1. LruCache 是什麼?
要搞清楚 LruCache 是什麼之前,首先要知道 Android 的快取策略。其實快取策略很簡單,舉個例子,就是使用者第一次使用網路載入一張圖片後,下次載入這張圖片的時候,並不會從網路載入,而是會從記憶體或者硬碟載入這張圖片。
快取策略分為新增、獲取和刪除,為什麼需要刪除快取呢?因為每個裝置都會有一定的容量限制,當容量滿了的話就需要刪除。
那什麼是 LruCache 呢?其實 LRU(Least Recently Used) 的意思就是近期最少使用演算法,它的核心思想就是會優先淘汰那些近期最少使用的快取物件。
2. LruCache 怎麼用?
現在使用 okhttp 載入網上的一張圖片:
新建一個 ImageLoader 類:
public class ImageLoader {
private LruCache<String, Bitmap> lruCache;
public ImageLoader() {
int maxMemory = (int)(Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
int cacheSize = maxMemory / 8;
lruCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
@Override
protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024;
}
};
}
public void addBitmap(String key, Bitmap bitmap) {
if (getBitmap(key) == null) {
lruCache.put(key, bitmap);
}
}
public Bitmap getBitmap(String key) {
return lruCache.get(key);
}
}
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重寫 sizeOf() 就是來計算一個元素的快取的大小的,當存放的元素的總快取大小大於 cacheSize 的話,LruCache 就會刪除最近最少使用的元素。
MainActivity:
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private String Path = "https://timgsa.baidu.com/timg?image&quality=80&size=b9999_10000&sec=1532852517262&di=bcbc367241183c39d6e6c9ea2f879166&imgtype=0&src=http%3A%2F%2Fimg4q.duitang.com%2Fuploads%2Fitem%2F201409%2F07%2F20140907002919_eCXPM.jpeg";
private Button btn;
private ImageView imageView;
private ImageLoader imageLoader;
private static final int SUCCESS = 1;
private static final int FAIL = 2;
Handler handler = new Handler() {
@Override
public void handleMessage(Message msg) {
switch (msg.what) {
case SUCCESS:
byte[] Picture = (byte[]) msg.obj;
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeByteArray(Picture, 0, Picture.length);
imageLoader.addBitmap("bitmap", bitmap);
imageView.setImageBitmap(bitmap);
break;
case FAIL:
break;
}
}
};
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
btn = findViewById(R.id.btn);
imageView = findViewById(R.id.imageview);
imageLoader = new ImageLoader();
btn.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
Bitmap bitmap = getBitmapFromCache();
if(bitmap != null) {
imageView.setImageBitmap(bitmap);
} else {
getBitmapFromInternet();
}
}
});
}
private Bitmap getBitmapFromCache() {
Log.e("chan", "===============getBitmapFromCache");
return imageLoader.getBitmap("bitmap");
}
private void getBitmapFromInternet() {
Log.e("chan", "===============getBitmapFromInternet");
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();
Request request = new Request.Builder()
.url(Path)
.build();
Call call = okHttpClient.newCall(request);
call.enqueue(new Callback() {
@Override
public void onFailure(Call call, IOException e) {
}
@Override
public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
byte[] Picture_bt = response.body().bytes();
Message message = handler.obtainMessage();
message.obj = Picture_bt;
message.what = SUCCESS;
handler.sendMessage(message);
}
});
}
}
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這個方法很簡單,就是使用 okhttp 從網路載入一張圖片,如果不過在網路載入前就會先檢視快取裡面是否有這張圖片,如果存在就直接從快取載入。
3. LruCache 原理
LruCache 其實使用了 LinkedHashMap 雙向連結串列結構,現在分析下 LinkedHashMap 使用方法。
構造方法:
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
loat loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
複製程式碼
當 accessOrder 為 true 時,這個集合的元素順序就會是訪問順序,也就是訪問了之後就會將這個元素放到集合的最後面。
LinkedHashMap < Integer, Integer > map = new LinkedHashMap < > (0, 0.75f, true);
map.put(0, 0);
map.put(1, 1);
map.put(2, 2);
map.put(3, 3);
map.get(1);
map.get(2);
for (Map.Entry < Integer, Integer > entry: map.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ":" + entry.getValue());
}
