El principio de LruCache (caché de memoria)

            LruCache es una herramienta de almacenamiento en caché proporcionada por Android. Su algoritmo es el algoritmo utilizado menos recientemente. Almacena los objetos usados ​​más recientemente en LinkedHashMap con "referencias fuertes", y elimina los objetos usados ​​menos recientemente de la memoria antes de que el valor de la caché alcance un valor preestablecido. Se introdujo en API12 y las versiones inferiores pueden usar las clases del paquete de soporte.

       La implementación del algoritmo Lru en LruCache se logra a través de LinkedHashMap. LinkedHashMap hereda de HashMap. Utiliza una lista doblemente enlazada para almacenar la relación de orden de entrada en el mapa. Hay dos tipos de este orden, uno es el orden LRU y el otro es el orden de inserción. Esto puede ser determinado por su constructor público LinkedHashMap (int initialCapacity , float loadFactor, boolean accessOrder) especificado. Por lo tanto, para operaciones como obtener, poner y eliminar, LinkedHashMap no solo hace lo que hace HashMap, sino que también trabaja para ajustar la lista de secuencia de entrada. En LruCache, el orden de LinkedHashMap se establece en el orden de LRU para implementar el almacenamiento en caché de LRU. Cada vez que se llama a get (es decir, la imagen se toma de la memoria caché), el objeto se mueve al final de la lista vinculada. La llamada a put para insertar un nuevo objeto también se almacena al final de la lista vinculada, de modo que cuando la memoria caché alcanza el valor máximo establecido, se elimina el objeto que encabeza la lista vinculada (el menos usado recientemente).

       analizar de la siguiente manera:

  1. El objeto de datos utilizado es LinkedHashMap, así que no piense en esta clase como insondable, o estructura de datos + algoritmo. Ahora que se usa este mapa, es necesario agregar, modificar y eliminar operaciones.Cuando se usa el algoritmo usado menos recientemente, naturalmente se usa la prioridad.
  2. Como caché, debe haber un tamaño de caché, que se puede establecer ( custom sizeOf () ). Cuando accede a un elemento (objeto que debe almacenarse en caché), el elemento debe agregarse a la memoria y luego moverse al principio de una cola. Después del ciclo, la parte superior de la cola debe ser el elemento al que se accedió más recientemente, y el final de la cola es mucho tiempo. Artículos que no se visitan, por lo que debemos priorizar el reciclaje de artículos al final del equipo.
  3. Debido a que se utiliza HashMap, tiene las características de este objeto de almacenamiento de datos (VALOR CLAVE). Se debe hacer una fuerte referencia al elemento ubicado en este mapa. Cuando este objeto se va a reciclar, la clave debe estar vacía, para que se dirija El gráfico no pudo encontrar el valor correspondiente y finalmente fue GC.
  4. La característica más importante del almacenamiento en caché es que no realiza un trabajo repetitivo. Si ha almacenado en caché este elemento antes, cuando desee volver a almacenarlo en caché, primero debe determinar si se ha almacenado en caché. Si ya se ha almacenado en caché, no agregue Operación.
  5. Deberíamos poder borrar el caché a través de un método determinado. Este caché se limpiará automáticamente después de salir de la aplicación y no estará residente en la memoria.
  6. método sizeof (). De forma predeterminada, este método devuelve la cantidad de elementos que almacena en caché. Si desea personalizar el tamaño, puede anular directamente este método y devolver un valor personalizado.
  7.  Si un cierto valor de su caché necesita ser liberado explícitamente, anule el método entryRemoved (). Este método se llamará cuando el elemento se coloque o elimine, y el código fuente se implementa vacío de forma predeterminada.
     El análisis del código fuente de LruCache es el siguiente:

/*
 * Copyright (C) 2011 The Android Open Source Project
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *
 *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */

package android.support.v4.util;

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

/**
 * Static library version of {@link android.util.LruCache}. Used to write apps
 * that run on API levels prior to 12. When running on API level 12 or above,
 * this implementation is still used; it does not try to switch to the
 * framework's implementation. See the framework SDK documentation for a class
 * overview.
 */
public class LruCache<K, V> {
    private final LinkedHashMap<K, V> map;

