Android中的缓存概述
一、缓存介绍：
（一）、Android中缓存的必要性：
智能手机的缓存管理应用非常的普遍和需要，是提高用户体验的有效手段之一。
1、没有缓存的弊端：
* 流量开销：对于客户端——服务器端应用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量。
* 加载速度：如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户体验会非常糟糕。
* 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢？异步下载+本地缓存
2、缓存带来的好处：
* 1. 服务器的压力大大减小；
* 2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验好)；
* 3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验好)；
* 4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)。
3、缓存管理的应用场景：
* 1. 提供网络服务的应用；
* 2. 数据更新不需要实时更新，即便是允许3-5分钟的延迟也建议采用缓存机制；
* 3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)
4、大位图导致内存开销大的原因是什么？
* 1.下载或加载的过程中容易导致阻塞；
* 大位图Bitmap对象是png格式的图片的30至100倍；
* 2.大位图在加载到ImageView控件前的解码过程；BitmapFactory.decodeFile()会有内存消耗。
5、缓存设计的要点：
* 1.命中率；
* 2.合理分配占用的空间；
* 3.合理的缓存层级。
（二）、加载图片的正确流程是：“内存-文件-网络 三层cache策略”
1、先从内存缓存中获取，取到则返回，取不到则进行下一步；
2、从文件缓存中获取，取到则返回并更新到内存缓存，取不到则进行下一步；
3、从网络下载图片，并更新到内存缓存和文件缓存。
具体说就是：同一张图片只要从网络获取一次，然后在本地缓存起来，之后加载同一张图片时就从缓存中去加载。从内存缓存读取图片是最快的，但是因为内存容量有限，所以最好再加上文件缓存。文件缓存空间也不是无限大的，容量越大读取效率越低，因此可以设置一个限定大小比如10M，或者限定保存时间比如一天。
在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值，value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。
（三）、内存缓存分类：
在JDK1.2以前的版本中，当一个对象不被任何变量引用，那么程序就无法再使用这个对象。也就是说，只有对象处于可触及状态，程序才能使用它。这 就像在日常生活中，从商店购买了某样物品后，如果有用，就一直保留它，否则就把它扔到垃圾箱，由清洁工人收走。一般说来，如果物品已经被扔到垃圾箱，想再 把它捡回来使用就不可能了。但有时候情况并不这么简单，你可能会遇到类似鸡肋一样的物品，食之无味，弃之可惜。这种物品现在已经无用了，保留它会占空间，但是立刻扔掉它也不划算，因为也许将来还会派用场。对于这样的可有可无的物品，一种折衷的处理办法是：如果家里空间足够，就先把它保留在家里，如果家里空间不够，即使把家里所有的垃圾清除，还是无法容纳那些必不可少的生活用品，那么再扔掉这些可有可无的物品。
从JDK1.2版本开始，把对象的引用分为四种级别，从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。
这四种级别由高到低依次为：强引用、软引用、弱引用和虚引用。
下图为对象层次的引用
1、强引用：（在Android中LruCache就是强引用缓存）
平时我们编程的时候例如：Object object=new Object（）；那object就是一个强引用了。如果一个对象具有强引用，那就类似于必不可少的生活用品，垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OOM异常，使程序异常终止，也不会回收具有强引用的对象来解决内存不足问题。
2、软引用（SoftReference）：
软引用类似于可有可无的生活用品。如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它，如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。 软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。
使用软引用能防止内存泄露，增强程序的健壮性。
3、弱引用（WeakReference）：
弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。 弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。
4、虚引用（PhantomReference）
“虚引用”顾名思义，就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。 虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。
虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于：虚引用必须和引用队列（ReferenceQueue）联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象的内存之前，把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用，来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。程序如果发现某个虚引用已经被加入到引用队列，那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。
【相关应用：】
在java.lang.ref包中提供了三个类：SoftReference类、WeakReference类和PhantomReference类，它们分别代表软引用、弱引用和虚引用。ReferenceQueue类表示引用队列，它可以和这三种引用类联合使用，以便跟踪Java虚拟机回收所引用的对 象的活动。
二、内存保存：
在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中（A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。
先定义A缓存：
1. private final HashMapmHardBitmapCache = new LinkedHashMap(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) {
2. @Override
3. protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry eldest) {
4. if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {
5. //当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率
6. mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference(eldest.getValue()));
7. return true;
8. } else
9. return false;
10. }
11. }; 再定义B缓存：
1. /**
2. *当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。
3. *Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉
4. */
5. private final staticConcurrentHashMap> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2); 从缓存中获取数据：
1. /**
2. * 从缓存中获取图片
3. */
4. private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {
5. // 先从mHardBitmapCache缓存中获取
6. synchronized (mHardBitmapCache) {
7. final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);
8. if (bitmap != null) {
9. //如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除
10. mHardBitmapCache.remove(url);
11. mHardBitmapCache.put(url,bitmap);
12. return bitmap;
13. }
14. }
15. //如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找
16. SoftReferencebitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);
17. if (bitmapReference != null) {
18. final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();
19. if (bitmap != null) {
20. return bitmap;
21. } else {
22. mSoftBitmapCache.remove(url);
23. }
24. }
25. return null;
