        if (activeRef != null) {
            active = activeRef.get();
            if (active != null) {
                active.acquire();
            } else {
                activeResources.remove(key);
            }
        }
        return active;
    }

    ...
}
複製程式碼

若上述兩個方法都沒獲取到快取圖片時（即記憶體快取裡沒有該圖片的快取），就開啟新執行緒載入圖片。

至此，獲取記憶體快取的步驟講解完畢。
總結

步驟4：開啟載入圖片執行緒

若無法從記憶體快取裡獲得快取的圖片，Glide就會開啟載入圖片的執行緒
但在該執行緒開啟後，Glide並不會馬上去網路載入圖片，而是採取採用Glide的第2級快取：磁碟快取 去獲取快取圖片
從上篇文章：Android：這是一份全面 & 詳細的圖片載入庫Glide原始碼分析中，在第3步 into（）中開啟圖片執行緒 run（）裡的 decode（）開始（上文的分析13）

private Resource<?> decode() throws Exception {

// 在執行 載入圖片 執行緒時（即載入圖片時），分兩種情況：
// 情況1：從磁碟快取當中讀取圖片（預設情況下Glide會優先從快取當中讀取，沒有才會去網路源讀取圖片）
// 情況2：不從磁碟快取中讀取圖片

// 情況1：從磁碟快取中讀取快取圖片
    if (isDecodingFromCache()) {
    // 取決於在使用API時是否開啟，若採用DiskCacheStrategy.NONE，即不快取任何圖片，即禁用磁碟快取
        return decodeFromCache();
        // 讀取磁碟快取的入口就是這裡，此處主要講解 ->>直接看步驟4的分析9
    } else {

    // 情況2：不從磁碟快取中讀取圖片        
    // 即上文討論的從網路讀取圖片，此處不作過多描述
        return decodeFromSource();
    }
}
複製程式碼

步驟5：從磁碟快取中獲取快取圖片

若無法從記憶體快取裡獲得快取的圖片，Glide就會採用第2級快取：磁碟快取去獲取快取圖片


<--分析9：decodeFromCache()  -->
private Resource<?> decodeFromCache() throws Exception {
    Resource<?> result = null;

        result = decodeJob.decodeResultFromCache();
        // 獲取磁碟快取時，會先獲取 轉換過後圖片 的快取
        // 即在使用磁碟快取時設定的模式，如果設定成DiskCacheStrategy.RESULT 或DiskCacheStrategy.ALL就會有該快取
        // 下面來分析decodeResultFromCache() ->>分析10

    }
    if (result == null) {
        result = decodeJob.decodeSourceFromCache();
        // 如果獲取不到 轉換過後圖片 的快取，就獲取 原始圖片 的快取
        // 即在使用磁碟快取時設定的模式，如果設定成DiskCacheStrategy.SOURCE 或DiskCacheStrategy.ALL就會有該快取
        // 下面來分析decodeSourceFromCache() ->>分析12
    }
    return result;
}


<--分析10：decodeFromCache()  -->
public Resource<Z> decodeResultFromCache() throws Exception {
    if (!diskCacheStrategy.cacheResult()) {
        return null;
    }

    Resource<T> transformed = loadFromCache(resultKey);
    // 1. 根據完整的快取Key（由10個引數共同組成，包括width、height等）獲取快取圖片
    // ->>分析11

    Resource<Z> result = transcode(transformed);
    return result;
    // 2. 直接將獲取到的圖片 資料解碼 並 返回
    // 因為圖片已經轉換過了，所以不需要再作處理
    // 回到分析9原處
}


<--分析11：decodeFromCache()  -->
private Resource<T> loadFromCache(Key key) throws IOException {
    File cacheFile = diskCacheProvider.getDiskCache().get(key);

    // 1. 呼叫getDiskCache()獲取Glide自己編寫的DiskLruCache工具類例項
    // 2. 呼叫上述例項的get() 並 傳入完整的快取Key，最終得到硬碟快取的檔案

    if (cacheFile == null) {
        return null;
        // 如果檔案為空就返回null
    }
    Resource<T> result = null;
    try {
        result = loadProvider.getCacheDecoder().decode(cacheFile, width, height);
            } finally {
        if (result == null) {
            diskCacheProvider.getDiskCache().delete(key);
        }
    }
    return result;
    // 如果檔案不為空，則將它解碼成Resource物件後返回
    // 回到分析10原處
}



