Shulou(Shulou.com)06/02 Report--

一. 前言

图片内存缓存可以提高图片显示速度，但是有些问题，比如占用内存，如果不加以控制，甚至可能会OOM

所以，需要提供各种各样的算法来控制内存的使用，以适应不同的使用场景，目前，ImageLoader提供了若干内存管理算法。

默认内存缓存是关闭的，需要手动打开

二. 继承关系图

三. 主要内存算法介绍算法解释MemoryCacheInterface 内存缓存的接口MemoryCacheInterface 内存缓存的接口FuzzyKeyMemoryCache模糊Key内存缓存，一些不同的Key可能会被认为是相同(通过equals方法)。当你put一个值到cache里面时，equals相同的Key也会被替换。这是一个内部功能，通常我们不需要使用到它。LimitedAgeMemoryCache限制时间内存缓存，如果一些对象的使用时间超过了定义的值，那么就会移除。比如最大时间设置成60s，那么如果一个对象是60s前put进来的，那么它就会失效。LruMemoryCache一个强引用的图片，限制图片使用数量的内存缓存，每个被访问的图片都会移动到队列的头部。当一个图片添加到一个满的队列的时候，队尾的图片将会被驱逐而被垃圾回收器回收。BaseMemoryCache抽象类，基本的图片缓存管理，提供了图片存储(强引用或者弱引用)，具体的可以看下面的MemoryCache实现。WeakMemoryCache继承自BaseMemoryCache，弱引用内存缓存，弱引用，当内存不足的时候，会被系统回收。LimitedMemoryCache抽象类，继承自BaseMemoryCache，限制内存的内存管理抽象类，包括下面4个具体实现。提供图片对象存储，存储的所有的图片大小将不会超过大小限制。这个缓存提供了强引用和弱引用存储了图片，强引用用来限制图片大小，弱引用用来其他缓存的图片。FIFOLimitedMemoryCache继承自LimitedMemoryCache，存储的图片大小不小超过限定的大小。当缓存图片到达指定大小时，会按照FIFO(先进先出)的原则清理图片。LRULimitedMemoryCache继承自LimitedMemoryCache，存储的图片大小不小超过限定的大小。当缓存图片到达指定大小时，最早使用的图片会从缓存中删除。LargestLimitedMemoryCache继承自LimitedMemoryCache，存储的图片大小不小超过限定的大小。当缓存图片到达指定大小时，最大的图片会从缓存中删除。UsingFreqLimitedMemoryCache继承自LimitedMemoryCache，存储的图片大小不小超过限定的大小。当缓存图片到达指定大小时，最少使用频率的图片会从缓存中删除。

下面，我们会具体看各个MemoryCache的实现

四. LimitedAgeMemoryCachepublic class LimitedAgeMemoryCache implements MemoryCache { private final MemoryCache cache; private final long maxAge; private final Map loadingDates = Collections.synchronizedMap(new HashMap()); @Override public boolean put(String key, Bitmap value) { boolean putSuccesfully = cache.put(key, value); if (putSuccesfully) { loadingDates.put(key, System.currentTimeMillis()); } return putSuccesfully; } @Override public Bitmap get(String key) { Long loadingDate = loadingDates.get(key); if (loadingDate != null && System.currentTimeMillis() - loadingDate > maxAge) { cache.remove(key); loadingDates.remove(key); } return cache.get(key); }}

实现的方法很简单，在put的时候，用一个Map记录了存入的时间，get的时候，判断时间是否大于maxAge，如果是，那么就删掉这个缓存。

五. LruMemoryCachepublic class LruMemoryCache implements MemoryCache { private final LinkedHashMap map; private final int maxSize; @Override public final boolean put(String key, Bitmap value) { ... synchronized (this) { size += sizeOf(key, value); Bitmap previous = map.put(key, value); if (previous != null) { size -= sizeOf(key, previous); } } trimToSize(maxSize); return true; } private void trimToSize(int maxSize) { while (true) { String key; Bitmap value; synchronized (this) { if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) { throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!"); } if (size sizeLimit) { Bitmap removedValue = removeNext(); if (hardCache.remove(removedValue)) { curCacheSize = cacheSize.addAndGet(-getSize(removedValue)); } } hardCache.add(value); cacheSize.addAndGet(valueSize); putSuccessfully = true; } // Add value to soft cache super.put(key, value); return putSuccessfully; }} public class FIFOLimitedMemoryCache extends LimitedMemoryCache { private final List queue = Collections.synchronizedList(new LinkedList()); ... @Override protected Bitmap removeNext() { return queue.remove(0); }}

用list实现，直接从头开始移除。

八. LRULimitedMemoryCachepublic class LRULimitedMemoryCache extends LimitedMemoryCache { /** Cache providing Least-Recently-Used logic */ private final Map lruCache = Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap(INITIAL_CAPACITY, LOAD_FACTOR, true)); @Override protected Bitmap removeNext() { Bitmap mostLongUsedValue = null; synchronized (lruCache) { Iterator it = lruCache.entrySet().iterator(); if (it.hasNext()) { Entry entry = it.next(); mostLongUsedValue = entry.getValue(); it.remove(); } } return mostLongUsedValue; }}

使用一个 LinkedHashMap lruCache来保存图片的put顺序，需要移除的时候(removeNext)从lruCache找到第一张图片即可。

九. UsingFreqLimitedMemoryCachepublic class UsingFreqLimitedMemoryCache extends LimitedMemoryCache { private final Map usingCounts = Collections.synchronizedMap(new HashMap()); @Override public Bitmap get(String key) { Bitmap value = super.get(key); // Increment usage count for value if value is contained in hardCahe if (value != null) { Integer usageCount = usingCounts.get(value); if (usageCount != null) { usingCounts.put(value, usageCount + 1); } } return value; } @Override protected Bitmap removeNext() { Integer minUsageCount = null; Bitmap leastUsedValue = null; Set entries = usingCounts.entrySet(); synchronized (usingCounts) { for (Entry entry : entries) { if (leastUsedValue == null) { leastUsedValue = entry.getKey(); minUsageCount = entry.getValue(); } else { Integer lastValueUsage = entry.getValue(); if (lastValueUsage < minUsageCount) { minUsageCount = lastValueUsage; leastUsedValue = entry.getKey(); } } } } usingCounts.remove(leastUsedValue); return leastUsedValue; }}

使用一个HashMap usingCounts来存储bitmap的使用次数，每次get的时候都会让使用次数+1，那需要移除的时候图片缓存的时候，遍历usingCounts，找到使用次数最少的图片，删除之。

不过这种遍历的算法感觉效率不高，慎用!

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