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Glide - 3 源码分析 Glide 缓存机制

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前言

默认情况下，Glide 会在开始一个新的图片请求之前检查以下多级的缓存：

  • 活动资源 (Active Resources) - 现在是否有另一个 View 正在展示这张图片？
  • 内存缓存 (Memory cache) - 该图片是否最近被加载过并仍存在于内存中？
  • 资源类型（Resource） - 该图片是否之前曾被解码、转换并写入过磁盘缓存？
  • 数据来源 (Data) - 构建这个图片的资源是否之前曾被写入过文件缓存？

前两步检查图片是否在内存中，如果是则直接返回图片。后两步则检查图片是否在磁盘上，以便快速但异步地返回图片。

如果四个步骤都未能找到图片，则Glide会返回到原始资源以取回数据（原始文件，Uri, Url等）。

加载缓存执行顺序

缓存 Key

既然是缓存功能，就必然会有用于进行缓存的 Key。那么 Glide 的缓存 Key 是怎么生成的呢？
Glide 的缓存 Key 生成规则非常繁琐，决定缓存Key的参数竟然有 8 个。不过繁琐归繁琐，至少逻辑还是比较简单的，我们先来看一下 Glide 缓存 Key 的生成逻辑。
生成缓存 Key 的代码在 Engine 类的 load() 方法当中，来看一下：

public class Engine
    implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {
...
  public  LoadStatus load(
      GlideContext glideContext,
      Object model,
      Key signature,
      int width,
      int height,
      Class resourceClass,
      Class transcodeClass,
      Priority priority,
      DiskCacheStrategy diskCacheStrategy,
      Map, Transformation> transformations,
      boolean isTransformationRequired,
      boolean isScaleOnlyOrNoTransform,
      Options options,
      boolean isMemoryCacheable,
      boolean useUnlimitedSourceExecutorPool,
      boolean useAnimationPool,
      boolean onlyRetrieveFromCache,
      ResourceCallback cb,
      Executor callbackExecutor) {
    long startTime = VERBOSE_IS_LOGGABLE ? LogTime.getLogTime() : 0;

    EngineKey key =
        keyFactory.buildKey(
            model,
            signature,
            width,
            height,
            transformations,
            resourceClass,
            transcodeClass,
            options);
    EngineResource memoryResource;
    synchronized (this) {
      // ⚠️ 1：下面要用到
      memoryResource = loadFromMemory(key, isMemoryCacheable, startTime);
    ...
  }
...
}

这里 model 就是我们要加载的图片的唯一标识，比如说如果是一张网络上的图片的话，那么这个id就是这张图片的url地址。

接下来这行，将这个 model 连同着signature、width、height等等 8 个参数一起传入到 EngineKeyFactory 的 buildKey() 方法当中，从而构建出了一个 EngineKey 对象，这个 EngineKey 也就是 Glide 中的缓存 Key 了。

可见，决定缓存 Key 的条件非常多，即使你用 override() 方法改变了一下图片的 width 或者 height，也会生成一个完全不同的缓存 Key。

EngineKey 类的源码大家有兴趣可以自己去看一下，其实主要就是重写了 equals() 和 hashCode() 方法，保证只有传入 EngineKey 的所有参数都相同的情况下才认为是同一个 EngineKey 对象。

EngineKey

内存缓存

有了缓存 Key，接下来就可以开始进行缓存了，那么我们先从内存缓存看起。

首先你要知道，默认情况下，Glide 自动就是开启内存缓存的。

也就是说，当我们使用 Glide 加载了一张图片之后，这张图片就会被缓存到内存当中，只要在它还没从内存中被清除之前，下次使用 Glide 再加载这张图片都会直接从内存当中读取，而不用重新从网络或硬盘上读取了。

如果你有什么特殊的原因需要禁用内存缓存功能，Glide 对此提供了接口:

Glide.with(this)
     .load(url)
     .skipMemoryCache(true)
     .into(imageView);

可以看到，只需要调用 skipMemoryCache() 方法并传入 true，就表示禁用掉Glide的内存缓存功能。

没错，关于Glide内存缓存的用法就只有这么多，可以说是相当简单。接下来就让我们就通过阅读源码来分析一下 Glide 的内存缓存功能是如何实现的。

其实说到内存缓存的实现，非常容易就让人想到 LruCache 算法（Least Recently Used），也叫近期最少使用算法。

首先回忆一下，在上一篇文章的第三步 into() 方法中，我们当时分析到了在 开始用引擎load: 方法的时候，说到过，先去缓存去找，如果没有就去走 * waitForExistingOrStartNewJob* 方法。当时我们没有展开说缓存那块，那么我们现在来看下它的源码，也就是上面 ⚠️1 的那 loadFromMemory 方法，我们看一下代码：