<--分析12：decodeFromCache()  -->
public Resource<Z> decodeSourceFromCache() throws Exception {
    if (!diskCacheStrategy.cacheSource()) {
        return null;
    }

    Resource<T> decoded = loadFromCache(resultKey.getOriginalKey());
    // 1. 根據快取Key的OriginalKey來獲取快取圖片
    // 相比完整的快取Key，OriginalKey只使用了id和signature兩個引數，而忽略了大部分的引數
    // 而signature引數大多數情況下用不到，所以基本是由id（也就是圖片url）來決定的Original快取Key
    // 關於loadFromCache（）同分析11，只是傳入的快取Key不一樣

    return transformEncodeAndTranscode(decoded);
    // 2. 先將圖片資料 轉換 再 解碼，最終返回
    
}
複製程式碼

至此，硬碟快取讀取的原始碼分析完畢。
總結

步驟6：從網路獲取圖片資源

在 Glide兩級快取機制裡都沒有該圖片快取時，只能去源頭（如網路）去載入圖片了
但從網路載入圖片前，需要先獲取該圖片的網路資源

此處先忽略該過程 #2. 若有興趣的同學請看#該過程在請看文章

步驟7：寫入磁碟快取

Glide將圖片寫入磁碟快取的時機：獲取圖片資源後、圖片載入完成前
寫入磁碟快取又分為：將原始圖片寫入或將轉換後的圖片寫入磁碟快取

從上篇文章：Android：這是一份全面 & 詳細的圖片載入庫Glide原始碼分析中，在第3步 into（）中執行圖片執行緒 run（）裡的 decode（）開始（上文的分析13）此處重新貼出程式碼


private Resource<?> decode() throws Exception {

// 在執行 載入圖片 執行緒時（即載入圖片時），分兩種情況：
// 情況1：從磁碟快取當中讀取圖片（預設情況下Glide會優先從快取當中讀取，沒有才會去網路源讀取圖片）
// 情況2：不從磁碟快取中讀取圖片

// 情況1：從磁碟快取中讀取快取圖片
    if (isDecodingFromCache()) {
        return decodeFromCache();
        // 讀取磁碟快取的入口就是這裡，上面已經講解
    } else {

    // 情況2：不從磁碟快取中讀取圖片
        // 即上文討論的從網路讀取圖片，不採用快取
        // 寫入磁碟快取就是在 此處 寫入的 ->>分析13
        return decodeFromSource();
    }
}


<--分析13：decodeFromSource()  -->
public Resource<Z> decodeFromSource() throws Exception {
    Resource<T> decoded = decodeSource();
    // 解析圖片
    // 寫入原始圖片 磁碟快取的入口 ->>分析14

     // 從分析16回來看這裡
    return transformEncodeAndTranscode(decoded);
    // 對圖片進行轉碼
    // 寫入 轉換後圖片 磁碟快取的入口 ->>分析17
}


<--分析14：decodeSource()  -->
private Resource<T> decodeSource() throws Exception {
    Resource<T> decoded = null;
    try {

        final A data = fetcher.loadData(priority);
        // 讀取圖片資料
        if (isCancelled) {
            return null;
        }
        decoded = decodeFromSourceData(data);
        // 對圖片進行解碼 ->>分析15
    } finally {
        fetcher.cleanup();
    }
    return decoded;
}

<--分析15：decodeFromSourceData()  -->
private Resource<T> decodeFromSourceData(A data) throws IOException {
    final Resource<T> decoded;
    // 判斷是否允許快取原始圖片
    // 即在使用 硬碟快取API時，是否採用DiskCacheStrategy.ALL 或 DiskCacheStrategy.SOURCE
    if (diskCacheStrategy.cacheSource()) {
        decoded = cacheAndDecodeSourceData(data);
        // 若允許快取原始圖片，則呼叫cacheAndDecodeSourceData()進行原始圖片的快取 ->>分析16

