本篇文章為大家展示了Android中如何使用LruCache內(nèi)存緩存框架，內(nèi)容簡(jiǎn)明扼要并且容易理解，絕對(duì)能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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1、基本的使用示例

首先，讓我們來簡(jiǎn)單介紹一下如何使用 LruCache 實(shí)現(xiàn)內(nèi)存緩存。下面是 LruCache 的一個(gè)使用示例。

這里我們實(shí)現(xiàn)的是對(duì) RecyclerView 的列表的截圖的功能。因?yàn)槲覀冃枰獙⒘斜淼拿總€(gè)項(xiàng)的 Bitmap 存儲(chǔ)下來，然后當(dāng)所有的列表項(xiàng)的 Bitmap 都拿到的時(shí)候，將其按照順序和位置繪制到一個(gè)完整的 Bitmap 上面。如果我們不使用 LruCache 的話，當(dāng)然也能夠是實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能——將所有的列表項(xiàng)的 Bitmap 放置到一個(gè) List 中即可。但是那種方式存在缺點(diǎn)：因?yàn)槭菑?qiáng)引用類型，所以當(dāng)內(nèi)存不足的時(shí)候會(huì)導(dǎo)致 OOM。

在下面的方法中，我們先獲取了內(nèi)存的大小的 8 分之一作為緩存空間的大小，用來初始化 LruCache 對(duì)象，然后從 RecyclerView 的適配器中取出所有的 ViewHolder 并獲取其對(duì)應(yīng)的 Bitmap，然后按照鍵值對(duì)的方式將其放置到 LruCache 中。當(dāng)所有的列表項(xiàng)的 Bitmap 都拿到之后，我們?cè)賱?chuàng)建最終的 Bitmap 并將之前的 Bitmap 依次繪制到最終的 Bitmap 上面：

public static Bitmap shotRecyclerView(RecyclerView view) {
 RecyclerView.Adapter adapter = view.getAdapter();
 Bitmap bigBitmap = null; if (adapter != null) { int size = adapter.getItemCount(); int height = 0;
 Paint paint = new Paint(); int iHeight = 0; final int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024); // 使用內(nèi)存的 8 分之一作為該緩存框架的緩存空間
 final int cacheSize = maxMemory / 8;
 LruCache bitmaCache = new LruCache<>(cacheSize); for (int i = 0; i < size; i++) {
 RecyclerView.ViewHolder holder = adapter.createViewHolder(view, adapter.getItemViewType(i));
 adapter.onBindViewHolder(holder, i);
 holder.itemView.measure(
 View.MeasureSpec.makeMeasureSpec(view.getWidth(), View.MeasureSpec.EXACTLY),
 View.MeasureSpec.makeMeasureSpec(0, View.MeasureSpec.UNSPECIFIED));
 holder.itemView.layout(0, 0, holder.itemView.getMeasuredWidth(),
 holder.itemView.getMeasuredHeight());
 holder.itemView.setDrawingCacheEnabled(true);
 holder.itemView.buildDrawingCache();
 Bitmap drawingCache = holder.itemView.getDrawingCache(); if (drawingCache != null) {
 bitmaCache.put(String.valueOf(i), drawingCache);
 }
 height += holder.itemView.getMeasuredHeight();
 }
 bigBitmap = Bitmap.createBitmap(view.getMeasuredWidth(), height, Bitmap.Config.ARGB_8888);
 Canvas bigCanvas = new Canvas(bigBitmap);
 Drawable lBackground = view.getBackground(); if (lBackground instanceof ColorDrawable) {
 ColorDrawable lColorDrawable = (ColorDrawable) lBackground; int lColor = lColorDrawable.getColor();
 bigCanvas.drawColor(lColor);
 } for (int i = 0; i < size; i++) {
 Bitmap bitmap = bitmaCache.get(String.valueOf(i));
 bigCanvas.drawBitmap(bitmap, 0f, iHeight, paint);
 iHeight += bitmap.getHeight();
 bitmap.recycle();
 }
 } return bigBitmap;
}

