本篇內(nèi)容介紹了“怎么使用Glide的LruCache”的有關(guān)知識，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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使用方法及結(jié)果

在項(xiàng)目中直接導(dǎo)入Glide的庫，調(diào)用內(nèi)部的LruCache來看看效果。

LruCache lruCache = new LruCache(2); lruCache.put("1", 1); lruCache.put("2", 2); lruCache.put("1", 1); lruCache.put("3", 3); System.out.println(lruCache.get("1")); System.out.println(lruCache.get("2")); System.out.println(lruCache.get("3"));

簡要說明代碼內(nèi)容，創(chuàng)建一個空間為2的存儲空間(這里先不透漏內(nèi)部結(jié)構(gòu))，用put()方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，再通過get()對每個數(shù)據(jù)進(jìn)行一次獲取操作，然后我們再來看看結(jié)果。

我的天!!2沒了? 這是怎么一回事??為了知道答案，那我們只好進(jìn)入Glide的庫中看看原因了。

LruCache源碼導(dǎo)讀

先看看LruCache的變量家庭里有哪些小家伙把。

public class LruCache {   // 容量為100的雙向鏈表   private final Map cache = new LinkedHashMap<>(100, 0.75f, true);    private final long initialMaxSize; // 初始化最大容量   private long maxSize; // 最大容量   private long currentSize; // 已存在容量 }

同樣對于LruCache來說不也和HashMap一樣只有三步驟要走嘛，那我就從這三個步驟入手探索一下LruCache好了，但是我們要帶上一個問題出發(fā)，initialMaxSize的作用是什么?

new LruCache

public LruCache(long size) {   this.initialMaxSize = size;   this.maxSize = size; }

到這里想來讀者都已經(jīng)知道套路了，也就初始化了初始化最大容量和最大容量，那就直接下一步。

put(key, value)

public synchronized Y put(@NonNull T key, @Nullable Y item) {     // 返回值就是一個1     final int itemSize = getSize(item);     // 如果1大于等于最大值就無操作     // 也就說明整個初始化的時候并不能將size設(shè)置成1     if (itemSize >= maxSize) {       //用于重寫的保留方法       onItemEvicted(key, item);       return null;     }     // 對當(dāng)前存在數(shù)據(jù)容量加一     if (item != null) {       currentSize += itemSize;     }     @Nullable final Y old = cache.put(key, item);     if (old != null) {       currentSize -= getSize(old);            if (!old.equals(item)) {         onItemEvicted(key, old);       }     }     evict(); // 1 -->      return old;   } // 由注釋1直接調(diào)用的方法 private void evict() {     trimToSize(maxSize); // 2 -->   } // 由注釋2直接調(diào)用的方法  protected synchronized void trimToSize(long size) {     Map.Entry last;     Iterator> cacheIterator;     // 說明當(dāng)前的容量大于了最大容量     // 需要對最后的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個清理     while (currentSize > size) {       cacheIterator = cache.entrySet().iterator();       last = cacheIterator.next();       final Y toRemove = last.getValue();       currentSize -= getSize(toRemove);       final T key = last.getKey();       cacheIterator.remove();       onItemEvicted(key, toRemove);     }   }

這是一個帶鎖機(jī)制的方法，通過對當(dāng)前容量和最大容量的判斷，來抉擇是否需要把我們的數(shù)據(jù)進(jìn)行一個刪除。但是問題依舊存在，initialMaxSize的作用是什么?，我們能夠知道的是maxSize是一個用于控制容量大小的值。

get()

public synchronized Y get(@NonNull T key) {     return cache.get(key); }

那這就是調(diào)用了LinkedHashMap中的數(shù)據(jù)，但是終究還是沒有說出initialMaxSize的作用。

關(guān)于initialMaxSize

這里就不買關(guān)子了，因?yàn)槠鋵?shí)就我的視角來看這個initialMaxSize確實(shí)是沒啥用處的。哈哈哈哈哈!!!但是，又一個地方用到了它。

public synchronized void setSizeMultiplier(float multiplier) {     if (multiplier < 0) {       throw new IllegalArgumentException("Multiplier must be >= 0");     }     maxSize = Math.round(initialMaxSize * multiplier);     evict();   }

也就是用于調(diào)控我們的最大容量大小，但是我覺得還是沒啥用，可是是我太菜了吧，這個方法沒有其他調(diào)用它的方法，是一個我們直接在使用過程中使用的，可能和數(shù)據(jù)多次使用的一個保存之類的問題相關(guān)聯(lián)把，場景的話也就類似Glide的圖片緩存加載把。也希望知道的讀者能給我一個解答。

LinkedHashMap

因?yàn)椴僮鞣绞胶虷ashMap一致就不再復(fù)述，就看看他的節(jié)點(diǎn)長相。

static class LinkedHashMapEntry extends HashMap.Node {         // 存在前后節(jié)點(diǎn)，也就是我們所說的雙向鏈表         LinkedHashMapEntry before, after;         LinkedHashMapEntry(int hash, K key, V value, Node next) {             super(hash, key, value, next);         } }