    } else {
        long startTime = LogTime.getLogTime();
        decoded = loadProvider.getSourceDecoder().decode(data, width, height);
    }
    return decoded;
}

<--分析16：cacheAndDecodeSourceData   -->
private Resource<T> cacheAndDecodeSourceData(A data) throws IOException {
   
    ...
    diskCacheProvider.getDiskCache().put(resultKey.getOriginalKey(), writer);
    // 1. 呼叫getDiskCache()獲取DiskLruCache例項
    // 2. 呼叫put()寫入硬碟快取
    // 注：原始圖片的快取Key是用的getOriginalKey()，即只有id & signature兩個引數
    // 請回到分析13

}

<--分析17：transformEncodeAndTranscode（） -->
private Resource<Z> transformEncodeAndTranscode(Resource<T> decoded) {
    
    Resource<T> transformed = transform(decoded);
    // 1. 對圖片進行轉換

    writeTransformedToCache(transformed);
    // 2. 將 轉換過後的圖片 寫入到硬碟快取中 -->分析18

    Resource<Z> result = transcode(transformed);
    return result;
}

<-- 分析18：TransformedToCache（） -->
private void writeTransformedToCache(Resource<T> transformed) {
    if (transformed == null || !diskCacheStrategy.cacheResult()) {
        return;
    }

    diskCacheProvider.getDiskCache().put(resultKey, writer);
    // 1. 呼叫getDiskCache()獲取DiskLruCache例項
    // 2. 呼叫put()寫入硬碟快取
    // 注：轉換後圖片的快取Key是用的完整的resultKey，即含10多個引數
}
複製程式碼

至此，硬碟快取的寫入分析完畢。
總結

步驟9：寫入記憶體快取

Glide 將圖片寫入記憶體快取的時機：圖片載入完成後、圖片顯示出來前
寫入記憶體快取的具體地方：上篇文章中當圖片載入完成後，會在EngineJob中通過Handler傳送一條訊息將執行邏輯切回到主執行緒當中，從而執行handleResultOnMainThread()裡

class EngineJob implements EngineRunnable.EngineRunnableManager {

    private final EngineResourceFactory engineResourceFactory;
    ...

    private void handleResultOnMainThread() {
        ...

        // 關注1：寫入 弱引用快取
        engineResource = engineResourceFactory.build(resource, isCacheable);
        listener.onEngineJobComplete(key, engineResource);

        // 關注2：寫入 LruCache演算法的快取
        engineResource.acquire();

        for (ResourceCallback cb : cbs) {
            if (!isInIgnoredCallbacks(cb)) {
                engineResource.acquire();
                cb.onResourceReady(engineResource);
            }
        }
        engineResource.release();
    }

複製程式碼

寫入記憶體快取分為：寫入弱引用快取 & LruCache演算法的快取

記憶體快取分為：一塊使用了 LruCache演算法機制的區域 & 一塊使用了弱引用機制的快取

記憶體快取只快取轉換後的圖片

關注1：寫入弱引用快取


class EngineJob implements EngineRunnable.EngineRunnableManager {

    private final EngineResourceFactory engineResourceFactory;
    ...

    private void handleResultOnMainThread() {
        ...

        // 寫入 弱引用快取
        engineResource = engineResourceFactory.build(resource, isCacheable);
        // 建立一個包含圖片資源resource的EngineResource物件

        listener.onEngineJobComplete(key, engineResource);
        // 將上述建立的EngineResource物件傳入到Engine.onEngineJobComplete() ->>分析6


        // 寫入LruCache演算法的快取（先忽略）
        engineResource.acquire();

        for (ResourceCallback cb : cbs) {
            if (!isInIgnoredCallbacks(cb)) {
                engineResource.acquire();
                cb.onResourceReady(engineResource);
            }
        }
        engineResource.release();
    }


<<- 分析6：onEngineJobComplete()（） ->>
public class Engine implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {
    ...    