@Nullable
  private EngineResource loadFromMemory(
      EngineKey key, boolean isMemoryCacheable, long startTime) {
    if (!isMemoryCacheable) {
      return null;
    }
    // 优先加载内存中的活动缓存 - ActiveResources
    EngineResource active = loadFromActiveResources(key);
    if (active != null) {
      if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);
      }
      return active;
    }

    // 如果活动缓存中没有，就加载 LRU 内存缓存中的资源数据。
    EngineResource cached = loadFromCache(key);
    if (cached != null) {
      if (VERBOSE_IS_LOGGABLE) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from cache", startTime, key);
      }
      return cached;
    }

    return null;
  }

可以看到，首先就判断了 isMemoryCacheable 是不是 false，如果是 false 的话就直接返回 null。这是什么意思呢？

其实很简单，我们刚刚不是学了一个 skipMemoryCache() 方法吗？如果在这个方法中传入 true，那么这里的 isMemoryCacheable 就会是 false，表示内存缓存已被禁用 Glide 的图片加载过程中会调用两个方法来获取内存缓存，loadFromActiveResources() 和 loadFromCache() 。

我们来看一下 loadFromActiveResources() 的源码：

  @Nullable
  private EngineResource loadFromActiveResources(Key key) {
    EngineResource active = activeResources.get(key);
    if (active != null) {
      active.acquire();
    }

    return active;
  }

这里调用到了 ActiveResources 类里面的 * get* 方法，代码如下：

final class ActiveResources {
  @VisibleForTesting 
  final Map activeEngineResources = new HashMap<>();
  ···

  @Nullable
  synchronized EngineResource get(Key key) {
    ResourceWeakReference activeRef = activeEngineResources.get(key);
    if (activeRef == null) {
      return null;
    }

    EngineResource active = activeRef.get();
    if (active == null) {
      cleanupActiveReference(activeRef);
    }
    return active;
  }

  ···

 @VisibleForTesting
  static final class ResourceWeakReference extends WeakReference> {

  ···
}

可以看到 activeResources 就是一个弱引用的 HashMap，用来缓存正在使用中的图片。我们可以看到，loadFromActiveResources() 方法就是从 activeResources 这个 HashMap 当中取值的。使用 activeResources 来缓存正在使用中的图片，可以保护这些图片不会被 LruCache 算法回收掉。

接下来再看一下 loadFromCache(key) 方法，在这个方法中，会使用缓存 Key 来从 cache 当中取值，而这里的 cache 对象就是在构建 Glide 对象时创建的 LruResourceCache，那么说明这里其实使用的就是 LruCache 算法了。代码如下：

public class Engine
    implements EngineJobListener,
        MemoryCache.ResourceRemovedListener,
        EngineResource.ResourceListener {

  ···
  
  private final MemoryCache cache;

  ···

  private EngineResource loadFromCache(Key key) {
    EngineResource cached = getEngineResourceFromCache(key);
    if (cached != null) {
      cached.acquire();
      activeResources.activate(key, cached);
    }
    return cached;
  }

  private EngineResource getEngineResourceFromCache(Key key) {
    Resource cached = cache.remove(key);

    final EngineResource result;
    if (cached == null) {
      result = null;
    } else if (cached instanceof EngineResource) {
      // Save an object allocation if we've cached an EngineResource (the typical case).
      result = (EngineResource) cached;
    } else {
      result =
          new EngineResource<>(
              cached, /*isMemoryCacheable=*/ true, /*isRecyclable=*/ true, key, /*listener=*/ this);
    }
    return result;
  }

先看 cache，这个是 MemoryCache ，MemoryCache 代码如下：

/** An interface for adding and removing resources from an in memory cache. */
public interface MemoryCache {

···

可以看到是一个接口，在 GlideBuilder 类中实现如下：

    if (memoryCache == null) {
      memoryCache = new LruResourceCache(memorySizeCalculator.getMemoryCacheSize());
    }

而 LruResourceCache 从名字上看是实现LRU算法的，进去看一下：

/** An LRU in memory cache for {@link com.bumptech.glide.load.engine.Resource}s. */
public class LruResourceCache extends LruCache> implements MemoryCache {
···

果然是，那内部就是 LinkedHashMap 实现的，我们接着看 getEngineResourceFromCache 方法里面的 remove 方法，LinkedHashMap 的 remove 方法是，存在这个key对应的值，那就删除并且返回，没有的话直接返回空。

为什么 Glide 会弄 2 个内存缓存（一个 Map + 弱引用，一个 LRU 内存缓存?