26. } 如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：
1. /**
2. * 异步下载图片
3. */
4. class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask {
5. private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;
6. private String url;
7. private finalWeakReference imageViewReference;
8. public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {
9. imageViewReference = newWeakReference(imageView);
10. }
11.
12. @Override
13. protected BitmapdoInBackground(String... params) {
14. final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android");
15. url = params[0];
16. final HttpGet getRequest = newHttpGet(url);
17. try {
18. HttpResponse response =client.execute(getRequest);
19. final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode();
20. if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) {
21. Log.w(TAG, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode);
22. return null;
23. }
24. final HttpEntity entity =response.getEntity();
25. if (entity != null) {
26. InputStream inputStream =null;
27. OutputStream outputStream =null;
28. try {
29. inputStream =entity.getContent();
30. finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream();
31. outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream, IO_BUFFER_SIZE);
32. copy(inputStream,outputStream);
33. outputStream.flush();
34. final byte[] data =dataStream.toByteArray();
35. final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);
36. return bitmap;
37. } finally {
38. if (inputStream !=null) {
39. inputStream.close();
40. }
41. if (outputStream !=null) {
42. outputStream.close();
43. }
44. entity.consumeContent();
45. }
46. }
47. } catch (IOException e) {
48. getRequest.abort();
49. Log.w(TAG, "I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url, e);
50. } catch (IllegalStateException e) {
51. getRequest.abort();
52. Log.w(TAG, "Incorrect URL:" + url);
53. } catch (Exception e) {
54. getRequest.abort();
55. Log.w(TAG, "Error whileretrieving bitmap from " + url, e);
56. } finally {
57. if (client != null) {
58. client.close();
59. }
60. }
61. return null;
62. } 还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。
三、本地文件缓存：
对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从SDCard上去获取，这是三层缓存策略中的第二层。
采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。
sdcard保存：
1.在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M
2.当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去download服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。
3.下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。
保存图片到SD卡上
1. private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {
2. if (bm == null) {
3. Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");
4. return;
5. }
6. //判断sdcard上的空间
7. if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) {
8. Log.w(TAG, "Low free space onsd, do not cache");
9. return;
10. }
11. String filename =convertUrlToFileName(url);
12. String dir = getDirectory(filename);
13. File file = new File(dir +"/" + filename);
14. try {
15. file.createNewFile();
16. OutputStream outStream = newFileOutputStream(file);
17. bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream);
18. outStream.flush();
19. outStream.close();
20. Log.i(TAG, "Image saved tosd");
21. } catch (FileNotFoundException e) {
22. Log.w(TAG,"FileNotFoundException");
23. } catch (IOException e) {
24. Log.w(TAG,"IOException");
25. }
26. } 计算sdcard上的空间：
1. /**
2. * 计算sdcard上的剩余空间
3. * @return
4. */
5. private int freeSpaceOnSd() {
6. StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
7. double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
8. return (int) sdFreeMB;
9. } 修改文件的最后修改时间
1. /**
2. * 修改文件的最后修改时间
3. * @param dir
4. * @param fileName
5. */
6. private void updateFileTime(String dir,String fileName) {
7. File file = new File(dir,fileName);
8. long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();
9. file.setLastModified(newModifiedTime);
10. } 本地缓存优化
1. /**
2. *计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定
3. * 那么删除40%最近没有被使用的文件
4. * @param dirPath
5. * @param filename
6. */
7. private void removeCache(String dirPath) {
8. File dir = new File(dirPath);
9. File[] files = dir.listFiles();
10. if (files == null) {
11. return;
12. }
13. int dirSize = 0;
14. for (int i = 0; i < files.length;i++) {
15. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
16. dirSize += files[i].length();
17. }
18. }
19. if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {
20. int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1);
21.