    @Override
    public void onEngineJobComplete(Key key, EngineResource<?> resource) {
        Util.assertMainThread();

        if (resource != null) {
            resource.setResourceListener(key, this);
            if (resource.isCacheable()) {
                activeResources.put(key, new ResourceWeakReference(key, resource, getReferenceQueue()));
                // 將 傳進來的EngineResource物件 新增到activeResources（）中
                // 即寫入了弱引用 記憶體快取
            }
        }
        jobs.remove(key);
    }

    ...
}
複製程式碼

關注2：寫入 LruCache演算法快取

class EngineJob implements EngineRunnable.EngineRunnableManager {

    private final EngineResourceFactory engineResourceFactory;
    ...

    private void handleResultOnMainThread() {
        ...

        // 寫入 弱引用快取（忽略）
        engineResource = engineResourceFactory.build(resource, isCacheable);
        listener.onEngineJobComplete(key, engineResource);

        // 寫入 LruCache演算法的快取
        engineResource.acquire();
        // 標記1

        for (ResourceCallback cb : cbs) {
            if (!isInIgnoredCallbacks(cb)) {
                engineResource.acquire();
                // 標記2
                cb.onResourceReady(engineResource);
            }
        }
        engineResource.release();
        // 標記3
    }
複製程式碼

寫入 LruCache演算法記憶體快取的原理：包含圖片資源resource的EngineResource物件的一個引用機制：

用一個 acquired 變數記錄圖片被引用的次數
載入圖片時：呼叫 acquire() ，變數加1

上述程式碼的標記1、標記2 & 下面acquire()原始碼

<-- 分析7：acquire() -->
    void acquire() {
        if (isRecycled) {
            throw new IllegalStateException("Cannot acquire a recycled resource");
        }
        if (!Looper.getMainLooper().equals(Looper.myLooper())) {
            throw new IllegalThreadStateException("Must call acquire on the main thread");
        }
        ++acquired;
        // 當呼叫acquire()時，acquired變數 +1
    }
複製程式碼

不載入圖片時，呼叫 release() 時，變數減1

上述程式碼的標記3 & 下面release()原始碼

<-- 分析8：release()  -->
    void release() {
        if (acquired <= 0) {
            throw new IllegalStateException("Cannot release a recycled or not yet acquired resource");
        }
        if (!Looper.getMainLooper().equals(Looper.myLooper())) {
            throw new IllegalThreadStateException("Must call release on the main thread");
        }
        if (--acquired == 0) {
            listener.onResourceReleased(key, this);
            // 當呼叫acquire()時，acquired變數 -1
            // 若acquired變數 = 0，即說明圖片已經不再被使用
            // 呼叫listener.onResourceReleased()釋放資源
            // 該listener = Engine物件，Engine.onResourceReleased()->>分析9
        }
    }
}

<-- 分析9：onResourceReleased（）  -->

public class Engine implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {

    private final MemoryCache cache;
    private final Map<Key, WeakReference<EngineResource<?>>> activeResources;
    ...    

    @Override
    public void onResourceReleased(Key cacheKey, EngineResource resource) {
        Util.assertMainThread();
        activeResources.remove(cacheKey);
        // 步驟1：將快取圖片從activeResources弱引用快取中移除

        if (resource.isCacheable()) {
            cache.put(cacheKey, resource);
            // 步驟2：將該圖片快取放在LruResourceCache快取中
        } else {
            resourceRecycler.recycle(resource);
        }
    }

    ...
}
複製程式碼

所以：

當 acquired 變數 >0 時，說明圖片正在使用，即該圖片快取繼續存放到activeResources弱引用快取中
當 acquired變數 = 0，即說明圖片已經不再被使用，就將該圖片的快取Key從 activeResources弱引用快取中移除，並存放到LruResourceCache快取中

至此，實現了：

正在使用中的圖片採用弱引用的記憶體快取
不在使用中的圖片採用 LruCache演算法的記憶體快取

總結

步驟10：顯示圖片

在將圖片寫入記憶體快取 & 磁碟快取後，圖片最終顯示出來
在下次載入時，將通過二級快取從而提高圖片載入效率

至此，Glide 的圖片快取流程解析完畢。

5. 彙總

用一張圖將整個Glide 的圖片快取流程彙總

關於記憶體快取的總結
1. 讀取記憶體快取時，先從LruCache演算法機制的記憶體快取讀取，再從弱引用機制的記憶體快取讀取
2. 寫入記憶體快取時，先寫入弱引用機制的記憶體快取，等到圖片不再被使用時，再寫入到 LruCache演算法機制的記憶體快取
關於磁碟快取的總結
1. 讀取磁碟快取時，先讀取轉換後圖片的快取，再讀取原始圖片的快取

