TABAnimated骨架屏缓存策略机制浅析

使用TABAnimated集成骨架屏的开发者，大概都知道其原理是基于原视图映射生成骨架层，在细节上不满意的地方可以通过预处理回调进行异步调整。对该对象使用一个plist文件来解释。同时，通过计数的方式，逐渐筛选出该用户经常加载的骨架屏，提高缓存命中率。缓存策略更多地是优化了…

而这种映射的方式，本质上**是** 系统先把目标视图的信息记录下来，然后在呈现的时候再通过骨架视图去重新匹配目标视图。这样的好处是，尽可能呈现出和目标视图一致的骨架屏，保证呈现动画的一致性，不管是在页面中还是在列表中。

当然，这种方案的缺点也**很** 明显，就是性能消耗较大。原因是系统需要遍历视图的树形结构，并把每个子视图的信息给记录下来，随后在呈现骨架屏的时候还要再次遍历以还原出映射视图。整个过程会比较耗费性能。而下面，我们将介绍一种以更少的性能消耗实现的另一种方案。

缓存 策略方案主要包括了三个步骤：

1. 根据 用户的行为，对骨架屏进行统计，并对缓存项进行排序，从中筛选出最常用的骨架屏进行缓存。
2. 缓存项最多只能占总存储空间的20%，且最多只能缓存10个项目。
3. 当缓存已满时，如果需要缓存新的项，需要从最不常用的项开始逐个替换，直到新项被缓存。

总的来说，缓存策略的机制是基于对用户行为的统计分析，从中找出最常加载的骨架屏进行缓存，并对其进行优先加载，减少不必要的性能消耗，同时节省存储空间。在实现过程中，我们可以使用轻量级的统计库来记录和分析用户的行为，并使用LRU算法来管理缓存项。

以下是 TABAnimated骨架屏缓存策略的具体实现步骤：

1. 使用LRU算法来管理缓存项，确保最常用的骨架屏始终处于缓存中。
2. 当用户加载骨架屏时，首先检查缓存中是否有该骨架屏。如果有，则直接从缓存中加载，并记录该骨架屏的加载次数。如果没有，则需要从服务器加载该骨架屏，并将其添加到缓存中。
3. 当缓存已满时，需要从最不常用的骨架屏开始逐个替换，直到新骨架屏被缓存。
4. 定期对缓存中的骨架屏进行过期检查，并删除过期的骨架屏。

通过以上步骤，我们可以实现TABAnimated骨架屏的缓存策略，从而优化骨架屏的加载性能，并减少不必要的性能消耗。