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列印結果:
0:0
3:3
1:1
2:2
複製程式碼
以下分別來分析 LruCache 的 put 和 get 方法。
3.1 put 方法分析:
現在以註釋的方式來解釋該方法的原理。
public final V put(K key, V value) {
// 如果 key 或者 value 為 null,則丟擲異常
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
V previous;
synchronized(this) {
// 加入元素的數量,在 putCount() 用到
putCount++;
// 回撥用 sizeOf(K key, V value) 方法,這個方法使用者自己實現,預設返回 1
size += safeSizeOf(key, value);
// 返回之前關聯過這個 key 的值,如果沒有關聯過則返回 null
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
// safeSizeOf() 預設返回 1
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
// 該方法預設方法體為空
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
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!");
}
// 直到快取大小 size 小於或等於最大快取大小 maxSize,則停止迴圈
if (size <= maxSize) {
break;
}
// 取出 map 中第一個元素
Map.Entry < K, V > toEvict = map.eldest();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
// 刪除該元素
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
public Map.Entry<K, V> eldest() {
return head;
}
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put() 方法其實重點就在於 trimToSize() 方法裡面,這個方法的作用就是判斷加入元素後是否超過最大快取數,如果超過就清除掉最少使用的元素。
3.2 get 方法分析
public final V get(K key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
synchronized(this) {
// 獲取 Value
mapValue = map.get(key);
if (mapValue != null) {
hitCount++;
return mapValue;
}
missCount++;
}
......
}
// LinkedHashMap get 方法
public V get(Object key) {
Node < K, V > e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null) return null;
if (accessOrder) afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
static class Node < K, V > implements Map.Entry < K, V > {
final int hash;
final K key;
V value;
Node < K, V > next;
Node(int hash, K key, V value, Node < K, V > next) {
this.hash = hash;
this.key = key;
this.value = value;
this.next = next;
}
public final K getKey() {
return key;
}
public final V getValue() {
return value;
}
public final String toString() {
return key + "=" + value;
}
public final int hashCode() {
return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
}
public final V setValue(V newValue) {
V oldValue = value;
value = newValue;
return oldValue;
}
public final boolean equals(Object o) {
if (o == this) return true;
if (o instanceof Map.Entry) {
Map.Entry <? , ?> e = (Map.Entry <? , ?> ) o;
if (Objects.equals(key, e.getKey()) && Objects.equals(value, e.getValue())) return true;
}
return false;
}
}
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
}
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get() 方法其實最關鍵就是 afterNodeAccess(),現在重點分析:
3.2.1 關鍵方法 afterNodeAccess()
// 這個方法的作用就是將剛訪問過的元素放到集合的最後一位
void afterNodeAccess(Node < K, V > e) {
LinkedHashMap.Entry < K, V > last;
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
// 將 e 轉換成 LinkedHashMap.Entry
// b 就是這個節點之前的節點
// a 就是這個節點之後的節點
LinkedHashMap.Entry < K, V > p = (LinkedHashMap.Entry < K, V > ) e, b = p.before, a = p.after;
// 將這個節點之後的節點置為 null
p.after = null;
// b 為 null,則代表這個節點是第一個節點,將它後面的節點置為第一個節點
if (b == null) head = a;
// 如果不是,則將 a 上前移動一位
else b.after = a;
// 如果 a 不為 null,則將 a 節點的元素變為 b
if (a != null) a.before = b;
else last = b;
if (last == null) head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
tail = p;
++modCount;
}
}
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連結串列情況可能性圖示:
以下來分析情況一。
3.1.2.1 情況一:
1. p.after = null;
圖示:
2. b.after = a; a.before = b;
圖示:
3. p.before = last; last.after = p;
圖示:
情況一其實與其他情況基本一樣,這裡就不再贅述了。
4. 總結
- LruCache 其實使用了 LinkedHashMap 維護了強引用物件
- 總快取的大小一般是可用記憶體的 1/8,當超過總快取大小會刪除最少使用的元素,也就是內部 LinkedHashMap 的頭部元素
- 當使用 get() 訪問元素後,會將該元素移動到 LinkedHashMap 的尾部