是否讀取取決於 Glide使用API的設定

寫入磁碟快取時，先寫入原始圖片的記憶體快取，再寫入的記憶體快取

是否寫入取決於 Glide使用API的設定

6. 額外注意：為什麼你的Glide快取功能不起作用？

a. 背景

Glide實現記憶體 & 磁碟快取是根據圖片的快取Key進行唯一標識
開發者為了降低成本 & 安全，往往會將圖片存放在雲伺服器上

如七牛雲等等。

為了保護客戶的圖片資源，圖片雲伺服器會在圖片Url地址的基礎上再加一個token引數

http://url.com/image.jpg?token=a6cvva6b02c670b0a
複製程式碼

Glide載入該圖片時，會使用加了token引數的圖片Url地址作為 id引數，從而生成快取Key

b. 問題

作為身份認證的token引數可能會發生變化，並不是一成不變
若 token引數變了，則圖片Url跟著變，則生成快取key的所需id引數發生變化，即 快取Key也會跟著變化
這導致同一張圖片，但因為token引數變化，而導致快取Key發生變化，從而使得 Glide的快取功能失效

快取Key發生變化，即同一個圖片的當前快取key 和之前寫入快取的key不相同，這意味著在讀取快取時無法根據當前快取key 找到之前的快取，從而使得失效

c. 解決方案

具體請看文章：Android 圖片載入的那些事：為什麼你的Glide 快取沒有起作用？

7. 總結

本文主要對Glide的圖片快取功能進行流程 & 原始碼分析
下面我將繼續對 Glide 的其他功能進行原始碼分析 ，有興趣可以繼續關注Carson_Ho的安卓開發筆記

請點贊！因為你的鼓勵是我寫作的最大動力！

歡迎關注carson_ho的微信公眾號

OkHttp 原始碼分析（二）—— 快取機制
2019-03-19
HTTP原始碼快取
RecyclerView 原始碼分析（二） —— 快取機制
2021-01-23
View原始碼快取
真正帶你搞懂RecyclerView的快取機制
2019-08-27
View快取
OkHttpClient原始碼分析（三）—— 快取機制介紹
2019-01-04
HTTPclient原始碼快取
深入理解Android中的快取機制(三)磁碟快取
2018-02-03
Android快取
深入理解Android中的快取機制(一)快取簡介
2018-02-03
Android快取
深入理解Android中的快取機制(二)RecyclerView跟ListView快取機制對比
2018-02-03
Android快取View
RecyclerView 原始碼深入解析——繪製流程、快取機制、動畫等
2018-11-10
View原始碼快取動畫
Android Volley 原始碼解析（二），探究快取機制
2018-02-12
Android原始碼快取
【Android原始碼】Handler 機制原始碼分析
2017-12-23
Android原始碼
帶你瞭解JavaScript的執行機制—Event Loop
2019-02-02
JavaScriptOOP
8張圖帶你全面瞭解kafka的核心機制
2023-05-17
Kafka
Android主流三方庫原始碼分析（三、深入理解Glide原始碼）
2020-01-17
Android原始碼IDE
Glide 快取與解碼複用
2018-12-20
IDE快取
一文帶你瞭解Java反射機制
2019-07-29
Java反射
OkHttp 原始碼剖析系列（三）——快取機制
2020-01-03
HTTP原始碼快取
Volley 原始碼解析之快取機制
2019-01-06
原始碼快取
Android webview的快取機制
2017-09-25
AndroidWebView快取
帶你瞭解比特幣Bitcoin原始碼
2020-11-26
比特幣原始碼
帶你瞭解Go怎樣實現二級快取
2021-09-26
Go快取
一文帶你瞭解 JVM 的垃圾回收機制
2019-02-17
JVM
圖解Android事件分發機制（深入底層原始碼）
2017-11-30
圖解Android事件原始碼
一對一聊天原始碼，你是否瞭解ERedis的擴容機制？
2024-06-22
原始碼Redis
帶你深入瞭解什麼是商業資料分析
2022-02-11
Android 原始碼分析（二）handler 機制
2019-02-27
Android原始碼
Android Handler機制使用，原始碼分析
2017-05-02
Android原始碼
Android訊息機制原始碼分析
2017-12-14
Android原始碼
你真的瞭解HTTP快取嗎
2017-06-08
HTTP快取
Android EventBus原始碼解析帶你深入理解EventBus
2015-05-27
Android原始碼
Glide原始碼分析
2018-05-14
IDE原始碼
MyBatis快取原始碼分析
2014-12-13
MyBatis快取原始碼
Android 原始碼分析之旅3 1 訊息機制原始碼分析
2017-12-21
Android原始碼
Mybatis的快取——一級快取和原始碼分析
2020-11-11
MyBatis快取原始碼
手把手帶你解析Handler原始碼
2019-04-01
原始碼
深入理解瀏覽器的快取機制
2019-02-16
瀏覽器快取
Android LayoutInflater原理分析，帶你一步步深入瞭解View(一)
2017-07-27
AndroidView
Android 記憶體快取框架 LruCache 的原始碼分析
2019-03-02
Android記憶體快取框架原始碼
Android事件分發機制，你瞭解過嗎？
2020-01-27
Android事件

