介绍
一个缓存类,持有缓存对象的强引用。每当使用到一个缓存的value,会把它放到数据容器的顶部。当缓存存满,数据容器尾部的缓存value被驱逐。
注意点
- 如果你的缓存对象需要显示释放,重写entryRemoved
- 如果读取缓存发生未命中而且需要为此次读取生成一个对象返回,需要重写create。这样的话,使用者可以认为即使缓存未命中,夜总会返回一个value。
- 默认,缓存的size是计算的entry的个数。你可以通过重写sizeOf实现缓存的size是每个entery对应value的大小相加。
- LruCache不予许null作为key或者value。当出现return为null,代表没有这个key对应的value
- LruCache提供的操作是线程安全的。
阅读
LinkedHashMap是Lrucache的核心数据容器,LruCache最近最少使用策略也是通过LinedHashMap天然实现。我们这里不去谈LinkedHashMap的存储,只看LurCache的初始化,get/put/remove操作。
初始化
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);
}
只是初始化maxsize字段,没做什么特别的事情。
get
public final V get(K key) {
// 验证key不能为null
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
//进行读取动作,通过synchronized保证并发
synchronized (this) {
mapValue = map.get(key);
if (mapValue != null) {
hitCount++;
return mapValue;
}
missCount++;
}
// 未命中时,create一个value。若未重写create,返回null
// 这个方法可能发生并发操作。若发生并发,永远抛弃createValue
V createdValue = create(key);
if (createdValue == null) {
return null;
}
// 可以发现,任何涉及对linkedhashmap进行操作的时候,
// 需要进行synchronization处理
synchronized (this) {
createCount++;
mapValue = map.put(key, createdValue);
if (mapValue != null) {
// 这里就是上面说的,并发的时候,抛弃createValue
map.put(key, mapValue);
} else {
size += safeSizeOf(key, createdValue);
}
}
if (mapValue != null) {
entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
return mapValue;
} else {
trimToSize(maxSize);
return createdValue;
}
}
put
public final V put(K key, V value) {
// 不支持key value 为null。
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
V previous;
synchronized (this) {
putCount++;
// 不管三七二十一先加入linkedhashmap,最后判断是否溢出
size += safeSizeOf(key, value);
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
// 这里判断溢出,回收。
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
remove
public final V remove(K key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V previous;
synchronized (this) {
previous = map.remove(key);
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, null);
}
return previous;
}
trimToSize 最少算法在这里被涉及到
**public void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {
K key;
V value;
synchronized (this) {
// linkedhashmap的eldest就提供了最少使用的entry。
Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}**
总结
看了这几个操作,是否感觉空空?是的,这几个操作也就是注意synchronization,固定的entryRmove通知,再无其他。而最少使用的实现,看LinkedHashMap。