DiskLruCache最全面刨析

作者: 展翅高飞鹏程万里 | 来源:发表于2020-03-22 16:19 被阅读0次

DiskLruCache概述

简单来说DiskLruCache是一款数据缓存框架。此处的Cache特指应用常需要保存的数据。那么什么数据可以进行存储呢？简单来说，就是可以存储一切由二进制组成的数据，常见的包括JSON数据，文件，图片，音视频等等。特别强调一下，DiskLruCache是多线程安全的，支持多个线程同时操作。因为内部巧妙的使用了synchronized关键字（同步监视器），而且内部维护了一个单线程模式的线程池，用来处理核心任务。这款框架可以植入到任何使用java开发的软件上，不仅仅是安卓，因为没有使用安卓SDK提供的api，而是一款纯Java输出的框架。

想要深入学习DiskLruCache框架需要储备的知识

LRU概念？如何使用LinkedHashMap实现Lru策略功能？最好把实现的原理了解清楚（拓展：如何使用栈，数组，队列实现LRU策略，各方式的优劣势）

清楚基本操作文件的Api,重要的需要知道如何实现：一行一行的输出一个文件的内容？提醒（可以使用BufferReader实现，不过最好还是基于InputStream来实现，多了解几种实现方案）

需稍微知道正则的匹配规则

DiskLruCahe缓存设计逻辑

框架设计图

如上图在使用框架之前，框架需要提取日志文件来初始化框架需要的数据，比如提取所有已保存数据到内存中。

框架基本操作规则或需要注意地方

框架保存的数据以key_value形式。为了增加Value的丰富性，支持一对多的保存方式。简单来说，一个key可以保存多个数据
Key作为缓存数据的ID，在框架中具有唯一性，就像Java集合中的Set一样，不能保存相同Key的数据。在命名上Key的规则需要匹配”[a-z0-9_-]{1,64}“规范，特别注意的是不能保存除这以外的符号，否则将会报错。
在框架中每一个Value将会以一个文件的新式存在。文件的命名规范为：Key+"."+"index"。此处的index的作用为：标识数据保存的位置。比如要保存一对多形式的数据：wnp => 1 wnp => "abc" ，那么保存数据1的文件名为wnp.0 , 保存的数据”abc“的文件名为wnp.1。这里可以看到允许同一个key保存不一样类型的数据，那么如何区别呢？比如在查询的时候，查找wnp的数据，此时输入的index为0，那么将返回1。如果此时输入的index为1，那么将返回”abc“。
日志操作文件用于记录、管理保存的数据。比如进行查询，插入，删除的时候都得记录在案。在数据管理上框架采用LRU的缓存策略，通过LRU算法对缓存进行管理，以最近最少使用作为管理的依据，删除最近最少使用的数据，保留最近最常用的数据。日志文件除了保存数据的日志外，还会在文件的开头填入关键信息。比如：文件的魔数“libcore.io.DiskLruCache” ，文件的固定值“1” ，版本号，一个Key对应的保存数据数量的最大值。

下图为日志文件结构介绍

libcore.io.DiskLruCache//魔数
1//固定值
1//版本号
2//key可保存的数据数量，此处为一个Key保存两个数据

DIRTY wnp5 //处于正在编辑状态的wnp5
CLEAN wnp5 6 6 //wnp5的数据保存成功 后面的数字为保存的数据大小，单位为字节。第一个6表示第一个数据保存的大小，第二个6表示第二个数据保存的大小
READ wnp5//外部程序访问了wnp5的数据
REMOVE wnp5 //外部程序删除了wnp5的数据

DisLruCache内部代码逻辑

初始化

//进行初始化
DiskLruCache diskLruCache = DiskLruCache.open(new File("D:\\User\\project\\javaProject\\GennericParadigm\\src\\cache"),1, 2, 50 * 1024 * 1024);
        