Android原始碼分析：手把手帶你深入瞭解Glide的快取機制

前言

目錄

1. Glide快取機制簡介

1.1 快取的圖片資源

1.2 快取機制設計

2. Glide 快取功能介紹

2.1 記憶體快取

2.2 磁碟快取

3. Glide 快取流程解析

4. 快取流程原始碼分析

步驟1：生成快取Key

步驟2：建立快取物件 `LruResourceCache`

步驟3：從記憶體快取中獲取快取圖片

步驟4：開啟載入圖片執行緒

步驟5：從磁碟快取中獲取快取圖片

步驟6：從網路獲取圖片資源

步驟7：寫入磁碟快取

步驟9：寫入記憶體快取

關注1：寫入弱引用快取

關注2：寫入 LruCache演算法快取

總結

步驟10：顯示圖片

5. 彙總

6. 額外注意：為什麼你的Glide快取功能不起作用？

a. 背景

b. 問題

c. 解決方案

7. 總結

請點贊！因為你的鼓勵是我寫作的最大動力！

歡迎關注carson_ho的微信公眾號

相關文章

Android原始碼分析：手把手帶你深入瞭解Glide的快取機制

前言

目錄

1. Glide快取機制簡介

1.1 快取的圖片資源

1.2 快取機制設計

2. Glide 快取功能介紹

2.1 記憶體快取

2.2 磁碟快取

3. Glide 快取流程 解析

4. 快取流程 原始碼分析

步驟1：生成快取Key

步驟2：建立快取物件 LruResourceCache

步驟3：從 記憶體快取 中獲取快取圖片

步驟4：開啟 載入圖片 執行緒

步驟5：從 磁碟快取 中獲取快取圖片

步驟6：從網路獲取 圖片資源

步驟7：寫入 磁碟快取

步驟9：寫入 記憶體快取

關注1：寫入 弱引用快取

關注2：寫入 LruCache演算法 快取

總結

步驟10：顯示圖片

5. 彙總

6. 額外注意：為什麼你的Glide快取功能不起作用？

a. 背景

b. 問題

c. 解決方案

7. 總結

請點贊！因為你的鼓勵是我寫作的最大動力！

歡迎關注carson_ho的微信公眾號

相關文章

3. Glide 快取流程解析

4. 快取流程原始碼分析

步驟2：建立快取物件 `LruResourceCache`

步驟3：從記憶體快取中獲取快取圖片

步驟4：開啟載入圖片執行緒

步驟5：從磁碟快取中獲取快取圖片

步驟6：從網路獲取圖片資源

步驟7：寫入磁碟快取

步驟9：寫入記憶體快取

關注1：寫入弱引用快取

關注2：寫入 LruCache演算法快取