因此，我們可以總結(jié)出 LruCahce 的基本用法如下：

首先，你要聲明一個(gè)緩存空間的大小，在這里我們用了運(yùn)行時(shí)內(nèi)存的 8 分之 1 作為緩存空間的大小

LruCache bitmaCache = new LruCache<>(cacheSize);

但是應(yīng)該注意的一個(gè)問題是緩存空間的單位的問題。因?yàn)?LruCache 的鍵值對(duì)的值可能是任何類型的，所以你傳入的類型的大小如何統(tǒng)計(jì)需要自己去指定。后面我們?cè)诜治鏊脑创a的時(shí)候會(huì)指出它的單位的問題。LruCahce 的 API 中也已經(jīng)提供了計(jì)算傳入的值的大小的方法。我們只需要在實(shí)例化一個(gè) LruCache 的時(shí)候覆寫該方法即可。而這里我們認(rèn)為一個(gè) Bitmap 對(duì)象所占用的內(nèi)存的大小不超過 1KB.

然后，我們可以像普通的 Map 一樣調(diào)用它的 put() 和 get() 方法向緩存中插入和從緩存中取出數(shù)據(jù)：

bitmaCache.put(String.valueOf(i), drawingCache);
Bitmap bitmap = bitmaCache.get(String.valueOf(i));

2、LruCahce 源碼分析

2.1 分析之前：當(dāng)我們自己實(shí)現(xiàn)一個(gè) LruCache 的時(shí)候，我們需要考慮什么

在我們對(duì) LruCache 的源碼進(jìn)行分析之前，我們現(xiàn)來考慮一下當(dāng)我們自己去實(shí)現(xiàn)一個(gè) LruCache 的時(shí)候需要考慮哪些東西，以此來帶著問題閱讀源碼。

因?yàn)槲覀冃枰獙?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，并且又能夠根據(jù)指定的 id 將數(shù)據(jù)從緩存中取出，所以我們需要使用哈希表表結(jié)構(gòu)?；蛘呤褂脙蓚€(gè)數(shù)組，一個(gè)作為鍵一個(gè)作為值，然后使用它們的索引來實(shí)現(xiàn)映射也行。但是，后者的效率不如前者高。

此外，我們還要對(duì)插入的元素進(jìn)行排序，因?yàn)槲覀冃枰瞥切┦褂妙l率最小的元素。我們可以使用鏈表來達(dá)到這個(gè)目的，每當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)被用到的時(shí)候，我們可以將其移向鏈表的頭節(jié)點(diǎn)。這樣當(dāng)要插入的元素大于緩存的最大空間的時(shí)候，我們就將鏈表末位的元素移除，以在緩存中騰出空間。

綜合這兩點(diǎn)，我們需要一個(gè)既有哈希表功能，又有隊(duì)列功能的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在 Java 的集合中，已經(jīng)為我們提供了 LinkedHashMap 用來實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能。

實(shí)際上在 Android 中的 LruCache 也正是使用 LinkedHashMap 來實(shí)現(xiàn)的。LinkedHashMap 拓展自HashMap。如果理解 HashMap 的話，它的源碼就不難閱讀。LinkedHashMap 僅在 HashMap 的基礎(chǔ)之上，又將各個(gè)節(jié)點(diǎn)放進(jìn)了一個(gè)雙向鏈表中。每次增加和刪除一個(gè)元素的時(shí)候，被操作的元素會(huì)被移到到鏈表的末尾。Android 中的 LruCahce 就是在 LinkedHashMap 基礎(chǔ)之上進(jìn)行了一層拓展，不過 Android 中的 LruCache 的實(shí)現(xiàn)具有一些很巧妙的地方值得我們學(xué)習(xí)。

2.2 LruCache 源代碼分析

從上面的分析中我們知道了選擇 LinkedHashMap 作為底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的原因。下面我們分析其中的一些方法。這個(gè)類的實(shí)現(xiàn)還有許多的細(xì)節(jié)考慮得非常周到，非常值得我們借鑒和學(xué)習(xí)。