//源码解析
public static DiskLruCache open(File directory, int appVersion, int valueCount, long maxSize) throws IOException {
    //非法参数判断
    if (maxSize <= 0L) {
        throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
    } else if (valueCount <= 0) {
        throw new IllegalArgumentException("valueCount <= 0");
    } else {
        //检查是否存在备份文件，如果存在则进行替换正式文件，或者删除备份文件
        File backupFile = new File(directory, "journal.bkp");
        if (backupFile.exists()) {
            File journalFile = new File(directory, "journal");
            if (journalFile.exists()) {
                backupFile.delete();
            } else {
                renameTo(backupFile, journalFile, false);
            }
        }

        //构造DiskLruCache对象，里面进行一些重要数据的初始化，也就是初始化环境数据
        DiskLruCache cache = new DiskLruCache(directory, appVersion, valueCount, maxSize);
        if (cache.journalFile.exists()) {//如果正式的日志文件已经存在
            try {
                cache.readJournal();//读取日志文件，进行一些数据的初始化
                cache.processJournal();//清除掉初始化多于，失效的数据
                cache.journalWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(cache.journalFile, true), Util.US_ASCII));
                return cache;
            } catch (IOException var8) {
                System.out.println("DiskLruCache " + directory + " is corrupt: " + var8.getMessage() + ", removing");
                cache.delete();
            }
        }

        directory.mkdirs();
        //重新创建对象，初始化数据
        cache = new DiskLruCache(directory, appVersion, valueCount, maxSize);
        cache.rebuildJournal();//重新创建日志文件
        return cache;
    }
}

private DiskLruCache(File directory, int appVersion, int valueCount, long maxSize) {
    //重点研究一下此线程池的创建输入的参数。核心线程池数为0，最大线程数为1，存活时间为60s，使用链表式的阻塞队列
    this.executorService = new ThreadPoolExecutor(0, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue());
    //进行清除多余数据或者实行LRU策略时执行的任务
    this.cleanupCallable = new Callable<Void>() {
        public Void call() throws Exception {
            synchronized(DiskLruCache.this) {
                if (DiskLruCache.this.journalWriter == null) {
                    return null;
                } else {
                    DiskLruCache.this.trimToSize();//执行Lru策略模式，进行无效无效数据删除
                    if (DiskLruCache.this.journalRebuildRequired()) {//判断是否需要重构日志文件
                        DiskLruCache.this.rebuildJournal();//重构日志文件
                        DiskLruCache.this.redundantOpCount = 0;
                    }

                    return null;
                }
            }
        }
    };
    this.directory = directory;
    this.appVersion = appVersion;
    this.journalFile = new File(directory, "journal");//真正的Journal日志记录文件
    this.journalFileTmp = new File(directory, "journal.tmp");//Journal的临时文件
    this.journalFileBackup = new File(directory, "journal.bkp");//Journal的备份文件
    this.valueCount = valueCount;
    this.maxSize = maxSize;
}

//提取日志文件的关键信息，初始化框架运行环境
private void readJournalLine(String line) throws IOException {
    int firstSpace = line.indexOf(32);//32为空格的ASIIC码
    if (firstSpace == -1) {
        throw new IOException("unexpected journal line: " + line);
    } else {
        int keyBegin = firstSpace + 1;
        int secondSpace = line.indexOf(32, keyBegin);
        String key;
        if (secondSpace == -1) {
            key = line.substring(keyBegin);
            if (firstSpace == "REMOVE".length() && line.startsWith("REMOVE")) {
                this.lruEntries.remove(key);
                return;
            }
        } else {
            key = line.substring(keyBegin, secondSpace);
        }

        DiskLruCache.Entry entry = (DiskLruCache.Entry)this.lruEntries.get(key);//可以代表提取到存储的数据的ID
        if (entry == null) {
            entry = new DiskLruCache.Entry(key);
            this.lruEntries.put(key, entry);
        }