郭神的回道是这样的：ActiveResources 就是一个弱引用的 HashMap ，用来缓存正在使用中的图片,使用 ActiveResources 来缓存正在使用中的图片，可以保护这些图片不会被 LruCache 算法回收掉。

DevYK的理解是这样的：比如我们 Lru 内存缓存 size 设置装 99 张图片，在滑动 RecycleView 的时候，如果刚刚滑动到 100 张，那么就会回收掉我们已经加载出来的第一张，这个时候如果返回滑动到第一张，会重新判断是否有内存缓存，如果没有就会重新开一个 Request 请求，很明显这里如果清理掉了第一张图片并不是我们要的效果。所以在从内存缓存中拿到资源数据的时候就主动添加到活动资源中，并且清理掉内存缓存中的资源。这么做很显然好处是 保护不想被回收掉的图片不被 LruCache 算法回收掉,充分利用了资源。

好的，从内存缓存中读取数据的逻辑大概就是这些了。概括一下来说，就是如果能从内存缓存当中读取到要加载的图片，那么就直接进行回调，如果读取不到的话，才会开启线程执行后面的图片加载逻辑。

硬盘缓存

调用如下代码开启磁盘缓存：

Glide.with(this)
     .load(url)
     .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy. RESOURCE)//使用磁盘资源缓存功能
     .into(imageView);

这个 diskCacheStrategy() 方法它可以接收五种参数：

  • DiskCacheStrategy.NONE： 表示不缓存任何内容。
  • DiskCacheStrategy.RESOURCE： 表示只缓存转换过后的图片。
  • DiskCacheStrategy.DATA： 表示只缓存原始图片。
  • DiskCacheStrategy.ALL ： 表示既缓存原始图片，也缓存转换过后的图片。
  • DiskCacheStrategy.AUTOMATIC：表示根据数据获取器和编码策略自动选择策略（默认）

默认的策略叫做 AUTOMATIC，它会尝试对本地和远程图片使用最佳的策略。当你加载远程数据（比如，从URL下载）时，AUTOMATIC 策略仅会存储未被你的加载过程修改过(比如，变换，裁剪–译者注)的原始数据，因为下载远程数据相比调整磁盘上已经存在的数据要昂贵得多。对于本地数据，AUTOMATIC 策略则会仅存储变换过的缩略图，因为即使你需要再次生成另一个尺寸或类型的图片，取回原始数据也很容易。

关于 Glide 硬盘缓存的用法也就只有这么多，那么接下来我们通过阅读源码来分析一下，Glide的硬盘缓存功能是如何实现的。

DiskCacheStrategy.RESOURCE 资源类型
获取资源数据

在上一篇文章中，创建 DecodeJob 并且调用 start 方法开始工作：，当时没有说了不考虑缓存，现在重新看一下缓存这块，代码如下：

class EngineJob implements DecodeJob.Callback, Poolable {
···
  public synchronized void start(DecodeJob decodeJob) {
    this.decodeJob = decodeJob;
    GlideExecutor executor =
        decodeJob.willDecodeFromCache() ? diskCacheExecutor : getActiveSourceExecutor();
    executor.execute(decodeJob);
  }
···
}

可以看到，这里通过 willDecodeFromCache() 方法来判断是否从磁盘缓存中读取数据，

  /**
   * Returns true if this job will attempt to decode a resource from the disk cache, and false if it
   * will always decode from source.
   */
  boolean willDecodeFromCache() {
    Stage firstStage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
    return firstStage == Stage.RESOURCE_CACHE || firstStage == Stage.DATA_CACHE;
  }

  private Stage getNextStage(Stage current) {
    switch (current) {
      case INITIALIZE:
        return diskCacheStrategy.decodeCachedResource()
            ? Stage.RESOURCE_CACHE
            : getNextStage(Stage.RESOURCE_CACHE);
      case RESOURCE_CACHE:
        return diskCacheStrategy.decodeCachedData()
            ? Stage.DATA_CACHE
            : getNextStage(Stage.DATA_CACHE);
      case DATA_CACHE:
        // Skip loading from source if the user opted to only retrieve the resource from cache.
        return onlyRetrieveFromCache ? Stage.FINISHED : Stage.SOURCE;
      case SOURCE:
      case FINISHED:
        return Stage.FINISHED;
      default:
        throw new IllegalArgumentException("Unrecognized stage: " + current);
    }
  }

