universalimageloader 的 MemoryCache 源码分析

背景

前段时间稍微修改了下我们图片框架的最大缓存值，昨天优化组的同事找到了我说现在内存变的很大，然后带着一些疑惑还是再次仔细的阅读了下 universalimageloader 的 MemoryCache 源码。

universalimageloader 的 MemoryCache 分类与简单功能介绍：

其类图如下（来源网路）：

功能：

• LruMemoryCache:lru算法，强引用
• LimitedAgeMemoryCache：超出时间则删除，强引用
• FuzzyKeyMemoryCache：同一个图片新的尺寸会覆盖缓存中该图片老的尺寸。
• WeakMemoryCache：弱引用
• LimitedMemoryCache：强和弱引用，设置的内存超出16M会有个log警告，未超出容量用强引用，超出和未超出的都会用软引用，下面几个都是它的子类都包含它的特性。
  
  • FIFOLimitedMemoryCache：先进先出的缓存策略，当超过缓存限定值，
    先删除最先加入缓存的bitmap
  • LRULimitedMemoryCache：lru算法，弱引用，当超过缓存限定值，
    先删除最近最少使用的bitmap
  • LargestLimitedMemoryCache：当超过缓存限定值，
    先删除最大的bitmap
  • UsingFreqLimitedMemoryCache：当超过缓存限定值，
    先删除使用次数最少的bitmap

源码分析：

下面主要分析 LimitedMemoryCache 与其相关子类或者父类源码，其他像 LruMemoryCache 这种就是利用了下 LinkedHashMap 的 Lru 特性而已。

LimitedMemoryCache：

最大缓存：

我们在使用 LimitedMemoryCache 或者其子类时，需要在构造中设定一个最大允许的缓存值，这个缓存值其实是最大的强引用的缓存大小。

可以看到如果超出 MAX_NORMAL_CACHE_SIZE（16M） 会有一个警告。

put:

首先会检查当前需要存入的 bitmap 大小是否小于设置的最大允许值，如果不小于那边是不会加入到强引用的，而是直接走 super.put ,super.put 其实就是直接把这个 bitmap 对象存入了弱引用，这个弱引用没设置大小。如果当前bitmap 的值小于设置的最大允许值那么才会进入一系列的检查与强引用，它可能会循环删除强引用里面的bitmap，让强引用里面的总大小一直小于我们设置的最大允许值。
可以看到里面可能会调用到 removeNext方法，这是一个抽象方法，你可以实现不同的策略。
其四个子类都复写了 put 方法，但是都是首先调用了 super.put() ,然后再根据自己的缓存特性做不同的操作。如下面的 LargestLimitedMemoryCache ：

@Override
    public boolean put(String key, Bitmap value) {
        if (super.put(key, value)) {
            valueSizes.put(value, getSize(value));
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

这里就存入了 valueSizes,key 是一个 bitmap ,value 是这个bitmap 的大小，因为 LargestLimitedMemoryCache 等下如要删除的时候需要找到最大的 bitmap，所以就有必要为每个 bitmap 做一个映射。其他几个子类原理也差不多，只是实现不一样。

removeNext

如上面所说 removeNext 是由子类实现的，看了最上面的类图后我们也知道了它的子类有哪些。

LRULimitedMemoryCache 的 removeNext：

@Override
    protected Bitmap removeNext() {
        Bitmap mostLongUsedValue = null;
        synchronized (lruCache) {
            Iterator> it = lruCache.entrySet().iterator();
            if (it.hasNext()) {
                Entry entry = it.next();
                mostLongUsedValue = entry.getValue();
                it.remove();
            }
        }
        return mostLongUsedValue;
    }

LRULimitedMemoryCache removeNext 的时候就是利用 LinkedHashMap 含有的 LRU 特性移除一个即可，这就实现了 LRU 的效果。

LargestLimitedMemoryCache 的 removeNext：

@Override
    protected Bitmap removeNext() {
        Integer maxSize = null;
        Bitmap largestValue = null;
        Set> entries = valueSizes.entrySet();
        synchronized (valueSizes) {
            for (Entry entry : entries) {
                if (largestValue == null) {
                    largestValue = entry.getKey();
                    maxSize = entry.getValue();
                } else {
                    Integer size = entry.getValue();
                    if (size > maxSize) {
                        maxSize = size;
                        largestValue = entry.getKey();
                    }
                }
            }
        }
        valueSizes.remove(largestValue);
        return largestValue;
    }

LargestLimitedMemoryCache removeNext 的时候就是去遍历查找缓存（强引用）里面最大的一个bitmap， 最后将它删除即可。

FIFOLimitedMemoryCache 的 removeNext：

@Override
    protected Bitmap removeNext() {
        return queue.remove(0);
    }

FIFOLimitedMemoryCache 看名字就知道了， first in first out,所以里面只需要维护一个队里就可以了，每次需要 removeNext 的时候干掉头部的即可。

UsingFreqLimitedMemoryCache 的 removeNext：

@Override
    protected Bitmap removeNext() {
        Integer minUsageCount = null;
        Bitmap leastUsedValue = null;
        Set> entries = usingCounts.entrySet();
        synchronized (usingCounts) {
            for (Entry entry : entries) {
                if (leastUsedValue == null) {
                    leastUsedValue = entry.getKey();
                    minUsageCount = entry.getValue();
                } else {
                    Integer lastValueUsage = entry.getValue();
                    if (lastValueUsage < minUsageCount) {
                        minUsageCount = lastValueUsage;
                        leastUsedValue = entry.getKey();
                    }
                }
            }
        }
        usingCounts.remove(leastUsedValue);
        return leastUsedValue;
    }

UsingFreqLimitedMemoryCache 的 removeNext 是每次干掉使用次数最少的，也是去循环变量存有 bitmap 与其使用次数的 map ,然后找到最少次数的，最后移除掉。
我们来看下次数是怎么累加的

@Override
    public Bitmap get(String key) {
        Bitmap value = super.get(key);
        // Increment usage count for value if value is contained in hardCahe
        if (value != null) {
            Integer usageCount = usingCounts.get(value);
            if (usageCount != null) {
                usingCounts.put(value, usageCount + 1);
            }
        }
        return value;
    }

非常简单，就是每 get 一次对应的就加一。

总结

根据不同的场景选用不同的缓存模式还是有必须的，既然要选择那就有必要弄清楚每个选项的优劣。