    /** Size of this cache in units. Not necessarily the number of elements. */
    private int size;    //当前cache的大小
    private int maxSize; //cache最大大小

    private int putCount;       //put的次数
    private int createCount;    //create的次数
    private int evictionCount;  //回收的次数
    private int hitCount;       //命中的次数
    private int missCount;      //未命中次数

    /**
     * @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;
        //将LinkedHashMap的accessOrder设置为true来实现LRU
        this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);  
    }

    /**
     * Returns the value for {@code key} if it exists in the cache or can be
     * created by {@code #create}. If a value was returned, it is moved to the
     * head of the queue. This returns null if a value is not cached and cannot
     * be created.
     * 通过key获取相应的item,或者创建返回相应的item。相应的item会移动到队列的尾部,
     * 如果item的value没有被cache或者不能被创建,则返回null。
     */
    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) {
                //mapValue不为空表示命中,hitCount+1并返回mapValue对象
                hitCount++;
                return mapValue;
            }
            missCount++;  //未命中
        }

        /*
         * 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.
         * 如果未命中,则试图创建一个对象,这里create方法返回null,并没有实现创建对象的方法
         * 如果需要事项创建对象的方法可以重写create方法。因为图片缓存时内存缓存没有命中会去
         * 文件缓存中去取或者从网络下载,所以并不需要创建。
         */
        V createdValue = create(key);
        if (createdValue == null) {
            return null;
        }
        //假如创建了新的对象,则继续往下执行
        synchronized (this) {
            createCount++;  
            //将createdValue加入到map中,并且将原来键为key的对象保存到mapValue
            mapValue = map.put(key, createdValue);   
            if (mapValue != null) {
                // There was a conflict so undo that last put
                //如果mapValue不为空,则撤销上一步的put操作。
                map.put(key, mapValue);
            } else {
                //加入新创建的对象之后需要重新计算size大小
                size += safeSizeOf(key, createdValue);
            }
        }

        if (mapValue != null) {
            entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
            return mapValue;
        } else {
            //每次新加入对象都需要调用trimToSize方法看是否需要回收
            trimToSize(maxSize);
            return createdValue;
        }
    }

    /**
     * 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) {
            throw new NullPointerException("key == null || value == null");
        }

        V previous;
        synchronized (this) {
            putCount++;
            size += safeSizeOf(key, value);  //size加上预put对象的大小
            previous = map.put(key, value);
            if (previous != null) {
                //如果之前存在键为key的对象,则size应该减去原来对象的大小
                size -= safeSizeOf(key, previous);
            }
        }

        if (previous != null) {
            entryRemoved(false, key, previous, value);
        }
        //每次新加入对象都需要调用trimToSize方法看是否需要回收
        trimToSize(maxSize);
        return previous;
    }

    /**
     * @param maxSize the maximum size of the cache before returning. May be -1
     *     to evict even 0-sized elements.
     * 此方法根据maxSize来调整内存cache的大小,如果maxSize传入-1,则清空缓存中的所有对象
     */
    private 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!");
                }
                //如果当前size小于maxSize或者map没有任何对象,则结束循环
                if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
                    break;
                }
                //移除链表头部的元素,并进入下一次循环
                Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
                key = toEvict.getKey();
                value = toEvict.getValue();
                map.remove(key);
                size -= safeSizeOf(key, value);
                evictionCount++;  //回收次数+1
            }

            entryRemoved(true, key, value, null);
        }
    }

    /**
     * Removes the entry for {@code key} if it exists.
     *
     * @return the previous value mapped by {@code key}.
     * 从内存缓存中根据key值移除某个对象并返回该对象
     */
    public final V remove(K key) {
        if (key == null) {
            throw new NullPointerException("key == null");
        }