从代码可以看到最终返回 true 还是 false 是根据我们选择的 DiskCacheStrategy 模式来决定，上面说到了一共有五种模式，这里看一下具体源码，我们在选择模式的时候，各个值对应的结果是什么，这样，在 getNextStage 方法中逻辑结果了。

public abstract class DiskCacheStrategy {
  public static final DiskCacheStrategy ALL =
      new DiskCacheStrategy() {
        @Override
        public boolean isDataCacheable(DataSource dataSource) {
          return dataSource == DataSource.REMOTE;
        }
        @Override
        public boolean isResourceCacheable(
            boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy) {
          return dataSource != DataSource.RESOURCE_DISK_CACHE
              && dataSource != DataSource.MEMORY_CACHE;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedResource() {
          return true;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedData() {
          return true;
        }
      };

  public static final DiskCacheStrategy NONE =
      new DiskCacheStrategy() {
        @Override
        public boolean isDataCacheable(DataSource dataSource) {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean isResourceCacheable(
            boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy) {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedResource() {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedData() {
          return false;
        }
      };

  public static final DiskCacheStrategy DATA =
      new DiskCacheStrategy() {
        @Override
        public boolean isDataCacheable(DataSource dataSource) {
          return dataSource != DataSource.DATA_DISK_CACHE && dataSource != DataSource.MEMORY_CACHE;
        }
        @Override
        public boolean isResourceCacheable(
            boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy) {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedResource() {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedData() {
          return true;
        }
      };

  public static final DiskCacheStrategy RESOURCE =
      new DiskCacheStrategy() {
        @Override
        public boolean isDataCacheable(DataSource dataSource) {
          return false;
        }
        @Override
        public boolean isResourceCacheable(
            boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy) {
          return dataSource != DataSource.RESOURCE_DISK_CACHE
              && dataSource != DataSource.MEMORY_CACHE;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedResource() {
          return true;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedData() {
          return false;
        }
      };

  public static final DiskCacheStrategy AUTOMATIC =
      new DiskCacheStrategy() {
        @Override
        public boolean isDataCacheable(DataSource dataSource) {
          return dataSource == DataSource.REMOTE;
        }
        @Override
        public boolean isResourceCacheable(
            boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy) {
          return ((isFromAlternateCacheKey && dataSource == DataSource.DATA_DISK_CACHE)
                  || dataSource == DataSource.LOCAL)
              && encodeStrategy == EncodeStrategy.TRANSFORMED;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedResource() {
          return true;
        }
        @Override
        public boolean decodeCachedData() {
          return true;
        }
      };

  public abstract boolean isDataCacheable(DataSource dataSource);

  public abstract boolean isResourceCacheable(
      boolean isFromAlternateCacheKey, DataSource dataSource, EncodeStrategy encodeStrategy);

  public abstract boolean decodeCachedResource();

  public abstract boolean decodeCachedData();
}

看到这个类，应该就很清楚了。那么我们默认是 decodeJob.willDecodeFromCache() 默认是 true 来分析磁盘缓存里面的逻辑，看过上一期就可以知道 decodeJob 其实就是 runnable，执行 execute 方法其实是走到 DecodeJob 的 run() 方法中：

@Override
  public void run() {

     ···
      // 1. 执行runWrapped
      runWrapped();

     ···

  }

上一期分析过这个方法了，我们直接看重点，* runWrapped();* 的源码：

  private void runWrapped() {
    switch (runReason) {
      case INITIALIZE:
        // 2.找到执行的状态
        stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
        // 3.找到具体执行器
        currentGenerator = getNextGenerator();
        // 4.开始执行
        runGenerators();
        break;
      case SWITCH_TO_SOURCE_SERVICE:
        runGenerators();
        break;
      case DECODE_DATA:
        decodeFromRetrievedData();
        break;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized run reason: " + runReason);
    }
  }

上面分析 willDecodeFromCache() 方法的时候，有⚠️的地方我们知道 Stage.INITIALIZE，所以我们走到 case INITIALIZE:，看一下getNextGenerator 方法的代码：

  private DataFetcherGenerator getNextGenerator() {
    switch (stage) {
      case RESOURCE_CACHE: // 3.1解码后的资源执行器
        return new ResourceCacheGenerator(decodeHelper, this);
      case DATA_CACHE: // 原始数据执行器
        return new DataCacheGenerator(decodeHelper, this);
      case SOURCE: // 新的请求，http 执行器
        return new SourceGenerator(decodeHelper, this);
      case FINISHED:
        return null;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized stage: " + stage);
    }
  }

通过上面代码可知，主要是执行 currentGenerator.startNext() 就句代码，currentGerator 是一个接口，通过注释 3.1 我们知道这里它的实现类是 ResourceCacheGenerator ,那么我们具体看下 ResourceCacheGenerator 的 startNext 函数；

class ResourceCacheGenerator implements DataFetcherGenerator,
    DataFetcher.DataCallback {
      
    ...
      
