一、基本概念
1.1 LruCache 的作用
LruCache的基本思想是Least Recently Used，即 最近最少使用，也就是當LruCache內部緩存在內存中的對象大小之和到達設定的閾值后，會刪除 訪問時間距離當前最久 的對象，從而避免了OOM的發生。
LruCache特別適用于圖片內存緩存這種有可能需要占用很多內存，但是只有最近使用的對象才有可能用到的場景。
1.2 LruCache 的使用
下面，我們用一個例子來演示一下LruCache的使用，讓大家有一個初步的認識。
public class LruCacheSamples {
private static final int MAX_SIZE = 50;
public static void startRun() {
LruCacheSample sample = new LruCacheSample();
Log.d("LruCacheSample", "Start Put Object1, size=" + sample.size());
sample.put("Object1", new Holder("Object1", 10));
Log.d("LruCacheSample", "Start Put Object2, size=" + sample.size());
sample.put("Object2", new Holder("Object2", 20));
Log.d("LruCacheSample", "Start Put Object3, size=" + sample.size());
sample.put("Object3", new Holder("Object3", 30));
Log.d("LruCacheSample", "Start Put Object4, size=" + sample.size());
sample.put("Object4", new Holder("Object4", 10));
}
static class LruCacheSample extends LruCache<String, Holder> {
LruCacheSample() {
super(MAX_SIZE);
}
@Override
protected int sizeOf(String key, Holder value) {
return value.getSize();
}
@Override
protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Holder oldValue, Holder newValue) {
if (oldValue != null) {
Log.d("LruCacheSample", "remove=" + oldValue.getName());
}
if (newValue != null) {
Log.d("LruCacheSample", "add=" + newValue.getName());
}
}
}
static class Holder {
private String mName;
private int mSize;
Holder(String name, int size) {
mName = name;
mSize = size;
}
public String getName() {
return mName;
}
public int getSize() {
return mSize;
}
}
}
運行結果為：
運行結果
在放入
Object3之后，由于放入之前LruCache的大小為30，而Object3的大小為30，放入之后的大小為60，超過了最先設定的最大值50，因此會移除最先插入的Object1，減去該元素的大小10，最新的大小變為50。
二、源碼解析
2.1 構造函數
首先看一下LruCache的構造函數：
/**
* @param maxSize for caches that do not override {@link #sizeOf}, this is
* the maximum number of entries in the cache. For all other caches,
* this is the maximum sum of the sizes of the entries in this cache.
*/
public LruCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
//最大的閾值。
this.maxSize = maxSize;
//用于存放緩存在內存中的對象
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
當我們創建一個LruCache類時需要指定一個最大的閾值maxSize，而我們的對象會緩存在LinkedHashMap當中：
-
maxSize等于LinkedHashMap中每個元素的sizeOf(key, value)之和，默認情況下每個對象的大小為1，使用者可以通過重寫sizeOf指定對應元素的大小。 -
LinkedHashMap是實現LRU算法的核心，它會根據對象的使用情況維護一個雙向鏈表，其內部的header.after指向歷史最悠久的元素，而header.before指向最年輕的元素，這一“年齡”的依據可以是訪問的順序，也可以是寫入的順序。
2.2 put 流程
接下來看一下與put相關的方法：
/**
* Caches {@code value} for {@code key}. The value is moved to the head of
* the queue.
*
* @return the previous value mapped by {@code key}.
*/
public final V put(K key, V value) {
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
V previous;
//同步代碼塊，因此是線程安全的。
synchronized (this) {
putCount++;
//獲得該對象的大小，由 LruCache 的使用者來決定，要求返回值大于等于 0，否則拋出異常。
size += safeSizeOf(key, value);
//調用的是 HashMap 的 put 方法，previous 是之前該 key 值存放的對象。
previous = map.put(key, value);
//如果已經存在，由于它現在被替換成了新的 value，所以需要減去這個大小。
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
//通知使用者該對象被移除了。
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
//由于放入了新的對象，因此需要確保目前總的容量沒有超過設定的閾值。
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
private int safeSizeOf(K key, V value) {
int result = sizeOf(key, value);
if (result < 0) {
throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);
}
return result;
}
/**
* Returns the size of the entry for {@code key} and {@code value} in
* user-defined units. The default implementation returns 1 so that size
* is the number of entries and max size is the maximum number of entries.
*
* <p>An entry's size must not change while it is in the cache.
*/
protected int sizeOf(K key, V value) {
//默認情況下，每個對象的權重值為 1。
return 1;
}
/**
* Remove the eldest entries until the total of remaining entries is at or
* below the requested size.
*
* @param maxSize the maximum size of the cache before returning. May be -1
* to evict even 0-sized elements.
*/
public void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {
K key;
V value;
synchronized (this) {
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(getClass().getName()
+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
//這是一個 while 循環，因此將一直刪除最悠久的結點，直到小于閾值。
if (size <= maxSize) {
break;
}
//獲得歷史最悠久的結點。
Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
//從 map 中將它移除。
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
//通知使用者該對象被移除了。
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
關于代碼的解釋都在注釋中了，其核心的思想就是在每放入一個元素之后，通過sizeOf來獲得這個元素的權重值，如果發現所有元素的權重值之和大于size，那么就通過trimToSize移除歷史最悠久的元素，并通過entryRemoved回調給LruCache的實現者。
2.3 get 流程
/**
* Returns the value for {@code key} if it exists in the cache or can be
* created by {@code #create}. If a value was returned, it is moved to the
* head of the queue. This returns null if a value is not cached and cannot
* be created.