2.2.1 緩存的最大可用空間

在 LruCache 中有兩個(gè)字段 size 和 maxSize. maxSize 會(huì)在 LruCache 的構(gòu)造方法中被賦值，用來表示該緩存的最大可用的空間：

int cacheSize = 4 * 1024 * 1024; // 4MiB，cacheSize 的單位是 KBLruCache bitmapCache = new LruCache(cacheSize) { protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { return value.getByteCount();
 }
}};

這里我們使用 4MB 來設(shè)置緩存空間的大小。我們知道 LruCache 的原理是指定了空間的大小之后，如果繼續(xù)插入元素時(shí)，空間超出了指定的大小就會(huì)將那些“可以被移除”的元素移除掉，以此來為新的元素騰出空間。那么，因?yàn)椴迦氲念愋蜁r(shí)不確定的，所以具體被插入的對(duì)象如何計(jì)算大小就應(yīng)該交給用戶來實(shí)現(xiàn)。

在上面的代碼中，我們直接使用了 Bitmap 的 getByteCount() 方法來獲取 Bitmap 的大小。同時(shí)，我們也注意到在最初的例子中，我們并沒有這樣去操作。那樣的話一個(gè) Bitmap 將會(huì)被當(dāng)作 1KB 來計(jì)算。

這里的 sizeOf() 是一個(gè)受保護(hù)的方法，顯然是希望用戶自己去實(shí)現(xiàn)計(jì)算的邏輯。它的默認(rèn)值是 1，單位和設(shè)置緩存大小指定的 maxSize 的單位相同：

protected int sizeOf(K key, V value) { return 1;
}

這里我們還需要提及一下：雖然這個(gè)方法交給用戶來實(shí)現(xiàn)，但是在 LruCache 的源碼中，不會(huì)直接調(diào)用這個(gè)方法，而是

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

所以，這里又增加了一個(gè)檢查，防止參數(shù)錯(cuò)誤。其實(shí)，這個(gè)考慮是非常周到的，試想如果傳入了一個(gè)非法的參數(shù)，導(dǎo)致了意外的錯(cuò)誤，那么錯(cuò)誤的地方就很難跟蹤了。如果我們自己想設(shè)計(jì) API 給別人用并且提供給他們自己可以覆寫的方法的時(shí)候，不妨借鑒一下這個(gè)設(shè)計(jì)。

2.2.2 LruCache 的 get() 方法

下面我們分析它的 get() 方法。它用來從 LruCahce 中根據(jù)指定的鍵來獲取對(duì)應(yīng)的值：

/**
 * 1). 獲取指定 key 對(duì)應(yīng)的元素，如果不存在的話就用 craete() 方法創(chuàng)建一個(gè)。
 * 2). 當(dāng)返回一個(gè)元素的時(shí)候，該元素將被移動(dòng)到隊(duì)列的首位；
 * 3). 如果在緩存中不存在又不能創(chuàng)建，就返回n ull
 */public final V get(K key) { if (key == null) { throw new NullPointerException("key == null");
 }
 V mapValue; synchronized (this) { // 在這里如果返回不為空的話就會(huì)將返回的元素移動(dòng)到隊(duì)列頭部，這是在 LinkedHashMap 中實(shí)現(xiàn)的
 mapValue = map.get(key); if (mapValue != null) { // 緩存命中
 hitCount++; return mapValue;
 } // 緩存沒有命中，可能是因?yàn)檫@個(gè)鍵值對(duì)被移除了
 missCount++;
 } // 這里的創(chuàng)建是單線程的，在創(chuàng)建的時(shí)候指定的 key 可能已經(jīng)被其他的鍵值對(duì)占用
 V createdValue = create(key); if (createdValue == null) { return null;
 } // 這里設(shè)計(jì)的目的是防止創(chuàng)建的時(shí)候，指定的 key 已經(jīng)被其他的 value 占用，如果沖突就撤銷插入
 synchronized (this) {
 createCount++; // 向表中插入一個(gè)新的數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)返回該 key 之前對(duì)應(yīng)的值，如果沒有的話就返回 null
 mapValue = map.put(key, createdValue); if (mapValue != null) { // 沖突了，還要撤銷之前的插入操作
 map.put(key, mapValue);
 } else {
 size += safeSizeOf(key, createdValue);
 }
 } if (mapValue != null) {
 entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue); return mapValue;
 } else {
 trimToSize(maxSize); return createdValue;
 }
}

