直击 LruCache 内核，助你攻克 Android 内存缓存难题

2024-01-14 20:38:40

随着 Android 应用程序的飞速发展，内存管理成为一个至关重要的课题。而 LruCache，作为 Android 标准库中强大的内存缓存框架，凭借其高效的 LRU 淘汰算法，成为开发者应对内存挑战的利器。本文将带你深入探究 LruCache 的实现原理，手把手教你如何将其运用自如，为你的应用程序构建高效的内存缓存机制。

Android 内存管理的挑战

在 Android 系统中，应用程序的内存使用受到严格限制。随着应用程序变得越来越复杂，数据和资源不断增多，内存管理成为一个至关重要的挑战。如果应用程序使用不当，可能会导致内存泄漏、性能下降，甚至崩溃。

LRU 淘汰算法：高效缓存策略

LRU（Least Recently Used）淘汰算法是一种广泛应用于缓存中的淘汰策略。它根据最近使用时间来淘汰缓存中的数据。使用频率较高的数据将被保留，而长时间未使用的则会被移除。

LruCache 的实现原理

Android 标准库中的 LruCache 是基于 LRU 算法实现的内存缓存框架。它使用了一个 LinkedHashMap 数据结构来存储缓存数据。LinkedHashMap 继承自 HashMap，但在遍历时，它会自动将最近访问过的元素移动到末尾，从而实现了 LRU 淘汰机制。

private final LinkedHashMap<K, V> map;

核心方法分析

LruCache 提供了丰富的 API，其中最核心的方法包括：

put(K key, V value) ：添加或更新缓存数据。
get(K key) ：获取缓存数据。
remove(K key) ：移除缓存数据。

自定义淘汰大小

LruCache 允许开发者自定义淘汰大小，即缓存的最大容量。当缓存中的数据大小超过此限制时，将触发 LRU 淘汰机制，淘汰最不常用的数据。

public LruCache(int maxSize)

同步与并发

为了保证缓存的并发安全，LruCache 使用了一个读写锁机制。当多个线程同时访问缓存时，读操作不会阻塞写操作，写操作会阻塞读操作。

private final Semaphore writeLock;
private final Semaphore readLock;

实战演练：手写 LruCache

为了加深对 LruCache 实现原理的理解，我们手写一个简化版的 LruCache，它只实现了基本功能，不包含并发控制：

public class MyLruCache<K, V> {
    private final LinkedHashMap<K, V> map;
    private int maxSize;

    public MyLruCache(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        map = new LinkedHashMap<>();
    }

    public V get(K key) {
        return map.get(key);
    }

    public void put(K key, V value) {
        if (map.size() >= maxSize) {
            K oldestKey = map.keySet().iterator().next();
            map.remove(oldestKey);
        }
        map.put(key, value);
    }
}