詳解Android的內(nèi)存優(yōu)化--LruCache
概念:
LruCache
什么是LruCache?
LruCache實現(xiàn)原理是什么?
這兩個問題其實可以作為一個問題來回答,知道了什么是 LruCache,就只然而然的知道 LruCache 的實現(xiàn)原理;Lru的全稱是Least Recently Used ,近期最少使用的!所以我們可以推斷出 LruCache 的實現(xiàn)原理:把近期最少使用的數(shù)據(jù)從緩存中移除,保留使用最頻繁的數(shù)據(jù),那具體代碼要怎么實現(xiàn)呢,我們進(jìn)入到源碼中看看。
LruCache源碼分析
public class LruCache<K, V> { //緩存 map 集合,為什么要用LinkedHashMap //因為沒錯取了緩存值之后,都要進(jìn)行排序,以確保 //下次移除的是最少使用的值 private final LinkedHashMap<K, V> map; //當(dāng)前緩存的值 private int size; //最大值 private int maxSize; //添加到緩存中的個數(shù) private int putCount; //創(chuàng)建的個數(shù) private int createCount; //被移除的個數(shù) private int evictionCount; //命中個數(shù) private int hitCount; //丟失個數(shù) private int missCount; //實例化 Lru,需要傳入緩存的最大值 //這個最大值可以是個數(shù),比如對象的個數(shù),也可以是內(nèi)存的大小 //比如,最大內(nèi)存只能緩存5兆 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); } //重置最大緩存的值 public void resize(int maxSize) { if (maxSize <= 0) { throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0"); } synchronized (this) { this.maxSize = maxSize; } trimToSize(maxSize); } //通過 key 獲取緩存值 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++; } //如果沒有,用戶可以去創(chuàng)建 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 { //緩存的大小改變 size += safeSizeOf(key, createdValue); } } //這里沒有移除,只是改變了位置 if (mapValue != null) { entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue); return mapValue; } else { //判斷緩存是否越界 trimToSize(maxSize); return createdValue; } } //添加緩存,跟上面這個方法的 create 之后的代碼一樣的 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; } //檢測緩存是否越界 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!"); } //如果沒有,則返回 if (size <= maxSize) { break; } //以下代碼表示已經(jīng)超出了最大范圍 Map.Entry<K, V> toEvict = null; for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) { toEvict = entry; } if (toEvict == null) { break; } //移除最后一個,也就是最少使用的緩存 key = toEvict.getKey(); value = toEvict.getValue(); map.remove(key); size -= safeSizeOf(key, value); evictionCount++; } entryRemoved(true, key, value, null); } } //手動移除,用戶調(diào)用 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; } //這里用戶可以重寫它,實現(xiàn)數(shù)據(jù)和內(nèi)存回收操作 protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {} 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; } //這個方法要特別注意,跟我們實例化 LruCache 的 maxSize 要呼應(yīng),怎么做到呼應(yīng)呢,比如 maxSize 的大小為緩存的個數(shù),這里就是 return 1就 ok,如果是內(nèi)存的大小,如果5M,這個就不能是個數(shù) 了,這是應(yīng)該是每個緩存 value 的 size 大小,如果是 Bitmap,這應(yīng)該是 bitmap.getByteCount(); protected int sizeOf(K key, V value) { return 1; } //清空緩存 public final void evictAll() { trimToSize(-1); // -1 will evict 0-sized elements } public synchronized final int size() { return size; } public synchronized final int maxSize() { return maxSize; } public synchronized final int hitCount() { return hitCount; } public synchronized final int missCount() { return missCount; } public synchronized final int createCount() { return createCount; } public synchronized final int putCount() { return putCount; } public synchronized final int evictionCount() { return evictionCount; } public synchronized final Map<K, V> snapshot() { return new LinkedHashMap<K, V>(map); } }
LruCache 使用
先來看兩張內(nèi)存使用的圖
圖-1
圖-2
以上內(nèi)存分析圖所分析的是同一個應(yīng)用的數(shù)據(jù),唯一不同的是圖-1沒有使用 LruCache,而圖-2使用了 LruCache;可以非常明顯的看到,圖-1的內(nèi)存使用明顯偏大,基本上都是在30M左右,而圖-2的內(nèi)存使用情況基本上在20M左右。這就足足省了將近10M的內(nèi)存!
ok,下面把實現(xiàn)代碼貼出來
/** * Created by gyzhong on 15/4/5. */ public class LruPageAdapter extends PagerAdapter { private List<String> mData ; private LruCache<String,Bitmap> mLruCache ; private int mTotalSize = (int) Runtime.getRuntime().totalMemory(); private ViewPager mViewPager ; public LruPageAdapter(ViewPager viewPager ,List<String> data){ mData = data ; mViewPager = viewPager ; /*實例化LruCache*/ mLruCache = new LruCache<String,Bitmap>(mTotalSize/5){ /*當(dāng)緩存大于我們設(shè)定的最大值時,會調(diào)用這個方法,我們可以用來做內(nèi)存釋放操作*/ @Override protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) { super.entryRemoved(evicted, key, oldValue, newValue); if (evicted && oldValue != null){ oldValue.recycle(); } } /*創(chuàng)建 bitmap*/ @Override protected Bitmap create(String key) { final int resId = mViewPager.getResources().getIdentifier(key,"drawable", mViewPager.getContext().getPackageName()) ; return BitmapFactory.decodeResource(mViewPager.getResources(),resId) ; } /*獲取每個 value 的大小*/ @Override protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { return value.getByteCount(); } } ; } @Override public Object instantiateItem(ViewGroup container, int position) { View view = LayoutInflater.from(container.getContext()).inflate(R.layout.view_pager_item, null) ; ImageView imageView = (ImageView) view.findViewById(R.id.id_view_pager_item); Bitmap bitmap = mLruCache.get(mData.get(position)); imageView.setImageBitmap(bitmap); container.addView(view); return view; } @Override public void destroyItem(ViewGroup container, int position, Object object) { container.removeView((View) object); } @Override public int getCount() { return mData.size(); } @Override public boolean isViewFromObject(View view, Object object) { return view == object; } }
總結(jié)
- LruCache 是基于 Lru算法實現(xiàn)的一種緩存機(jī)制;
- Lru算法的原理是把近期最少使用的數(shù)據(jù)給移除掉,當(dāng)然前提是當(dāng)前數(shù)據(jù)的量大于設(shè)定的最大值。
- LruCache 沒有真正的釋放內(nèi)存,只是從 Map中移除掉數(shù)據(jù),真正釋放內(nèi)存還是要用戶手動釋放。
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助,同時也希望多多支持腳本之家!
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