這里獲取值的時(shí)候?qū)Ξ?dāng)前的實(shí)例進(jìn)行了加鎖以保證線程安全。當(dāng)用 map 的 get() 方法獲取不到數(shù)據(jù)的時(shí)候用了 create() 方法。因?yàn)楫?dāng)指定的鍵值對(duì)找不到的時(shí)候，可能它本來就不存在，可能是因?yàn)榫彺娌蛔惚灰瞥?，所以，我們需要提供這個(gè)方法讓用戶來處理這種情況，該方法默認(rèn)返回 null. 如果用戶覆寫了 create() 方法，并且返回的值不為 null，那么我們需要將該值插入到哈希表中。

插入的邏輯也在同步代碼塊中進(jìn)行。這是因?yàn)?，?chuàng)建的操作可能過長(zhǎng)而且是非同步的。當(dāng)我們?cè)俅蜗蛑付ǖ?key 插入值的時(shí)候，它可能已經(jīng)存在值了。所以當(dāng)調(diào)用 map 的 put() 的時(shí)候如果返回不為 null，就表明對(duì)應(yīng)的 key 已經(jīng)有對(duì)應(yīng)的值了，就需要撤銷插入操作。最后，當(dāng) mapValue 非 null，還要調(diào)用 entryRemoved() 方法。每當(dāng)一個(gè)鍵值對(duì)從哈希表中被移除的時(shí)候，這個(gè)方法將會(huì)被回調(diào)一次。

最后調(diào)用了 trimToSize() 方法，用來保證新的值被插入之后緩存的空間大小不會(huì)超過我們指定的值。當(dāng)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)使用的緩存超出最大的緩存大小的時(shí)候，“最近最少使用” 的項(xiàng)目將會(huì)被從哈希表中移除。

那么如何來判斷哪個(gè)是 “最近最少使用” 的項(xiàng)目呢？我們先來看下 trimToSize() 的方法定義：

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!");
 } if (size <= maxSize) { break;
 } // 獲取用來移除的 “最近最少使用” 的項(xiàng)目
 Map.Entry toEvict = map.eldest(); if (toEvict == null) { break;
 }
 key = toEvict.getKey();
 value = toEvict.getValue(); map.remove(key);
 size -= safeSizeOf(key, value);
 evictionCount++;
 }
 entryRemoved(true, key, value, null);
 }
}

顯然，這里是使用了 LinkedHashMap 的 eldest() 方法，這個(gè)方法的返回值是：

public Map.Entry eldest() { return head;
}

也就是 LinkedHashMap 的頭結(jié)點(diǎn)。那么為什么要移除頭結(jié)點(diǎn)呢？這不符合 LRU 的原則啊，這里分明是直接移除了頭結(jié)點(diǎn)。實(shí)際上不是這樣，魔力發(fā)生在 get() 方法中。在 LruCache 的 get() 方法中，我們調(diào)用了 LinkedHashMap 的 get() 方法，這個(gè)方法中又會(huì)在拿到值的時(shí)候調(diào)用下面的方法：

void afterNodeAccess(Node e) { // move node to last
 LinkedHashMapEntry last; if (accessOrder && (last = tail) != e) {
 LinkedHashMapEntry p =
 (LinkedHashMapEntry)e, b = p.before, a = p.after;
 p.after = null; if (b == null)
 head = a; else
 b.after = a; if (a != null)
 a.before = b; else
 last = b; if (last == null)
 head = p; else {
 p.before = last;
 last.after = p;
 }
 tail = p;
 ++modCount;
 }
}

上述內(nèi)容就是Android中如何使用LruCache內(nèi)存緩存框架，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。