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Android LruCache源码分析

简介

Android 中常常会用通过网络请求数据,为了节省流量、电量以及时间等等,一般会把得到的数据进行缓存。缓存分为内存缓存和文件缓存。Android 自带的内存缓存是 LRU 机制,也即是最近最少使用算法,对应的类是 LruCache 。要说它的原理,一句话概括就是使用了 LinkedHashMap 。本文具体分析 LruCache 源码的实现,其实还是比较简单的。

变量及构造方法

LruCache 的内部变量及构造方法如下:

private final LinkedHashMap<K, V> map;  private int size; private int maxSize;  private int putCount; private int createCount; private int evictionCount; private int hitCount; private int missCount;  public LruCache(int maxSize) {     if (maxSize <= 0) {         throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");     }     this.maxSize = maxSize;     this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true); }

LruCache 中,有一个 LinkedHashMap 变量,它就是实际存储缓存数据的。 LinkedHashMap 继承自 HashMap ,但是增加了记住元素插入或者访问顺序的功能,这个是通过内部一个双向的循环链表实现的。

sizemaxSize 变量分别表示当前缓存数据的大小以及缓存最大可使用的大小。下面的几个以 Count 结尾的变量是记录相应操作的命中次数。

LruCache 的构造方法接受一个 int 变量,用于指定缓存的最大使用量。构造方法中创建了 LinkedHashMap , 它有三个参数。第一个是初始容量,第二个是加载因子,这两个都是 HashMap 中的概念 (Java HashMap源码分析)。第三个参数是一个布尔值, true 表示 LinkedListMap 按照元素的最近访问排序, false 则表示按照元素的插入次序排序, LruCache 实现的是最近最少访问,所以这里指定为 true

put 和 get

LruCache 创建后最常用的两个操作就是 putget 了。先看 put 的代码:

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);         previous = map.put(key, value);         if (previous != null) {             size -= safeSizeOf(key, previous);         }     }      if (previous != null) {         entryRemoved(false, key, previous, value);     }      trimToSize(maxSize);     return previous; }  protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {}

如果 key 或者 value 为空会抛出异常,否则在同步块中进行添加操作。首先是 putCount 加一,然后调用 safeSizeOf 方法增加 size ,接着把数据放到 map 中,如果这个 key 已经存放了数据,那么应该减去这条数据的大小,因为它已经被覆盖调了。同步块结束后,如果确实覆盖了数据,会调用 entryRemoved ,这个方法默认是空,什么也没做,我们自己创建 LruCache 时可以选择重写。最后还需要调用 trimToSize ,这个方法用来防止数据超出 maxSize

上面在计算 size 大小时调用了 safeSizeOf 方法,看名字就觉得不一般,继续看它的代码:

private int safeSizeOf(K key, V value) {     int result = sizeOf(key, value);     if (result < 0) {         throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);     }     return result; } protected int sizeOf(K key, V value) {     return 1; }

这个方法又调用了 sizeOf 返回数据的大小,如果小于 0 抛出异常,否则就返回。 sizeOf 这个方法是我们熟悉的,一般使用 LruCache 都会重写这个方法返回每条数据的实际大小。为什么要重写呢? 因为这个方法默认的实现是返回 1。这样的话, size 相当于记录的是缓存数据的条数,而这可能并不是我们想要的。

下面再看看 trimToSize 的实现:

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;             }              Map.Entry<K, V> 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);     } }

内部是一个无限循环,删除 map 里面最久未使用的,然后更新 size ,如果 size 小于 maxSize 就跳出循环。

put 相关的代码就是这样,现在看看 get 的实现:

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) {             hitCount++;             return mapValue;         }         missCount++;     }      //找不到就创建一个value     V createdValue = create(key);     if (createdValue == null) {         return null;     }      synchronized (this) {         createCount++;         mapValue = map.put(key, createdValue);          if (mapValue != null) {             // There was a conflict so undo that last put             map.put(key, mapValue);         } else {             size += safeSizeOf(key, createdValue);         }     }      if (mapValue != null) {         entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);         return mapValue;     } else {         trimToSize(maxSize);         return createdValue;     } }  protected V create(K key) {     return null; }

key 依然不能为空,然后就是从 map 中取数据,递增 hitCount ,最后直接返回数据。这是成功找到缓存的情况,如果找不到还会执行下面的代码。下面的逻辑是调用 create 创建 value。 create 需要我们自己重写,默认返回 null ,所以默认情况下找不到缓存就返回 null 。 如果重写了 create 那么接着会把新建的数据加入 map ,并且增加 size ,执行 trimToSize 等操作。

其它操作

除了 getput ,其它还有一些操作。比如 evictAll 用于清除所有缓存, size() 返回 size 大小,一系列的以 Count 结尾的方法用于返回 hitCount 等计数值的大小。这些代码都比较简单,没什么好说的。

总结

LruCache 实现了数据的内存缓存,可以看出整体思路并不是很复杂,关键在于使用了 LinkedHashMap

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