        //初始化各个数据在日志文件保存的情况。
        if (secondSpace != -1 && firstSpace == "CLEAN".length() && line.startsWith("CLEAN")) {
            String[] parts = line.substring(secondSpace + 1).split(" ");
            entry.readable = true;
            entry.currentEditor = null;
            entry.setLengths(parts);
        } else if (secondSpace == -1 && firstSpace == "DIRTY".length() && line.startsWith("DIRTY")) {
            entry.currentEditor = new DiskLruCache.Editor(entry);
        } else if (secondSpace != -1 || firstSpace != "READ".length() || !line.startsWith("READ")) {
            throw new IOException("unexpected journal line: " + line);
        }

    }
}

//提取完日志文件之后，需要对提取的信息做第二次优化，也就是删除一部分无效的数据
private void processJournal() throws IOException {
    deleteIfExists(this.journalFileTmp);
    Iterator i = this.lruEntries.values().iterator();

    while(true) {
        while(i.hasNext()) {
            DiskLruCache.Entry entry = (DiskLruCache.Entry)i.next();
            int t;
            if (entry.currentEditor == null) {
                for(t = 0; t < this.valueCount; ++t) {
                    this.size += entry.lengths[t];
                }
            } else {
                entry.currentEditor = null;

                for(t = 0; t < this.valueCount; ++t) {
                    deleteIfExists(entry.getCleanFile(t));
                    deleteIfExists(entry.getDirtyFile(t));
                }

                i.remove();
            }
        }

        return;
    }
}

读取

//使用例子：
DiskLruCache.Snapshot snapshot2 = diskLruCache.get("wnp5");
if (snapshot != null) {
    String str = snapshot2.getString(0);
    snapshot.close();
    System.out.println(str);
} else {
    System.out.println("不存在此条缓存");
}

//源码：
public synchronized DiskLruCache.Snapshot get(String key) throws IOException {
    //检查是否为非法输入和环境状态
    this.checkNotClosed();
    this.validateKey(key);
    DiskLruCache.Entry entry = (DiskLruCache.Entry)this.lruEntries.get(key);//从内存中获取对应的key的数据
    if (entry == null) {
        return null;
    } else if (!entry.readable) {//当前数据标志位不可读
        return null;
    } else {
        InputStream[] ins = new InputStream[this.valueCount];//数组用来保存数据的输入流

        try {
            for(int i = 0; i < this.valueCount; ++i) {
                ins[i] = new FileInputStream(entry.getCleanFile(i));//创建保存文件的输入流
            }
        } catch (FileNotFoundException var6) {
            for(int i = 0; i < this.valueCount && ins[i] != null; ++i) {
                Util.closeQuietly(ins[i]);
            }

            return null;
        }

        ++this.redundantOpCount;
        this.journalWriter.append("READ " + key + '\n');//追加记录到日志文件中
        if (this.journalRebuildRequired()) {
            this.executorService.submit(this.cleanupCallable);//清除日志文件无用的数据
        }else{
            this.journalWriter.flush();//完成对日志文件的记录追加。
        }

        return new DiskLruCache.Snapshot(key, entry.sequenceNumber, ins, entry.lengths);//可以对保存的数据进行访问
    }
}

//使用例子：
DiskLruCache diskLruCache = DiskLruCache.open(new File("D:\\User\\project\\javaProject\\GennericParadigm\\src\\cache"),
        1, 2, 50 * 1024 * 1024);

DiskLruCache.Editor editor = diskLruCache.edit("wnp5");//开启对wnp5的编辑
editor.set(0, "微信");//对位置0，进行数据设置
editor.set(1, "微信");//对位置1，进行数据设置
editor.commit();//完成编辑


//源码解析：
private synchronized DiskLruCache.Editor edit(String key, long expectedSequenceNumber) throws IOException {
    // 检查是否为非法输入和环境状态
    this.checkNotClosed();
    this.validateKey(key);
    DiskLruCache.Entry entry = (DiskLruCache.Entry)this.lruEntries.get(key);//从内存中获取对应的数据
    if (expectedSequenceNumber == -1L || entry != null && entry.sequenceNumber == expectedSequenceNumber) {
        //进入此方法体内，可能为修改旧数据操作，可能为新插入的新数据两种操作
        if (entry == null) {//新数据
            entry = new DiskLruCache.Entry(key);
            this.lruEntries.put(key, entry);
        } else if (entry.currentEditor != null) {//如果当前数据已经在编辑了，那么不可以在进行编辑
            return null;
        }