*/
public final V get(K key) {
//與 HashMap 不同，LruCache 不允許 key 值為空。
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
synchronized (this) {
//首先在 map 中查找，如果找到了就直接返回。
mapValue = map.get(key);
if (mapValue != null) {
hitCount++;
return mapValue;
}
missCount++;
}
//如果在 map 中沒有找到，get 方法不會直接返回 null，而是先回調 create 方法，讓使用者有一個創建的機會。
V createdValue = create(key);
//如果使用者沒有重寫 create 方法，那么會返回 null。
if (createdValue == null) {
return null;
}
synchronized (this) {
createCount++;
//由于 create 的過程沒有加入同步塊，因此有可能在創建的過程中，使用者通過 put 方法在 map 相同的位置放入了一個對象，這個對象是 mapValue。
mapValue = map.put(key, createdValue);
//如果存在上面的情況，那么會拋棄掉 create 方法創建對象，重新放入已經存在于 map 中的對象。
if (mapValue != null) {
map.put(key, mapValue);
} else {
//增加總的權重大小。
size += safeSizeOf(key, createdValue);
}
}
//如果存在沖突的情況，那么要通知使用者這一變化，但是有大小并沒有改變，所以不需要重新計算大小。
if (mapValue != null) {
entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
return mapValue;
} else {
//由于大小改變了，因此需要重新計算大小。
trimToSize(maxSize);
return createdValue;
}
}
這里需要特別說明一下LruCache與HashMap的get方法的區別：如果LinkedHashMap中不存在Key對應的Value，get方法并像HashMap一樣直接返回，而是先 通過create方法嘗試讓使用者重新創建一個對象，如果創建成功，那么將會把這個對象放入到集合當中，并返回這個新創建的對象。
上面這種是單線程的情況，如果在多線程的情況下，由于create方法沒有加入synchronized關鍵字，因此有可能 一個線程在create方法創建對象的過程中，另一個線程又通過put方法在Key對應的相同位置放入一個對象，在這種情況下，將會拋棄掉由create創建的對象，維持原有的狀態。
2.4 LinkedHashMap
通過get/set方法，我們可以知道LruCache是通過trimToSize來保證它所維護的對象的權重之和不超過maxSize，最后我們再來分析一下LinkedHashMap，看下它是如何保證每次大小超過maxSize時，移除的都是歷史最悠久的元素的。
LinkedHashMap繼承于HashMap，它通過重寫相關的方法在HashMap的基礎上實現了雙向鏈表的特性。
2.4.1 Entry 元素
LinkedHashMap重新定義了HashMap數組中的HashMapEntry，它的實現為LinkedHashMapEntry，除了原有的next、key、value和hash值以外，它還額外地保存了after和before兩個指針，用來實現根據寫入順序或者讀取順序來排列的雙向鏈表。
private static class LinkedHashMapEntry<K,V> extends HashMapEntry<K,V> {
LinkedHashMapEntry<K,V> before, after;
LinkedHashMapEntry(int hash, K key, V value, HashMapEntry<K,V> next) {
super(hash, key, value, next);
}
//刪除鏈表結點。
private void remove() {
before.after = after;
after.before = before;
}
//在 existingEntry 之前插入該結點。
private void addBefore(LinkedHashMapEntry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
//如果是按訪問順序排列，那么將該結點插入到整個鏈表的頭部。
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
remove();
addBefore(lm.header);
}
}
//從鏈表中移除該結點。
void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
remove();
}
}
2.4.2 初始化
LinkedHashMap重寫了init()方法，該方法會在其父類HashMap的構造函數中被調用，在init()方法中，會初始化一個空的LinkedHashMapEntry結點header，它的before指向最年輕的元素，而after指向歷史最悠久的元素。
void init() {
header = new LinkedHashMapEntry<>(-1, null, null, null);
header.before = header.after = header;
}
在LinkedHashMap的構造函數中，可以傳入accessOrder，如果accessOrder為true，那么“歷史最悠久”的元素表示的是訪問時間距離當前最久的元素，即按照訪問順序排列；如果為false，那么表示最先插入的元素，即按照插入順序排列，默認的值為false。
2.4.3 元素寫入
對于元素的寫入，LinkedHashMap并沒有重寫put方法，而是重寫了addEntry/createEntry方法，在創建結點的同時，更新它所維護的雙向鏈表。
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
LinkedHashMapEntry<K,V> eldest = header.after;
if (eldest != header) {
boolean removeEldest;
size++;
try {
removeEldest = removeEldestEntry(eldest);
} finally {
size--;
}
if (removeEldest) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
}
super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMapEntry<K,V> old = table[bucketIndex];
LinkedHashMapEntry<K,V> e = new LinkedHashMapEntry<>(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e;
e.addBefore(header);
size++;
}
2.4.4 元素讀取
對于元素的讀取，LinkedHashMap重寫了get方法，它首先調用HashMap的getEntry方法找到結點，如果判斷是需要根據訪問的順序來排列雙向列表，那么就需要對鏈表進行更新，即調用我們在2.4.1中看到的recordAccess方法。
public V get(Object key) {
LinkedHashMapEntry<K,V> e = (LinkedHashMapEntry<K,V>)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
e.recordAccess(this);
return e.value;
}
