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缓存算法的基本概念
源码基于JDK1.7
缓存机制
-
内存缓存
-
本地缓存
-
网络缓存
本节记录的是内存缓存
什么是内存缓存？
将数据写到了容器(list,map,set)等数据存储单元中。
缓存淘汰机制
缓存是不能无限制缓存的，所以就有一套缓存淘汰机制
- FIFO （First In, First Out）
- LFU (Least Frequently Used)
- LRU (Least Recently Used) 最近最少使用算法
LRU 的工作原理
- 新数据插入到链表头部
- 当缓存命中(即缓存数据被访问)，数据要移到表头
- 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃
链表表头就表示最近访问的数据，链表尾表示即将被淘汰的数据
LinkedHashMap 是如何实现 LruCache 算法的？
LinkedHashMap的使用
final LinkedHashMap<Integer, String> lruCache = new LinkedHashMap<Integer, String>(0, 0.75f, true) {
//3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Entry eldest) {
if (size() > 5) {
System.out.println("remove ：" + eldest.getKey());
return true;
}
return false;
}
};
//1.新数据插入到链表头部
lruCache.put(1, "1");
lruCache.put(2, "2");
lruCache.put(3, "3");
lruCache.put(4, "4");
lruCache.put(5, "5");
lruCache.put(6, "6");
//2.缓存命中
//String s = lruCache.get(3);
Set<Map.Entry<Integer, String>> entries = lruCache.entrySet();
for (Map.Entry<Integer, String> entry : entries) {
Integer key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
System.out.println("key:" + key + ",value = " + value);
}
-----打印结果----
remove ：1
key:2,value = 2
key:3,value = 3
key:4,value = 4
key:5,value = 5
key:6,value = 6
LinkedHashMap 的内部实现原理
LinkedHashMap 是继承至 HashMap ，它工作原理是是由 HashMap 的散列表和 LinkedHashMap 的双链表组成。
public class LinkedHashMap<K,V>
extends HashMap<K,V>
implements Map<K,V>
- put(key，value)
因为 LinkedHashMap 没有重写 put 方法，因此会走 HashMap 的 put 方法，最终执行 LinkedHashMap 的 createEntry 函数，将要插入地数据添加到链表表头。
HashMap 的实现
public V put(K key, V value) {
//hashMap 存储逻辑，找到 hash,key,value,i 等值
addEntry(hash, key, value, i);
return null;
}
//扩容判断
//createEntry将数据插入到hashmap的散列表中
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
resize(2 * table.length);
hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
}
createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
}
LinkedHashMap 的实现
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// Remove eldest entry if instructed
Entry<K,V> eldest = header.after;
//3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃
//在插入数据时回调给外层是否要移除该数据
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
}
void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old);
table[bucketIndex] = e;
//1.将要插入数据移到链表头部
e.addBefore(header);
size++;
}
当缓存命中(即缓存数据被访问)，数据要移到表头
//LinkedHashMap#get
public V get(Object key) {
//从 hashmap 中获取对应的 Enrty
Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
if (e == null)
return null;
//2.缓存命中
e.recordAccess(this);
return e.value;
}
//LinkedHashMap$Enrty.recordAccess
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
//如果是按照访问顺序进行存储
if (lm.accessOrder) {
lm.modCount++;
//先将该 Entry进行移除
remove();
//将该 Entry 添加到表头
addBefore(lm.header);
}
}
当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
// Remove eldest entry if instructed
Entry<K,V> eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
}
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
这里就需要开发者去定义什么时候，缓存已满，这里官方文档有一个栗子：
//重写 LinkedHashMap 的这个方法，实现 removeEldestEntry 的逻辑即可。
private static final int MAX_ENTRIES = 100;
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_ENTRIES;
}
ImageLoader 的 LruCache 算法的实现
源码地址：LruMemoryCache.java
LruMemoryCache的初始化
LruMemoryCache 内部就是根据 LinkedHashMap 来进行 LruCache 算法的
private final LinkedHashMap<String, Bitmap> map;
private final int maxSize;
/** Size of this cache in bytes */
private int size;
/** @param maxSize Maximum sum of the sizes of the Bitmaps in this cache */
public LruMemoryCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(0, 0.75f, true);
}
存储数据
@Override
public final boolean put(String key, Bitmap value) {
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
synchronized (this) {
//计算要缓存图片的大小
size += sizeOf(key, value);
//将图片存储到 LinkedHashMap 中
//previous 不为 null 表示之前存在相同 key
//previous 为 null 表示 key 是第一次存储
Bitmap previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
//把先前的bitmap的大小进行移除
size -= sizeOf(key, previous);
}
}
//判断是否要 lru 淘汰
trimToSize(maxSize);
return true;
}
取数据
缓存命中
@Override
public final Bitmap get(String key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
synchronized (this) {
//通过上面分析的 LinkedHashMap 的 get 函数可以知道
//它内部将从散列表中查询到数据Entry 从双向链表移除，然后添加到双向链表的表头
return map.get(key);
}
}
移除数据
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!");
}
//缓存够用
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
//缓存不够用
Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
//从 linkedHashMap 中移除
map.remove(key);
//将数据的 size 更新
size -= sizeOf(key, value);
}
}
}
本文是笔者学习之后的总结，方便日后查看学习，有任何不对的地方请指正。
记录于 2019年6月3号
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