        DiskLruCache.Editor editor = new DiskLruCache.Editor(entry);
        entry.currentEditor = editor;//标志着此数据正在编辑状态
        this.journalWriter.write("DIRTY " + key + '\n');//写入正在编辑状态的记录
        this.journalWriter.flush();
        return editor;//返回可编辑的数据实例
    } else {
        return null;
    }
}

public void set(int index, String value) throws IOException {
    //  创建对应要保存数据的文件输出流。文件名的规则为：this.key + "." + index + ".tmp"
    //  用于临时保存
    OutputStreamWriter writer = null;

    try {
        writer = new OutputStreamWriter(this.newOutputStream(index), Util.UTF_8);
        writer.write(value);//写入到临时文件中去
    } finally {
        Util.closeQuietly(writer);
    }

}

public void commit() throws IOException {
    if (this.hasErrors) {//如果在操作临时文件的过程中发生错误，那么当此次保存失效，需要进行清除
        DiskLruCache.this.completeEdit(this, false);
        DiskLruCache.this.remove(this.entry.key);
    } else {
        DiskLruCache.this.completeEdit(this, true);//b保存成功
    }

    this.committed = true;
}

private synchronized void completeEdit(DiskLruCache.Editor editor, boolean success) throws IOException {
    DiskLruCache.Entry entry = editor.entry;
    if (entry.currentEditor != editor) {//非法操作
        throw new IllegalStateException();
    } else {
        int i;
        if (success && !entry.readable) {//保存成功，但是文件不可读，那么需要将数据进行删除
            for(i = 0; i < this.valueCount; ++i) {
                if (!editor.written[i]) {
                    editor.abort();//将保存数据的临时文件进行删除
                    throw new IllegalStateException("Newly created entry didn't create value for index " + i);
                }

                if (!entry.getDirtyFile(i).exists()) {
                    editor.abort();//将保存数据的临时文件进行删除
                    return;
                }
            }
        }

        for(i = 0; i < this.valueCount; ++i) {
            File dirty = entry.getDirtyFile(i);
            if (success) {//保存成功
                if (dirty.exists()) {
                    File clean = entry.getCleanFile(i);
                    dirty.renameTo(clean);//将临时文件转换成正式文件，重新命名操作
                    long oldLength = entry.lengths[i];
                    long newLength = clean.length();
                    entry.lengths[i] = newLength;
                    this.size = this.size - oldLength + newLength;//改变占用的物理内存大小记录
                }
            } else {//保存失败
                deleteIfExists(dirty);//删除临时文件
            }
        }

        ++this.redundantOpCount;
        entry.currentEditor = null;
        if (entry.readable | success) {
            entry.readable = true;
            this.journalWriter.write("CLEAN " + entry.key + entry.getLengths() + '\n');//添加记录，保存完成
            if (success) {
                entry.sequenceNumber = (long)(this.nextSequenceNumber++);
            }
        } else {
            this.lruEntries.remove(entry.key);
            this.journalWriter.write("REMOVE " + entry.key + '\n');//添加记录，删除成功
        }

        this.journalWriter.flush();
        if (this.size > this.maxSize || this.journalRebuildRequired()) {//进行Lru缓存策略管理，可能进行清除无用的文件
            this.executorService.submit(this.cleanupCallable);
        }

