在早期，各大图片缓存框架流行之前，常用的内存缓存方式是软引用（SoftReference）和弱引用（WeakReference），如大部分的使用方式：HashMap<String, SoftReference<Drawable>> imageCache;这种形式。从Android 2.3（Level 9）开始，垃圾回收器更倾向于回收SoftReference或WeakReference对象，这使得SoftReference和WeakReference变得不是那么实用有效。同时，到了Android 3.0（Level 11）之后，图片数据Bitmap被放置到了内存的堆区域，而堆区域的内存是由GC管理的，开发者也就不需要进行图片资源的释放工作，但这也使得图片数据的释放无法预知，增加了造成OOM的可能。因此，在Android3.1以后，Android推出了LruCache这个内存缓存类，LruCache中的对象是强引用的。
根据LRU算法的思想，要实现LRU最核心的是要有一种数据结构能够基于访问顺序来保存缓存中的对象，这样我们就能够很方便的知道哪个对象是最近访问的，哪个对象是最长时间未访问的。LruCache选择的是LinkedHashMap这个数据结构，LinkedHashMap是一个双向循环链表，在构造LinkedHashMap时，通过一个boolean值来指定LinkedHashMap中保存数据的方式，LinkedHashMap的一个构造方法如下：
/*
* 初始化LinkedHashMap
* 第一个参数：initialCapacity，初始大小
* 第二个参数：loadFactor，负载因子=0.75f
* 第三个参数：accessOrder=true，基于访问顺序；accessOrder=false，基于插入顺序
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
init();
this.accessOrder = accessOrder;
}
显然，在LruCache中选择的是accessOrder = true；此时，当accessOrder 设置为 true时，每当我们更新（即调用put方法，put方法没有重写，调用的还是HashMap的put方法，会把元素放在最后面）或访问（即调用get方法）map中的结点时，LinkedHashMap内部都会将这个结点移动到链表的尾部，因此，在链表的尾部是最近刚刚使用的结点，在链表的头部是是最近最少使用的结点，当我们的缓存空间不足时，就应该持续把链表头部结点移除掉，直到有剩余空间放置新结点。 可以看到，LinkedHashMap完成了LruCache中的核心功能，那LruCache中剩下要做的就是定义缓存空间总容量，当前保存数据已使用的容量，对外提供put、get方法。
LruCache是线程安全的，因为在put、get、trimToSize、remove的方法中都加入synchronized进行同步控制。
上面就是整个LruCache中比较核心的的原理和方法，对于LruCache的使用者来说，我们其实主要注意下面几个点：
- 在构造LruCache时提供一个总的缓存大小
- 重写sizeOf方法，对存入map的数据大小进行自定义测量
- 根据需要，决定是否要重写entryRemoved()方法
- 使用LruCache提供的put和get方法进行数据的缓存
