某年某月某日，糖葫芦同学在掘金app上看了几篇文章，偶然看到了一篇熟悉的词LRU算法，脑海里就想这不是经常说的嘛，就那么回事，当天晚上睡觉，LRU算法是啥来着，好像是什么最近最少使用的，白天在地铁上看的文章也不少，但是到晚上想想好像啥也没记住，就记得LRU算法，我发现人大多数是这样的啊，对于自己熟悉的部分呢还能记着点，不熟悉或者不会的可能真的是看过就忘啊~既然这样还不如先把熟悉的弄明白。
第二天来到公司，我觉着还是有必要看一下这个LRU的源码，到底是怎么回事，嗯，糖葫芦同学刷刷得看，下面我们将进入正题，请戴眼镜的同学把眼镜擦一擦，哈哈哈
First
先看源码，再用具体的demo加以验证，我们先看一下这个LruCache这个类的大致结构和方法，如下图所示：
这又是 get(K)，put(K,V), remove(K) 的方法的 给人的感觉就像是一个Map的集合嘛，又有Key ，又有value 的，再看下具体的代码：
public class LruCache<K, V> {
private final LinkedHashMap<K, V> map;
/** Size of this cache in units. Not necessarily the number of elements. */
private int size;
private int maxSize;
private int putCount;
private int createCount;
private int evictionCount;
private int hitCount;
private int missCount;
/**
* @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");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
看到开头，我们就明白了，哦原来这个LruCache类中维护一个LinkedHashMap的一个集合，缓存我们这个对象，而且构造方法里需要我们传入一个maxSize的一个值，根据上面的注释我们就明白了这个就是我们LruCache缓存对象的最大数目。
有什么用呢？
根据惯性思维，我们可以认为，在put新的缓存对象的时候，根据我们设定的最大值remove集合里的某些缓存对象，进而添加新的缓存对象。
Second
根据我们的分析，我们有必要去看一下这个put方法的源码：
/**
* 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;
synchronized (this) {
putCount++;
size += safeSizeOf(key, value);
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
代码量也不是特别多，我们看下这个，在这个synchronized同步代码块里，我们看到这个 size,是对put进来缓存对象个数的累加，然后调用集合的map.put方法，返回一个对象 previous ，就是判断这个集合中是否添加了这个缓存对象，如果不为null,就对size减回去。
最后又调用一个 trimToSize(maxSize)方法，上面都是对添加一些逻辑的处理，那么不可能无限制添加啊，肯定有移除操作，那么我们推测这个逻辑可能在这个trimToSize(maxSize) 里处理。
源码如下：
/**
* 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!");
}
//只要当前size<= maxSize 就结束循环
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
// 获取这个对象，然后从map中移除掉，保证size<=maxSize
Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
注释：Remove the eldest entries until the total of remaining entries is at or below the requested size 大概意思是说：清除时间最久的对象直到剩余缓存对象的大小小于设置的大小。没错是我们想找的。
这里说明一下：maxSize就是我们在构造方法里传入的，自己设置的
public LruCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
这样LruCache的核心方法 trimToSize方法我们就说完了，接下来我将通过实例再次验证下：
设置场景
假设我们设置maxSize 为2，布局里显示3个imageView,分别代表3张我们要显示的图片，我们添加3张图片，看看会不会显示3张？
xml布局显示如下（代码就不贴了，很简单）：
activity代码如下：
public final int MAX_SIZE = 2;
@Override
protected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.layout_lru);
ImageView iv1 = (ImageView) findViewById(R.id.iv1);
ImageView iv2 = (ImageView) findViewById(R.id.iv2);
ImageView iv3 = (ImageView) findViewById(R.id.iv3);
Bitmap bitmap1 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.bg);
Bitmap bitmap2 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.header_img);
Bitmap bitmap3 = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.ic_launcher);
LruCache<String,Bitmap> lruCache = new LruCache<>(MAX_SIZE);
lruCache.put("1",bitmap1);
lruCache.put("2",bitmap2);
lruCache.put("3",bitmap3);
Bitmap bitmap = lruCache.get("1");
iv1.setImageBitmap(bitmap);
Bitmap b2 = lruCache.get("2");
iv2.setImageBitmap(b2);
Bitmap b3 = lruCache.get("3");
iv3.setImageBitmap(b3);
}
图：
我们可以先尝试分析一下：因为我们设置的MaxSize 是2 ，那么在put第三个Bitmap的时候，在trimToSize方法中，发现这个size是3 ，maxSize 是2，会继续向下执行,不会break,结合下面代码看下
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!");
}
//第一次循环：此时 size 是3，maxSize 是 2
//第二次循环，此时 size 是 2 ，maxSize 是 2 ，满足条件，break,结束循环
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
//获取最先添加的第一个元素
Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
//移除掉第一个缓存对象
map.remove(key);
// size = 2,减去移除的元素
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
这个 safeSizeOf 是调用sizeOf方法。
那么也就是说，我们在put第三个bitmap的时候，LruCache 会自动帮我们移除掉第一个缓存对象，因为第一个最先添加进去，时间也最长，当然后添加的bitmap就是新的，最近的，那么我们推断这个iv1是显示不出图片的，因为被移除掉了，其它剩余两个可以显示，分析就到这里，看下运行结果是不是跟我们分析的一样：
哇！真的跟我们想的一样耶，证明我们想的是对的。这里我们思考一下就是为什么LruCache使用了这个LinkedHashMap,为什么LinkedHashMap的创造方法跟我们平时创建的不太一样，源码是这样的：
public LruCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
这里说一下评论里
藏地情人评论是：new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true)这句代码表示，初始容量为零，0.75是加载因子，表示容量达到最大容量的75%的时候会把内存增加一半。最后这个参数至关重要。表示访问元素的排序方式，true表示按照访问顺序排序，false表示按照插入的顺序排序。这个设置为true的时候，如果对一个元素进行了操作(put、get)，就会把那个元素放到集合的最后。
确实也是这样的，我们看下LinkedHashMap的源码：
/**
* Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - <tt>true</tt> for
* access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
里面这个assessOrder 注释里也说的很明白：the ordering mode - <tt>true</tt> for * access-order, <tt>false</tt> for insertion-order -> true 呢就表示会排序，false 就代表按照插入的顺序。默认不传就是 false ,而且我们每次 get(K) put(K,V) 的时候 会根据这个变量调整元素在集合里的位置。而这么做的目的也只有一个：保留最近使用的缓存对象，举个例子说明一下：
我们向这个集合里添加了三种元素
LruCache<String, Bitmap> lruCache = new LruCache<>(MAX_SIZE);(MAX_SIZE=2)
lruCache.put("1", bitmap1);
lruCache.put("2", bitmap2);
lruCache.put("3", bitmap3);
此时它们在集合里的顺序是这样的：
那比如说我们在put 3 元素之前，使用了1元素，就是调用了get("1")方法，我们知道LinkedHashMap就会改变链表里元素的存储顺序，代码是这样的：
lruCache.put("1", bitmap1);
lruCache.put("2", bitmap2);
lruCache.get("1");
lruCache.put("3", bitmap3);
那么此时对应链表里的顺序就是：
当我们再调用显示的时候，循环遍历就会优先把第一个位置的key = "2" 的缓存对象移除掉，保证了最近使用的原则，当然了因为把这个max_size = 2所以在我们执行lruCache.put("3", bitmap3); 时，集合最终会变成这样：
集合里只剩下 1 ,3对应的缓存对象。
至此，LruCache就说完了，如果看完的你有不明白的地方可以留言，一起讨论下~