但是到這里，我又出現(xiàn)了一個問題，為什么我沒有看到整個數(shù)據(jù)的移動?也就是最近使用的數(shù)據(jù)應(yīng)該調(diào)換到最后開始的位置，他到底實(shí)在哪里進(jìn)行處理的呢?做一個猜想好了，既然是使用了put()才會造成雙向鏈表中數(shù)據(jù)的變換，那我們就應(yīng)該是需要進(jìn)入對LinkedHashMap.put()方法中進(jìn)行查詢。

當(dāng)然有興趣探索的讀者們，我需要提一個醒，就是這次的調(diào)用不可以直接進(jìn)行對put()進(jìn)行查詢，那樣只會調(diào)用到一個接口函數(shù)，或者是抽象類函數(shù)，最適合的方法還是使用我們的斷點(diǎn)來進(jìn)行探索查詢。

但是經(jīng)過一段努力后，不斷深度調(diào)用探索發(fā)現(xiàn)這樣的問題，他最后會調(diào)用到這樣的問題。

// Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions void afterNodeAccess(Node p) { } // 把數(shù)據(jù)移動到最后一位 void afterNodeInsertion(boolean evict) { } void afterNodeRemoval(Node p) { }

這是之前我們在了解HashMap是并沒有發(fā)現(xiàn)幾個方法，上面也明確寫著為LinkedHashMap保留。哇哦!!那我們的操作肯定實(shí)在這些里面了。

// --> HashMap源碼第656行附近調(diào)用到下方方法 // 在putVal()方法內(nèi)部存在這個出現(xiàn) afterNodeAccess(e); // --> LinkedHashMap對其具體實(shí)現(xiàn) // 就是將當(dāng)前數(shù)據(jù)直接推到最后一個位置 // 也就是成為了最近剛使用過的數(shù)據(jù) 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;         }     }

好了，自此我們也就清楚了整個鏈表的變換過程了。

實(shí)戰(zhàn)：手?jǐn)]LruCache

這是一個非常緊張刺激的環(huán)節(jié)了，擼代碼前，我們來找找思路好了。

(1)存儲容器用什么? 因?yàn)長inkedHashMap的思路太過冗長，我們用數(shù)組來重新完成整個代碼的構(gòu)建

(2)關(guān)鍵調(diào)用方法put()、get()以及put()涉及的已存在變量移位。

哇哦!看來要做的事情也并沒有這么多,那我們就先來看看第一次構(gòu)造出來的框架好了。

public class LruCache {      private Object objects[];     private int maxSize;     private int currentSize;      public LruCache(int size){         objects = new Object[size];         maxSize = size;     }      /**      * 插入item      * @param item      */     public void put(Object item){              }      /**      * 獲取item      * @param item      */     public Object get(Object item){         return null;     }      /**      * 根據(jù)下標(biāo)對應(yīng)，將后續(xù)數(shù)組移位      * @param index      */     public void move(int index){              } }

因?yàn)橹灰菙?shù)組變換就存在移位，所以移位操作是必不可少的。那我們現(xiàn)在的工作也就是把數(shù)據(jù)填好了，對應(yīng)的移位是怎么樣的操作的思路了。

public class LruCache {      public Object objects[];     private int maxSize;     public int currentSize;      public LruCache(int size) {         objects = new Object[size];         maxSize = size;     }      /**      * 插入item      *      * @param item      */     public void put(Object item) {         // 容量未滿時分成兩種情況         // 1。 容器內(nèi)存在         // 2。 容器內(nèi)不存在         int index = search(item);         if (index == -1) {             if (currentSize < maxSize) { //容器未滿，直接插入                 objects[currentSize] = item;                 currentSize++;             } else { // 容器已滿，刪去頭部插入                 move(0);                 objects[currentSize - 1] = item;             }         }else {             move(index);         }     }      /**      * 獲取item      *      * @param item      */     public Object get(Object item) {         int index = search(item);         return index == -1 ? null : objects[index];     }      /**      * 根據(jù)下標(biāo)對應(yīng)，將后續(xù)數(shù)組移位      *      * @param index      */     public void move(int index) {         Object temp = objects[index];         // 將后續(xù)數(shù)組移位         for (int i = index; i < currentSize - 1; i++) {             objects[i] = objects[i + 1];         }         objects[currentSize - 1] = temp;     }      /**      * 搜尋數(shù)組中的數(shù)組      * 存在則返回下標(biāo)      * 不存在則返回 -1      * @param item      * @return      */     private int search(Object item) {         for (int i = 0; i < currentSize; i++) {             if (item.equals(objects[i])) return i;         }         return -1;     }

因?yàn)橐呀?jīng)真的寫的比較詳細(xì)了，也沒什么難度的擼了我的20分鐘，希望讀者們能夠快入入門，下面給出我的一份測試樣例，結(jié)束這個話題。

“怎么使用Glide的LruCache”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！