      @Override
  public boolean startNext() {

    ...
      
    while (modelLoaders == null || !hasNextModelLoader()) {
      resourceClassIndex++;
  
      ...
      //1. 拿到资源缓存 key
      currentKey =
          new ResourceCacheKey(// NOPMD AvoidInstantiatingObjectsInLoops
              helper.getArrayPool(),
              sourceId,
              helper.getSignature(),
              helper.getWidth(),
              helper.getHeight(),
              transformation,
              resourceClass,
              helper.getOptions());
      //2. 通过 key 获取到资源缓存
      cacheFile = helper.getDiskCache().get(currentKey);
      if (cacheFile != null) {
        sourceKey = sourceId;
        modelLoaders = helper.getModelLoaders(cacheFile);
        modelLoaderIndex = 0;
      }
    }

        loadData = null;
    boolean started = false;
    while (!started && hasNextModelLoader()) {
      //3. 获取一个数据加载器
      ModelLoader modelLoader = modelLoaders.get(modelLoaderIndex++);
      //3.1 为资源缓存文件，构建一个加载器，这是构建出来的是 ByteBufferFileLoader 的内部类 ByteBufferFetcher
      loadData = modelLoader.buildLoadData(cacheFile,
          helper.getWidth(), helper.getHeight(), helper.getOptions());
      if (loadData != null && helper.hasLoadPath(loadData.fetcher.getDataClass())) {
        started = true;
        //3.2 利用 ByteBufferFetcher 加载，最后把结果会通过回调给 DecodeJob 的 onDataFetcherReady 函数
        loadData.fetcher.loadData(helper.getPriority(), this);
      }
    }
      
    ...
      
    }
 
 
通过上面注释可以得到几点信息
 
 
     
  
  1. 首先根据 资源 ID 等一些信息拿到资源缓存 Key
    2.  
  
  2. 通过 key 拿到缓存文件
    3.  
  
  3. 构建一个 ByteBufferFetcher 加载缓存文件
    4.  
  
  4. 加载完成之后回调到 DecodeJob 中。
    5.  
 
 
 
存储资源数据
 
 
先来看下面一段代码:
 
 
class DecodeJob implements DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback,
    Runnable,
    Comparable>,
    Poolable {
    
    ...
      
      
     private void notifyEncodeAndRelease(Resource resource, DataSource dataSource) {
   
      ....

    stage = Stage.ENCODE;
    try {
      //1. 是否可以将转换后的图片缓存
      if (deferredEncodeManager.hasResourceToEncode()) {
        //1.1 缓存入口
        deferredEncodeManager.encode(diskCacheProvider, options);
      }
    } finally {
        ...
    }
    onEncodeComplete();
  }     
    }
        
    void encode(DiskCacheProvider diskCacheProvider, Options options) {
      GlideTrace.beginSection("DecodeJob.encode");
      try {
        //1.2 将 Bitmap 缓存到资源磁盘
        diskCacheProvider.getDiskCache().put(key,
            new DataCacheWriter<>(encoder, toEncode, options));
      } finally {
        toEncode.unlock();
        GlideTrace.endSection();
      }
    }

 
 
通过上面我们知道 http 请求到图片输入流之后经过一系列处理，转换得到目标 Bitmap 资源，最后通过回调到 DecodeJob 进行缓存起来。
 
 
清理资源缓存
 
 
     
  
  1. 用户主动通过系统来清理
    2.  
  
  2. 卸载软件
    3.  
  
  3. 调用 DisCache.clear();
    4.  
 
