android 图片加载框架-内存缓存

概述

缓存可以提高图片加载效率，针对数据源来自网络的图片，还可以减少带宽。缓存一般情况分两类：内存缓存、磁盘缓存。本章主要介绍内存缓存。

怎么来撸一个内存缓存，hashmap?软引用？大小限制？回收规则？一堆的基础需求浮现在了脑海。当看了picasso,universal imageloader ,glide,fresco等图片加载框架，发现内存缓存的实现基本一致，都是使用lrucache。(fresco内存缓存包含两部分：未解码的字节码缓存和bitmap缓存)。

LRUCache实现原理

这个类的代码不长，却实现了上面描述一个内存缓存需要的所有功能。这里面主要归功于lrucache使用了一个具有充当缓存机制的核心引擎，这个类是linkedhashmap。关于linkedhashmap，查看源码可以看到，本质上也是一个hashmap，具有hashmap所有的优点：查询效率高，自动扩充容量。同时，在此基础上增加了指针用来标记存储元素之间的前后关系，每当从map中读取数据的时候，会重新排序，将操作的元素挪动到链表的头部。这样linkedhashmap就具备了最近最少使用的特性。下面来具体看lrucache的代码实现。以picasso源码里的实现作为样本。

LRUCache代码分析

/*
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 *
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 */
package com.squareup.picasso;

import android.content.Context;
import android.graphics.Bitmap;
import android.support.annotation.NonNull;

import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

import static com.squareup.picasso.Utils.KEY_SEPARATOR;

/** A memory cache which uses a least-recently used eviction policy. 
内存缓存，最近最少使用清除规则*/
public class LruCache implements Cache {
  //使用LinkedHashMap作为存储器引擎
  final LinkedHashMap<String, Bitmap> map;
  //设定缓存最大值
  private final int maxSize;

  private int size;
  private int putCount;
  private int evictionCount;
  private int hitCount;
  private int missCount;

  /** Create a cache using an appropriate portion of the available RAM as the maximum size. */
  public LruCache(@NonNull Context context) {
  　//计算默认使用的内存缓存大小，这个大小在不同图片
  　//加载框架不太一样，picasso默认使用app可分配最大内存
  　//的15%，具体可以查看Utils类。
    this(Utils.calculateMemoryCacheSize(context));
  }

  /** Create a cache with a given maximum size in bytes. */
  public LruCache(int maxSize) {
    if (maxSize <= 0) {
      throw new IllegalArgumentException("Max size must be positive.");
    }
    this.maxSize = maxSize;
    this.map = new LinkedHashMap<>(0, 0.75f, true);
  }

  @Override public Bitmap get(@NonNull String key) {
    if (key == null) {
      throw new NullPointerException("key == null");
    }

    Bitmap mapValue;
    synchronized (this) {
      mapValue = map.get(key);
      if (mapValue != null) {
        hitCount++;
        return mapValue;
      }
      missCount++;
    }

    return null;
  }

  @Override public void set(@NonNull String key, @NonNull Bitmap bitmap) {
    if (key == null || bitmap == null) {
      throw new NullPointerException("key == null || bitmap == null");
    }

    int addedSize = Utils.getBitmapBytes(bitmap);
    if (addedSize > maxSize) {
      return;
    }

    synchronized (this) {
      putCount++;
      size += addedSize;
      Bitmap previous = map.put(key, bitmap);
      //查看hashmap源码，previous表示key之前对应的value。
      //当key重复，插入新元素以后，会将之前元素替换掉。
      //因此此处需要将此前对应value的占用大小减除
      if (previous != null) {
        size -= Utils.getBitmapBytes(previous);
      }
    }
    //每次添加元素，都要重新调整一下缓存的大小。
    trimToSize(maxSize);
  }

  private void trimToSize(int maxSize) {
    while (true) {
      String key;
      Bitmap value;
      synchronized (this) {
        if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
          throw new IllegalStateException(
              getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
        }

        //如果当前缓存使用空间小于最大容量，忽略
        if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
          break;
        }

        //从缓存中移除链表尾部的元素，重新计算缓存大小
        Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
        key = toEvict.getKey();
        value = toEvict.getValue();
        map.remove(key);
        size -= Utils.getBitmapBytes(value);
        evictionCount++;
      }
    }
  }

  /** Clear the cache. */
  public final void evictAll() {
    trimToSize(-1); // -1 will evict 0-sized elements
  }

  @Override public final synchronized int size() {
    return size;
  }

  @Override public final synchronized int maxSize() {
    return maxSize;
  }

  @Override public final synchronized void clear() {
    evictAll();
  }

  @Override public final synchronized void clearKeyUri(String uri) {
    int uriLength = uri.length();
    for (Iterator<Map.Entry<String, Bitmap>> i = map.entrySet().iterator(); i.hasNext();) {
      Map.Entry<String, Bitmap> entry = i.next();
      String key = entry.getKey();
      Bitmap value = entry.getValue();
      int newlineIndex = key.indexOf(KEY_SEPARATOR);
      if (newlineIndex == uriLength && key.substring(0, newlineIndex).equals(uri)) {
        i.remove();
        size -= Utils.getBitmapBytes(value);
      }
    }
  }

  /** Returns the number of times {@link #get} returned a value. */
  public final synchronized int hitCount() {
    return hitCount;
  }

  /** Returns the number of times {@link #get} returned {@code null}. */
  public final synchronized int missCount() {
    return missCount;
  }

  /** Returns the number of times {@link #set(String, Bitmap)} was called. */
  public final synchronized int putCount() {
    return putCount;
  }

  /** Returns the number of values that have been evicted. */
  public final synchronized int evictionCount() {
    return evictionCount;
  }
}

总结

Lrucache使用很少的代码量，解决了一个内存缓存需要的诉求：
1. 存储方案，使用map，查找效率高
2. 容量控制，计算app在当前设备所能分配的最大容量，取15%(可调整)
3. 回收策略，最近最少使用，这个策略通过linkedhashmap链表动态调整元素顺序来实现。
这要归功于java语言及其生态环境、开源社区强大的组件库。正如牛顿说，我看的远是因为站在巨人的肩膀上。

思考：
为什么没有使用软引用?