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詳解Android的內(nèi)存優(yōu)化--LruCache

 更新時間:2016年12月25日 16:08:39   作者:鐘光燕  
LruCache是基于Lru算法實現(xiàn)的一種緩存機(jī)制。本文對LruCache的概念和實現(xiàn)原理進(jìn)行介紹,通過實例分析和使用介紹,讓大家更好的了解LruCache,下面跟著小編一起來看下吧

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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