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，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

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。