一日一学_LruCache(源码解读)

在学习LruCache源码之前,我们有必要简单了解LinkedHashMap(使用):

LinkedHashMap

LinkedHashMap 内部维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序,该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。(多个线程同时访问链接的哈希映射,其中至少一个线程从结构上修改了该映射,必须保持外部同步。)

  • LinkedHashMap元素的顺序:
  1. 插入顺序的链表;(默认插入顺序)
  2. 访问顺序(调用 get 方法)的链表。(调用get方法后,会将这次元素移到链表尾)

定义一般都是很难理解的,来俩个demo就明白了


其实很简答
LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>();
    map.put("A","java");
    map.put("B", "golang");
    map.put("C", "c#");
    map.put("D", "php");

    Iterator iter = map.entrySet().iterator();
    while (iter.hasNext()) {
        Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
        System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
    }

运行结果

A=java
B=golang
C=c#
D=php

log可以看出输出顺序按照插入顺序的!
访问顺序进行排序么?下面我们继续

 LinkedHashMap<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(16,0.75f,true);
    map.put("A","java");
    map.put("B", "golang");
    map.put("C", "c#");
    map.put("D", "php");
    map.get("A");
    map.get("D");

    Iterator iter = map.entrySet().iterator();
    while (iter.hasNext()) {
        Map.Entry entry = (Map.Entry) iter.next();
        System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue());
    }

构造函数不相同,看一下结果


B=golang
C=c#
A=java
D=php


LruCache源码分析

先对get方法进行分析

public final V get(K key) {
        // key为空会抛异常
        if (key == null) {
            throw new NullPointerException("key == null");
        }

        V mapValue;
        synchronized (this) {
            //若key不为空则命中次数hitCount加1并return这个value,
            mapValue = map.get(key);
            if (mapValue != null) {
                hitCount++;
                return mapValue;
            }
            //否则missCount加1
            missCount++;
        }
        //根据key尝试创建value,如果创建返回的createdValue是null, 直接返回null
      V createdValue = create(key);
        if (createdValue == null) {
            return null;
        }

        synchronized (this) {
            //若createdValue不为null,则把createdValue放回map
            createCount++;
            mapValue = map.put(key, createdValue);

            if (mapValue != null) {
                // There was a conflict so undo that last put
                map.put(key, mapValue);
            } else {
                size += safeSizeOf(key, createdValue);
            }
        }
        //存在旧值则返回旧值,否则返回这个createdValue。
        //这一步是不是很迷糊啊
        /*
              map.put("A","java");
              String  Astr =  map.put("A","c#");
              key一致的情况下(Astr上一个旧值是java)
        */
        if (mapValue != null) {
            entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
            return mapValue;
        } else {
            trimToSize(maxSize);
            return createdValue;
        }
    }

再看看我们put方法

 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++;
            //put方法将键值对放入map
            size += safeSizeOf(key, value);
            previous = map.put(key, value);
            if (previous != null) {
                size -= safeSizeOf(key, previous);
            }
        }

        if (previous != null) {
            entryRemoved(false, key, previous, value);
        }
        //重新计算大小,删除访问次数最少的元素。
        trimToSize(maxSize);
        return previous;
    }

trimToSize会一直尝试删除队首元素(访问次数最少的元素),直到size不超过最大容量。

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!");
                }

                if (size <= maxSize) {
                    break;
                }

                Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
                if (toEvict == null) {
                    break;
                }
                //移除第一个(最少使用的元素)
                key = toEvict.getKey();
                value = toEvict.getValue();
                map.remove(key);
                size -= safeSizeOf(key, value);
                evictionCount++;
            }

            entryRemoved(true, key, value, null);
        }
    }


    //这个方法要特别注意,如果看了我Rxhttp缓存那块代码,
    //应该知道我重写这个方法,测量对象内存大小(总和)与maxsize进行比较,
    //才能正确的进行内存回收
   protected int sizeOf(K key, V value) { 
          return 1; 
    }

Rxhttp部分代码


 mCache = new LruCache<String, Serializable>(cacheSize) {
            @Override
            protected int sizeOf(String key, Serializable value) {
               return  calcSize(value);
            }
        };

-------------------
  /**
     * 测量对象内存占用大小(实现Serializable)
     * 这么测量对象内存是错误的(有误差)
     */
   
 private static int calcSize(Serializable o) {
        int ret = 0;
        class DumbOutputStream extends OutputStream {
            int count = 0;
            public void write(int b) throws IOException {
                count++; // 只计数,不产生字节转移
            }
        }
        DumbOutputStream buf = new DumbOutputStream();
        ObjectOutputStream os = null;
        try {
            os = new ObjectOutputStream(buf);
            os.writeObject(o);
            ret = buf.count;
        } catch (IOException e) {
            // No need handle this exception
            e.printStackTrace();
            ret = -1;
        } finally {
            try {
                os.close();
            } catch (Exception e) {
            }
        }
        return ret;
    }

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