    }
}

删除

public synchronized boolean remove(String key) throws IOException {
    this.checkNotClosed();//检查是否为正常的环境状态
    this.validateKey(key);//检查Key是否符合命名规则
    DiskLruCache.Entry entry = (DiskLruCache.Entry)this.lruEntries.get(key);//从内存中读取对应的key
    if (entry != null && entry.currentEditor == null) {//不为空，entry.currentEditor == null标识没有在编辑状态
        for(int i = 0; i < this.valueCount; ++i) {
            File file = entry.getCleanFile(i);//根据规则获取对应key保存的数据文件
            if (file.exists() && !file.delete()) {//进行数据文件的删除
                throw new IOException("failed to delete " + file);
            }

            this.size -= entry.lengths[i];//this.size标志着当前缓存数据的大小
            entry.lengths[i] = 0L;
        }

        ++this.redundantOpCount;
        this.journalWriter.append("REMOVE " + key + '\n');//往日志文件中追加REMOVE key记录
        this.lruEntries.remove(key);//移除key对应的内存记录，此处的LruEntries保存的数据类型为LinkedHashMap
        if (this.journalRebuildRequired()) {
            this.executorService.submit(this.cleanupCallable);//清除日志文件无用的数据
        }else{
            this.journalWriter.flush();//完成对日志文件的记录追加。
        }

        return true;//处理成功返回true
    } else {
        return false;//处理失败返回false
    }
}

答疑

进行什么操作的时候DiskLruCache会对已经保存的数据进行淘汰？需要满足什么条件？

DiskLruCache有个成员变量叫：cleanupCallable，这个变量的类型为Callable，用来在线程池中被执行。此变量执行的任务就是将已保存的数据，采用Lru策略进行删除（淘汰）。
源码分析：

Callable<Void> cleanupCallable = new Callable<Void>() {
    public Void call() throws Exception {
        synchronized(DiskLruCache.this) {//同步监视器
            if (DiskLruCache.this.journalWriter == null) {
                return null;
            } else {
                DiskLruCache.this.trimToSize();//执行Lru策略模式，进行无效无效数据删除
                if (DiskLruCache.this.journalRebuildRequired()) {//判断是否需要重构日志文件
                    DiskLruCache.this.rebuildJournal();//重构日志文件
                    DiskLruCache.this.redundantOpCount = 0;
                }
                return null;
            }
        }
    }
};

private void trimToSize() throws IOException {
    while(this.size > this.maxSize) {//这里的maxSize为初始化时，外部传入的参数。作用：保存数据最大值
        //获取符合Lru策略的数据，也就是要淘汰的数据
        java.util.Map.Entry<String, DiskLruCache.Entry> toEvict = (java.util.Map.Entry)this.lruEntries.entrySet().iterator().next();
        this.remove((String)toEvict.getKey());//此处调用remove方法，具体的逻辑可以参考删除操作
    }
}

在什么时候调用会引发我们的回收机制呢？

有如下几个情况：

调用查询数据的时候。---get(keyName)
插入数据或者修改数据的时候。----completeEdit(DiskLruCache.Editor editor, boolean success)
删除数据的时候.----remove(keyName)

DiskLruCahe如何支持多线程编程

1.使用线程池技术

//线程池单线程模式，核心线程为0，为了减少资源占用，挺好的思维。
new ThreadPoolExecutor(0, 1, 60L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue());
new Callable<Void>() {
    public Void call() throws Exception {
        synchronized(DiskLruCache.this) {//同步监视器
            if (DiskLruCache.this.journalWriter == null) {
                return null;
            } else {
                DiskLruCache.this.trimToSize();//执行Lru策略模式，进行无效无效数据删除
                if (DiskLruCache.this.journalRebuildRequired()) {//判断是否需要重构日志文件
                    DiskLruCache.this.rebuildJournal();//重构日志文件
                    DiskLruCache.this.redundantOpCount = 0;
                }

                return null;
            }
        }
    }
};

//上面两个对象配合使用，解决了下面Callable执行的顺序问题。

同步监视器机制

内部方法.png

上面的代码方法都有加入synchronized关键字，用来支持多线程编程。

DiskLruCache最全面刨析

DiskLruCache概述

想要深入学习DiskLruCache框架需要储备的知识

DiskLruCahe缓存设计逻辑

DisLruCache内部代码逻辑

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