揭秘Android内存缓存中的LruCache：高效管理你的应用缓存！

2023-12-06 21:54:38

LruCache：提升 Android 应用性能的利器

在 Android 开发中，性能优化至关重要，而内存缓存是提高应用响应速度和流畅度的关键技术。LruCache 作为 Android 系统中内置的强力内存缓存解决方案，采用 LRU（最近最少使用）算法，以高效且可靠的方式对缓存数据进行管理。

LruCache 的工作原理

LruCache 的工作原理非常简单明了。它将缓存数据存储在一个双向链表中，链表的头部指向最近访问的数据，尾部指向最久未访问的数据。当数据被访问时，它会被移动到链表头部，反映其最新访问记录。当缓存已满需要添加新数据时，最久未访问的数据将从链表尾部移除，释放缓存空间。

LruCache 的优势

LruCache 拥有以下优势，使其成为 Android 开发中的内存缓存首选：

高效： LruCache 的 LRU 算法实现简单，运行效率高，不会对应用性能造成显著影响。
可靠： LruCache 使用强引用来保存数据，确保不会因垃圾回收而丢失。
易用： LruCache 提供了直观的 API，只需几行代码即可轻松使用。

LruCache 的使用

要使用 LruCache，您需要创建一个 LruCache 对象并指定其最大缓存大小。然后，您可以使用 put() 方法将数据添加到缓存，并使用 get() 方法获取缓存中的数据。

// 创建一个 LruCache，最大缓存大小为 100 个元素
LruCache<String, Bitmap> cache = new LruCache<>(100);

// 添加数据到缓存
cache.put("image1", bitmap1);
cache.put("image2", bitmap2);

// 获取缓存中的数据
Bitmap bitmap = cache.get("image1");

LruCache 源码解析

LruCache 的源码清晰简洁，仅有不到 100 行代码。以下是其核心实现：

public class LruCache<K, V> {

    private final int maxSize;
    private final LinkedHashMap<K, V> map;

    public LruCache(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
    }

    public V get(K key) {
        synchronized (this) {
            V value = map.get(key);
            if (value != null) {
                moveToHead(key);
            }
            return value;
        }
    }

    public V put(K key, V value) {
        synchronized (this) {
            V oldValue = map.put(key, value);
            if (oldValue != null) {
                moveToHead(key);
            }
            trimToSize(maxSize);
            return oldValue;
        }
    }

    private void trimToSize(int maxSize) {
        while (map.size() > maxSize) {
            K key = map.keySet().iterator().next();
            V value = map.remove(key);
        }
    }

    private void moveToHead(K key) {
        V value = map.remove(key);
        map.put(key, value);
    }
}