做冰饮视频网站要怎么做网络推广

Android LruCache源码分析

概述

LruCache（Least Recently Used Cache，最近最少使用缓存）是 Android 中的一种缓存机制。

根据数据的使用频率淘汰减少使用的数据，当需要缓存新数据时，如果缓存已满，LruCache 会淘汰最近最少使用的数据，腾出空间给新数据。

LruCache和LinkedHashMap关系

LruCache 内部使用的是 LinkedHashMap（链式哈希表），这是因为 LinkedHashMap 的构造函数里有个布尔参数 accessOrder，当它为 true 时，LinkedHashMap 会以访问顺序的方式排列元素，如下：

Map<Integer, Integer> map = new LinkedHashMap<>(5, 0.75F, true);
map.put(1, 1);
map.put(2, 2);
map.put(3, 3);
map.put(4, 4);
map.put(5, 5);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {System.out.println(entry.getValue());
}/** 1* 2* 3* 4* 5*/

// 访问2个元素
map.get(3); 
map.get(4);
for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : map.entrySet()) {System.out.println(entry.getValue());
}/** 1* 2* 5* 3* 4*/

最近访问的2个元素被移动到尾部，LruCache 也是从尾部访问数据，在表头删除数据。

源码分析

属性

public class LruCache<K, V> {private final LinkedHashMap<K, V> map;   // 当前缓存大小private int size;// 最大缓存容量private int maxSize;// 写入计数private int putCount;// 创建计数private int createCount;// 淘汰计数private int evictionCount;// 缓存命中计数private int hitCount;// 缓存未命计数private int missCount;
}

写入数据

public final V put(K key, V value) {// 如果值为null，则抛出异常if (key == null || value == null) {throw new NullPointerException("key == null || value == null");}V previous;// 加锁，线程安全synchronized (this) {// 写入计数putCount++;// 通过sizeOf()计算当前项的大小，并累加已有缓存大小size += safeSizeOf(key, value);// 写入操作previous = map.put(key, value);// 如果previous为null表示为新增数据，如果previous不为null表示为修改数据if (previous != null) {// 修改数据需要将size恢复到以前的大小size -= safeSizeOf(key, previous);}}// 回调entryRemoved()方法if (previous != null) {entryRemoved(false, key, previous, value);}// 调整缓存大小trimToSize(maxSize);return previous;
}// 调整缓存大小
public void trimToSize(int maxSize) {// 死循环while (true) {K key;V value;synchronized (this) {// 缓存未满，直接返回if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {break;}// 缓存已满情况// 从表头遍历，获取元素Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();key = toEvict.getKey();value = toEvict.getValue();// 删除元素map.remove(key);// 减少删除元素的缓存size -= safeSizeOf(key, value);// 删除计数evictionCount++;}// 回调entryRemoved()方法entryRemoved(true, key, value, null);}
}

• 插入元素，并增加已缓存的大小。
• 调用 trimToSize() 方法，调整缓存大小。

读取数据

public final V get(@NonNull K key) {if (key == null) {throw new NullPointerException("key == null");}V mapValue;synchronized (this) {// 获取元素，LinkedHashMap会将这个元素移动到表尾mapValue = map.get(key);if (mapValue != null) {hitCount++;return mapValue;}missCount++;}// 没有元素时，会回调create()方法V createdValue = create(key);if (createdValue == null) {return null;}// 下面和put()流程相同synchronized (this) {createCount++;mapValue = map.put(key, createdValue);if (mapValue != null) {map.put(key, mapValue);} else {size += safeSizeOf(key, createdValue);}}if (mapValue != null) {entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);return mapValue;} else {trimToSize(maxSize);return createdValue;}
}

• 最终调用 LinkedHashMap#get() 方法，因为accessOrder为true ，因此元素会移动到表尾。
• 如果没有获取到元素时，会调用 create() 方法创建元素，接着执行put()流程。

删除缓存

public final V remove(@NonNull K key) {if (key == null) {throw new NullPointerException("key == null");}V previous;synchronized (this) {// 调用LinkedHashMap#remove()方法删除元素previous = map.remove(key);if (previous != null) {size -= safeSizeOf(key, previous);}}if (previous != null) {entryRemoved(false, key, previous, null);}return previous;
}

• 调用 LinkedHashMap#remove() 方法删除元素。