 
 
DiskCacheStrategy.DATA 原始数据类型
 
 
获取原始数据
 
 
参考上小节 DiskCacheStrategy.RESOURCE 获取资源，不同的是把 ResourceCacheGenerator 换成 DataCacheGenerator 加载了。
 
 
存储原始数据
 
 
这里既然存的是原始数据那么我们直接从 http 请求之后的响应数据开始查看，通过上一篇我们知道是在 HttpUrlFetcher 中请求网络，直接定位到目的地：
 
 
public class HttpUrlFetcher implements DataFetcher {
  
    @Override
  public void loadData(@NonNull Priority priority,
      @NonNull DataCallback callback) {
    long startTime = LogTime.getLogTime();
    try {
      //1. 通过 loadDataWithRedirects 来进行http 请求，返回 InputStream
      InputStream result = loadDataWithRedirects(glideUrl.toURL(), 0, null, glideUrl.getHeaders());
      //2. 将请求之后的数据返回出去
      callback.onDataReady(result);
    } catch (IOException e) {
          ...
    } finally {
            ...
    }
  }
}

 
 
根据注释可以得知，这里主要用于网络请求，请求响应数据回调给 MultiModelLoader 中。我们看下 它具体实现：
 
 
class MultiModelLoader implements ModelLoader {  
  ...
@Override
    public void onDataReady(@Nullable Data data) {
    //如果数据不为空，那么就回调给 SourceGenerator
      if (data != null) {
        callback.onDataReady(data);
      } else {
        startNextOrFail();
      }
    }
 .... 
}

 
 
这里的 callback 指的是 SourceGenerator ，继续跟
 
 
class SourceGenerator implements DataFetcherGenerator,
    DataFetcher.DataCallback,
    DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback {
    ....
      
    
      
      @Override
  public void onDataReady(Object data) {
    DiskCacheStrategy diskCacheStrategy = helper.getDiskCacheStrategy();
    if (data != null && diskCacheStrategy.isDataCacheable(loadData.fetcher.getDataSource())) {
      //1. 收到网络下载好的图片原始数据，赋值给成员变量 dataToCache
      dataToCache = data;
      //2. 交给 EngineJob 
      cb.reschedule();
    } else {
      cb.onDataFetcherReady(loadData.sourceKey, data, loadData.fetcher,
          loadData.fetcher.getDataSource(), originalKey);
    }
  }      
   ....       
    }
 
 
通过上面注释可以知道 cb.reschedule(); 最后回调到 EngineJob 类，会执行 reschedule(DecodeJob job) 函数的 getActiveSourceExecutor().execute(job); 用线程池执行任务，最后又回到了 DecodeJob 的 run 函数 拿到执行器DataCacheGenerator ,最终会在 SourceGenerator 的 startNext() 函数，之前流程代码我就不贴了，上面讲了很多次了，相信大家应该记得了，我们直接看 startNext() 函数吧：
 
 
class SourceGenerator implements DataFetcherGenerator,
    DataFetcher.DataCallback,
    DataFetcherGenerator.FetcherReadyCallback {

  /**这个临时的变量就是 http 请求回来的图片原始数据
  */
  private Object dataToCache;


@Override
  public boolean startNext() {
   ....
     
    if (dataToCache != null) {
      Object data = dataToCache;
      dataToCache = null;
      //放入缓存
      cacheData(data);
    }
    
    ...
    }
    return started;
  }


  private void cacheData(Object dataToCache) {
    long startTime = LogTime.getLogTime();
    try {
      Encoder encoder = helper.getSourceEncoder(dataToCache);
    
      DataCacheWriter writer =
          new DataCacheWriter<>(encoder, dataToCache, helper.getOptions());
      originalKey = new DataCacheKey(loadData.sourceKey, helper.getSignature());
      //存储原始数据
      //通过 StreamEncoder encode 写入文件
      helper.getDiskCache().put(originalKey, writer);
    
    } finally {
      loadData.fetcher.cleanup();
    }

    sourceCacheGenerator =
        new DataCacheGenerator(Collections.singletonList(loadData.sourceKey), helper, this);
  }
 
 
通过上面代码得知，这里将原始数据写入文件中了。
 
 
清理资源缓存
 
 
     
  
  1. 用户主动通过系统来清理
    2.  
  
  2. 卸载软件
    3.  
  
  3. 调用 DisCache.clear();
    4.  
 
 
 
磁盘缓存小节
 
 
     
  
  • 资源缓存是在把图片转换完之后才缓存；
    •  
  
  • 原始数据是网络请求成功之后就写入缓存；
    •  
 
 
 
参考文献：
 DevYK
 郭霖
 
 
申明：开始结束的图片来源网上，侵删
 
 
 
  
 
   
  
   
 
  
 
  

    End 
  
 
 
 

                            
                        
                    
                    
                    

                    
                    
                    

                
                

                    
                

            
        
    
    

        
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  • 相信相信的力量
                        孙丽_cdb3

