LruCache 浅析

简介
LruCache (Least Recently Used) 是安卓中一个关于内存缓存的类，特别是在操作图片的时候，大量的图片会导致oom，所以采用lru，可以保持一个最大size的内存缓存，如果超过这个size，会把最少使用的缓存给移除，以保证内存不会不限增加移除的又是最少使用的缓存。

构造

通过构造可以看到，内部使用的是 LinkedHashMap ,真是这个关键的LinkedHashMap才实现了超出size时把最少使用的移除掉。它是一个双向循环链表，它的每一个数据结点都有两个指针，分别指向直接前驱和直接后继。
构造方法public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder)中accessOrder是指定它的排序方式，当它为false时，只按插入的顺序排序，即新放入的顺序会在链表的尾部；而当它为true时，更新或访问某个节点的数据时，这个对应的结点也会被放到尾部。所以一顿操作下来头部的就是最少使用的数据，当size超过设定的最大size时 就从头部开始移除不就可以了吗？那么是不是这样的呢？

继续看源码：

//往缓存加入数据
public final V put(K key, V value) {
        if (key == null || value == null) {
            throw new NullPointerException("key == null || value == null");
        }

        V previous;
        //保证线程安全，加锁
        synchronized (this) {
            putCount++;
            //计算新增后zise大小   safeSizeof  调用sizeof方法，该方法默认返回1，所以在图片缓存时我们要重写该方法，让他计算大小而不是个数。
            size += safeSizeOf(key, value);
            //返回key对应的前一个value
            previous = map.put(key, value);
            //如果key之前有对应的value，则新value会覆盖旧的value，所以size要减去旧的value的大小
            if (previous != null) {
                size -= safeSizeOf(key, previous);
            }
        }

        if (previous != null) {
            entryRemoved(false, key, previous, value);
        }

        //真正的计算大小 保证size 的方法
        trimToSize(maxSize);
        return previous;
    }

 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!");
                }

                //如果size小于maxSize  就退出循环
                if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
                    break;
                }
                //关键部分，每次迭代 取出的都是第一个元素然后移除，第一个也是用的最少的那个元素
                Map.Entry toEvict = map.entrySet().iterator().next();
                key = toEvict.getKey();
                value = toEvict.getValue();
                //map中移除该元素，同时size减去他的大小，然后再循环判断，知道seze小于maxSize
                map.remove(key);
                size -= safeSizeOf(key, value);
                evictionCount++;
            }

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

通过上诉源码可以看到LruCache 的原理其实很简单，就是利用LinkedHashMap的数据结构特性，插入和更新访问操作都可以把数据移到队尾，然后size不够用的时候移除队首元素就可以了。