22. Arrays.sort(files, newFileLastModifSort());
23.
24. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
25.
26. for (int i = 0; i 27.
28. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
29.
30. files[i].delete();
31.
32. }
33.
34. }
35.
36. }
37.
38. }
39. /**
40. * 删除过期文件
41. * @param dirPath
42. * @param filename
43. */
44. private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) {
45.
46. File file = new File(dirPath,filename);
47.
48. if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {
49.
50. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
51.
52. file.delete();
53.
54. }
55.
56. } 文件使用时间排序
1. /**
2. * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 *
3. */
4. classFileLastModifSort implements Comparator{
5. public int compare(File arg0, File arg1) {
6. if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) {
7. return 1;
8. } else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) {
9. return 0;
10. } else {
11. return -1;
12. }
13. }
14. } 强引用.软引用实例
思路及分析：
首先缓存主要是缓存图片的。。。。
强缓存在堆中的每一个对象在栈中都有一个地址引用它。。。程序关闭它，强引用被关闭，但是垃圾回收机制不能回收他。。。。手机闲时可以相对大点，忙时小点，一般为整个手机剩余空间的八分之一。。。。
当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。
点击先从网上下载图片，并且在主线程handler中的handleMessage接收数据并且把下载的图片放到强缓存（一般是分配四兆空间，内存的八分之一）中（单独写一个方法用来往强缓存中加数据），再在监听器的最前面加上判断bitmap是否为空，第一次已经下载好了，所以不为空，所以就不用再执行访问网络了。直接从强缓存中取出来，更新控件。。。当强缓存中的空间满了时，就把最不常用的放到软缓存中，当内存空间不够的时候，回收机制才会回收他（防止内存溢出OOM），当内存空间够用的时候回收机制不会回收他。。。。
内存计算哪些对象不被经常使用（根据多长时间，使用了多少次，10天5次，一天三次等的比较）。
弱缓存跟虚缓存一般都不用，因为他们只要回收机制一回收垃圾就会首先回收他们，但是回收时如果还有挂着引用的就会在栈中记录一下。。。。
当需要缓存的内容超过剩余空间的总内存，则使用文件缓存，可以存到SD卡中，也可以创建一个手机mysql数据库，存到数据库中。。。。
访问时内存访问比文件访问速度快。。。
内存（强缓存-》软缓存）->文件（SD卡，数据库）->网络
有时候也把软缓存当做第二级缓存
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="fill_parent"
android:layout_height="fill_parent"
android:orientation="vertical" >
<ImageView
android:id="@+id/imageView1"
android:layout_width="200dp"
android:layout_height="200dp"
android:src="@drawable/ic_launcher" />
<Button
android:id="@+id/button1"
android:layout_width="wrap_content"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="开始" />
LinearLayout>public class MainActivity extends Activity {
private final static String TAG="MainActivity";
private LruCache lruCache;
private LinkedHashMap> softReference;
private static final int SOFT_CACHE_NUM = 20; // 软引用缓存个数
private ProgressDialog pDialog;
private Handler handler=new Handler(){
public void handleMessage(Message msg) {
switch(msg.what){
case 0:
break;
case 1:
byte[] buffer=(byte[]) msg.obj;
Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(buffer, 0, buffer.length);
addBitmapToMemory("memory", bitmap);
imageView1.setImageBitmap(bitmap);
pDialog.dismiss();
break;
}
};
};
private ImageView imageView1;
private Button button1;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