                        
    孙丽中级十期坚持分享第345天有一个特别有哲理的故事：有一只老鹰下了蛋，这个蛋，不知怎的就滚到了鸡窝里去了，鸡也下了一窝蛋，然后鸡妈妈把这些蛋全都浮出来了，孵出来之后等小鸡长大一点了，就觉得鹰蛋孵出来的那只小鹰怪模怪样，这些小鸡都嘲笑它，真难看，真笨，丑死了，那只小鹰觉得自己真是谁也不像，真是不好看，后来鸡妈妈也不喜欢他，我怎么生出你这样的孩子来了？真烦人，后来这群小鸡和小鹰一起生活，有一天，老鹰
    
                    
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  • 感赏日志133
                        马姐读书

                        
    图片发自App感赏自己今天买个扫地机，以后可以解放出来多看点书，让这个智能小机器人替我工作了。感赏孩子最近进步很大，每天按时上学，认真听课，认真背书，主动认真完成老师布置的作业。感赏自己明白自己容易受到某人的影响，心情不好，每当此刻我就会舒缓，感赏，让自己尽快抽离，想好的一面。感赏儿子今天在我提醒他事情时，告诉我谢谢妈妈对我的提醒我明白了，而不是说我啰嗦，管事情，孩子更懂事了，懂得感恩了。投射父母
    
                    
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  • 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割
                        智能算法研学社（Jack旭）
智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
                        
    智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
    
                    
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  • 509. 斐波那契数(每日一题)
                        lzyprime

                        
    lzyprime博客(github)创建时间：2021.01.04qq及邮箱：2383518170leetcode笔记题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+
    
                    
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  • mysql主从数据同步
                                    林鹤霄
mysql主从数据同步
                                    
    配置mysql5.5主从服务器(转)   
教程开始：一、安装MySQL 
说明：在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作，安装MySQL 5.5.22 
 二、配置MySQL主服务器（192.168.21.169）mysql  -uroot  -p   &nb
    
                                
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  • oracle学习笔记
                                    caoyong
oracle
                                    
    1、ORACLE的安装 
   a>、ORACLE的版本 
   8i,9i :   i是internet 
   10g,11g : grid (网格) 
   12c : cloud (云计算) 
   
   b>、10g不支持win7 
&
    
                                
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  • 数据库，SQL零基础入门
                                    天子之骄
sql数据库入门基本术语
                                    
    数据库，SQL零基础入门 
       做网站肯定离不开数据库，本人之前没怎么具体接触SQL，这几天起早贪黑得各种入门，恶补脑洞。一些具体的知识点，可以让小白不再迷茫的术语，拿来与大家分享。 
  
       数据库，永久数据的一个或多个大型结构化集合，通常与更新和查询数据的软件相关
    
                                
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  • pom.xml
                                    一炮送你回车库
pom.xml
                                    
    1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的 
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的，通常和一级元素properties一起使用，既然有继承，也肯定有一级元素modules来定义子元素 
3、父项目里的一级元素<modules> 
<module>lcas-admin-war</module> 
<
    
                                
    • 
                                
  • sql查地区省市县
                                    3213213333332132
sqlmysql
                                    
    
-- db_yhm_city   
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35   
  
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169   
  
SELECT d1.cla
    
                                
    • 
                                
  • 关于监听器那些让人头疼的事
                                    宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
                                    
           本人初学JAVA，对于界面开发我只能说有点蛋疼，用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心（不使用插件，就算使用插件的话也没好多少）既然Java提供了界面开发，老师又要求做，只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方，我是上了几次课才略微搞懂了些。 
      
    
                                
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  • JAVA的遍历MAP
                                    darkranger
map
                                    
    Java Map遍历方式的选择 
1. 阐述 
　　对于Java中Map的遍历方式，很多文章都推荐使用entrySet，认为其比keySet的效率高很多。理由是：entrySet方法一次拿到所有key和value的集合；而keySet拿到的只是key的集合，针对每个key，都要去Map中额外查找一次value，从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢？ 
　　为了解遍历性能的真实差距，包括在遍历ke
    
                                
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  • POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
                                    aijuans
搜索
                                    
    来源：http://poj.org/problem?id=2312 
题意：题目背景就是小时候玩的坦克大战，求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得，E是空的，可以走，B是砖，只有打掉后才可以通过。 
思路：很容易看出来这是一道广搜的题目，但是因为走E和走B所需要的时间不一样，因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说，要先打掉砖才能通过，所以我们可以理解为走B需要两步，而走E是指需要1
    
                                
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  • Hibernate与Jpa的关系，终于弄懂
                                    avords
javaHibernate数据库jpa
                                    