        V previous;
        synchronized (this) {
            previous = map.remove(key);
            if (previous != null) {
                size -= safeSizeOf(key, previous);
            }
        }

        if (previous != null) {
            entryRemoved(false, key, previous, null);
        }

        return previous;
    }

    /**
     * Called for entries that have been evicted or removed. This method is
     * invoked when a value is evicted to make space, removed by a call to
     * {@link #remove}, or replaced by a call to {@link #put}. The default
     * implementation does nothing.
     *
     * <p>The method is called without synchronization: other threads may
     * access the cache while this method is executing.
     *
     * @param evicted true if the entry is being removed to make space, false
     *     if the removal was caused by a {@link #put} or {@link #remove}.
     * @param newValue the new value for {@code key}, if it exists. If non-null,
     *     this removal was caused by a {@link #put}. Otherwise it was caused by
     *     an eviction or a {@link #remove}.
     */
    protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {}

    /**
     * Called after a cache miss to compute a value for the corresponding key.
     * Returns the computed value or null if no value can be computed. The
     * default implementation returns null.
     *
     * <p>The method is called without synchronization: other threads may
     * access the cache while this method is executing.
     *
     * <p>If a value for {@code key} exists in the cache when this method
     * returns, the created value will be released with {@link #entryRemoved}
     * and discarded. This can occur when multiple threads request the same key
     * at the same time (causing multiple values to be created), or when one
     * thread calls {@link #put} while another is creating a value for the same
     * key.
     */
    protected V create(K key) {
        return null;
    }

    private int safeSizeOf(K key, V value) {
        int result = sizeOf(key, value);
        if (result < 0) {
            throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);
        }
        return result;
    }

    /**
     * Returns the size of the entry for {@code key} and {@code value} in
     * user-defined units.  The default implementation returns 1 so that size
     * is the number of entries and max size is the maximum number of entries.
     *
     * <p>An entry's size must not change while it is in the cache.
     * 用来计算单个对象的大小,这里默认返回1,一般需要重写该方法来计算对象的大小
     * xUtils中创建LruMemoryCache时就重写了sizeOf方法来计算bitmap的大小
     * mMemoryCache = new LruMemoryCache<MemoryCacheKey, Bitmap>(globalConfig.getMemoryCacheSize()) {
     *       @Override
     *       protected int sizeOf(MemoryCacheKey key, Bitmap bitmap) {
     *           if (bitmap == null) return 0;
     *           return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight();
     *       }
     *   };
     *
     */
    protected int sizeOf(K key, V value) {
        return 1;
    }

    /**
     * Clear the cache, calling {@link #entryRemoved} on each removed entry.
     * 清空内存缓存
     */
    public final void evictAll() {
        trimToSize(-1); // -1 will evict 0-sized elements
    }

    /**
     * For caches that do not override {@link #sizeOf}, this returns the number
     * of entries in the cache. For all other caches, this returns the sum of
     * the sizes of the entries in this cache.
     */
    public synchronized final int size() {
        return size;
    }

    /**
     * For caches that do not override {@link #sizeOf}, this returns the maximum
     * number of entries in the cache. For all other caches, this returns the
     * maximum sum of the sizes of the entries in this cache.
     */
    public synchronized final int maxSize() {
        return maxSize;
    }

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

    /**
     * Returns the number of times {@link #get} returned null or required a new
     * value to be created.
     */
    public synchronized final int missCount() {
        return missCount;
    }

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

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

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

    /**
     * Returns a copy of the current contents of the cache, ordered from least
     * recently accessed to most recently accessed.
     */
    public synchronized final Map<K, V> snapshot() {
        return new LinkedHashMap<K, V>(map);
    }

    @Override public synchronized final String toString() {
        int accesses = hitCount + missCount;
        int hitPercent = accesses != 0 ? (100 * hitCount / accesses) : 0;
        return String.format("LruCache[maxSize=%d,hits=%d,misses=%d,hitRate=%d%%]",
                maxSize, hitCount, missCount, hitPercent);
    }
}
Espero que sea de ayuda para todos. Si hay algún error, corríjame.


Supongo que te gusta

Origin blog.csdn.net/xifei66/article/details/78226805
Recomendado
Clasificación