前言

LRU算法在Android内存缓存中的应用——LruCache源码分析

在Android开发中，内存缓存扮演着至关重要的角色，它能有效减少应用程序对内存的频繁访问，从而提升应用程序的性能和响应速度。而LruCache，则是Android平台中基于LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法实现的内存缓存类。本文将深入剖析LruCache的源码，探寻其高效实现背后的奥秘。

LRU算法是一种页面置换算法，它维护着一个有序链表，链表中存放着缓存对象的引用。当需要从缓存中获取对象时，算法会将被访问的对象移动到链表的头部，而将链表尾部的对象移除。这种策略的目的是保证最近最少使用的对象位于链表的尾部，从而在缓存空间不足时被优先淘汰。

LruCache类定义在android.util.LruCache包中，其核心代码如下：

public class LruCache<K, V> {
    private final ConcurrentHashMap<K, Entry<K, V>> map;
    private Entry<K, V> head;
    private Entry<K, V> tail;
    private int size;
    private int maxSize;

    public LruCache(int maxSize) {
        if (maxSize <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
        }
        this.maxSize = maxSize;
        this.map = new ConcurrentHashMap<>(maxSize * 2);
    }

    public V get(K key) {
        Entry<K, V> entry = map.get(key);
        if (entry == null) {
            return null;
        }
        moveToFirst(entry);
        return entry.getValue();
    }

    public V put(K key, V value) {
        V oldValue = null;
        Entry<K, V> entry = map.put(key, new Entry<>(key, value));
        if (entry != null) {
            oldValue = entry.getValue();
            moveToFirst(entry);
        }
        size++;
        trimToSize(maxSize);
        return oldValue;
    }

    private void trimToSize(int maxSize) {
        while (size > maxSize) {
            Entry<K, V> toRemove = tail;
            if (toRemove == null) {
                break;
            }
            size -= toRemove.weight();
            map.remove(toRemove.key);
            removeTail(toRemove);
        }
    }
}

1. 成员变量

• map：一个基于ConcurrentHashMap实现的哈希表，用于存储缓存对象的键值对。
• head和tail：分别指向链表的头部和尾部节点。
• size：当前缓存中存储的对象数量。
• maxSize：缓存的最大容量。

2. 构造函数

构造函数接受一个整数参数maxSize，用于设置缓存的最大容量。如果maxSize小于或等于0，则抛出IllegalArgumentException异常。

3. get方法

get方法根据键值key从缓存中获取对象。如果缓存中存在该对象，则将其移动到链表头部并返回其值。

4. put方法

put方法向缓存中添加一个键值对。如果缓存中已存在该键，则更新其值并移动对应的链表节点到头部。同时，该方法会更新缓存的大小并调用trimToSize方法进行容量调整。

5. trimToSize方法

trimToSize方法负责调整缓存的大小，以确保不超过maxSize。它会从链表尾部逐个移除节点，直到缓存大小小于等于maxSize。

LruCache广泛应用于Android开发中，尤其是图片加载、数据缓存等需要快速访问大量数据的场景。例如：

• 图片加载库（如Glide、Picasso）使用LruCache缓存图片资源，减少网络请求次数。

• 本地数据库（如Room）使用LruCache缓存查询结果，提升数据查询效率。

• 应用程序状态管理（如ViewModel）使用LruCache缓存数据，在应用程序重新创建时恢复状态。

• 高效的内存管理： LruCache基于LRU算法，能有效淘汰最近最少使用的对象，最大限度地利用缓存空间。

• 并发安全性： LruCache内部使用ConcurrentHashMap存储键值对，确保多线程环境下的安全性和高效性。

• 易于使用： LruCache提供了简单易用的API，开发者只需传入键值对即可使用缓存。

• 不适合存储大对象： LruCache的缓存空间有限，不适合存储大对象或二进制数据。

• 缓存对象无法直接访问： LruCache只负责存储对象的引用，开发者无法直接访问缓存中的对象，需要通过键值获取。

LruCache是Android平台中实现LRU算法的高效内存缓存类，广泛应用于图片加载、数据缓存等场景。其内部机制基于链表和哈希表，提供了高效的内存管理和并发安全性。开发者可轻松使用LruCache来提升应用程序的性能和响应速度。