imageView1=(ImageView) this.findViewById(R.id.imageView1);
button1=(Button) this.findViewById(R.id.button1);
pDialog=new ProgressDialog(MainActivity.this);
pDialog.setMessage("请求中....");
//强引用对象
//在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值（也可以随意写），value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。
lruCache=new LruCache(4*1024*1024){
//计算每一个键值对的大小
protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
return value.getWidth()*value.getHeight();
};
@Override
protected void entryRemoved(boolean evicted, String key,
Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {
super.entryRemoved(evicted, key, oldValue, newValue);
//这里就是当如果强引用缓存满的时候，会根据Lru算法将最近没有被使用的图片（Bitmap oldValue）转入到软引用中
if(oldValue!=null){
softReference.put(key, new SoftReference(oldValue));
}
}
};
//软引用-- 如果这点难理解的话 可以将这个代码删除
softReference=new LinkedHashMap>(SOFT_CACHE_NUM,0.75f,true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(
java.util.Map.Entry> eldest) {
//如果软引用的个数大于了20，最旧的软引用将会被从链式哈希表中移出
if(size()>SOFT_CACHE_NUM){
return true;
}
return false;
}
};
//点击开始按钮的时候 第一次 是访问网络 第二次在点击的话 缓存中已经存在了就不需要访问网络
button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
@Override
public void onClick(View v) {
Bitmap bitmap=getBitmapFromMemory("memory");
if(bitmap!=null){
imageView1.setImageBitmap(bitmap);
}else{
Log.i(TAG, "--网络");
pDialog.show();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
HttpClient httpClient=new DefaultHttpClient();
HttpGet httpGet=new HttpGet("http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif");
try {
HttpResponse response=httpClient.execute(httpGet);
if(response.getStatusLine().getStatusCode() == 200){
byte[] buffer=EntityUtils.toByteArray(response.getEntity());
Message msg=Message.obtain();
msg.what=1;
msg.obj=buffer;
handler.sendMessage(msg);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
}
}
});
}
public Bitmap getBitmapFromMemory(String key){
//1.先从强引用中获取
Bitmap bitmap=lruCache.get(key);
if(bitmap!=null){
//如果找到的话，把元素移到linkedHashMap的最前面，从而保证在lru算法中是最后被删除
//LinkedHashMap是HashMap的一个子类，它保留插入的顺序，如果需要输出的顺序和输入时的相同，那么就选用LinkedHashMap。
//先从队列中删除，在重新放入到队列中就是在队列的最后进入的一个,也就是队列的第一位的（也就是最后被移除的），主要是想保证最近使用的最后被移除。。。
lruCache.remove(key);
lruCache.put(key, bitmap);
Log.i(TAG, "--强引用");
return bitmap;
}
//2.如果强引用中没有找到的话 如果软引用中存在就将它移到强引用中 然后软引用移除
SoftReference bitmapReference=softReference.get(key);
if(bitmapReference!=null){
bitmap=bitmapReference.get();
if(bitmap!=null){
//添加到强引用中
lruCache.put(key, bitmap);
//从软引用中移除
softReference.remove(key);
Log.i(TAG, "--软引用");
return bitmap;
}else{
softReference.remove(key);
}
}
return null;
}
/**
* 添加图片到缓存
*/
public void addBitmapToMemory(String key, Bitmap bitmap) {
if(bitmap!=null){
Log.i(TAG, "--添加到强引用中");
lruCache.put(key, bitmap);
}
}
}