    我知道Jpa是一种规范，而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate，还有EclipseLink(曾经的toplink)，OpenJPA等可供选择，所以使用Jpa的一个好处是，可以更换实现而不必改动太多代码。 
在play中定义Model时，使用的是jpa的annotations，比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
    
                                
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  • 酸爽的console.log
                                    bee1314
console
                                    
    在前端的开发中，console.log那是开发必备啊，简直直观。通过写小函数，组合大功能。更容易测试。但是在打版本时，就要删除console.log，打完版本进入开发状态又要添加，真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装，方便开发和上线。 
/**
 * log.js hufeng
 * The safe wrapper for `console.xxx` functions
 *  
    
                                
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  • 哈佛教授：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
                                    bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
                                    
            一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究，结论是：穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质，即注意力被稀缺资源过分占据，引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。 
　　这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国，很快就如鱼得水，哈佛毕业
    
                                
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  • other operate
                                    征客丶
OSosx
                                    
    一、Mac Finder 设置排序方式，预览栏 在显示－》查看显示选项中 
二、有时预览显示时，卡死在那，有可能是一些临时文件夹被删除了，如：/private/tmp[有待验证] 
 
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若有其他凝问或文中有错误，请及时向我指出， 
我好及时改正，同时也让我们一
    
                                
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  • 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
                                    bit1129
scala
                                    
    1. If语句作为表达式 
    val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
      jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
    } else {
      // this stage will be assigned to "default" po
    
                                
    • 
                                
  • ZooKeeper 入门
                                    BlueSkator
中间件zk
                                    
    ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。 
值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利
    
                                
    • 
                                
  • MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
                                    BreakingBad
mysqlDate
                                    
    取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date，返回结果串。

  可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值，以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:

  %S, %s 两位数字形式的秒（ 00,01,
    
                                
    • 
                                
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
                                    bylijinnan
java设计模式
                                    
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ 
 
 



import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

abstract class Component {
	
	public abstract void printStruct(Str
    
                                
    • 
                                
  • 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
                                    chenke
oracle
                                    
    基础测试题 
 卷面上不能出现任何的涂写文字，所有的答案要求写在答题纸上，考卷不得带走。 
选择题 
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? （3） 
public class Static { 
 static { 
 int x = 5; // 在static内有效 
 } 
 st
    
                                
    • 
                                
  • 新一代工作流系统设计目标
                                    comsci
工作算法脚本
                                    
     
  用户只需要给工作流系统制定若干个需求，流程系统根据需求，并结合事先输入的组织机构和权限结构，调用若干算法，在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图，然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调，直到满意为止，流程在运行过程中，系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整，包括拓扑结构的调整，权限的调整，内置脚本的调整。。。。。 
 
 在这个设计中，最难的地方是系统根据什么来生成流
    
                                
    • 
                                
  • oracle 行链接与行迁移
                                    daizj
oracle行迁移
                                    
    表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下) 
 
第一种情况: 
INSERT的时候，INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks)，这种情况称为行链接(Row Chain)，一般不可避免(除非使用更大的数据
    
                                
    • 
                                
  • [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
                                    dinguangx
jshop电子商务
                                    
    前言 
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据，来提升系统的性能，但这些缓存数据全部都是存放于内存中的，无法满足特定场景的数据更新（如集群环境）。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展，提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据，通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis，memcache
    
                                
    • 
                                
  • 初三全学年难记忆单词
                                    dcj3sjt126com
englishword
                                    
    several 儿子；若干 
shelf 架子 
knowledge 知识；学问 
librarian 图书管理员 
abroad 到国外，在国外 
surf 冲浪 
wave 浪；波浪 
twice 两次；两倍 
describe 描写；叙述 
especially 特别；尤其 
attract 吸引 
prize 奖品；奖赏 
competition 比赛；竞争 
event 大事；事件 
O
    
                                
    • 
                                
  • sphinx实践
                                    dcj3sjt126com
sphinx
                                    
      
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server 
  
yum install sphinx 
如果失败的话使用下面的方式安装 
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm 
yum loca
    
                                
    • 
                                
  • JPA之JPQL（三）
                                    frank1234
ormjpaJPQL
                                    
    1 什么是JPQL 
JPQL是Java Persistence Query Language的简称，可以看成是JPA中的HQL， JPQL支持各种复杂查询。 
 
2 检索单个对象 
@Test 
public  void querySingleObject1() { 
    Query query = em.createQuery("sele
    
                                
    • 
                                
  • Remove Duplicates from Sorted Array II
                                    hcx2013
remove
                                    
    Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice? 
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3], 
Your function should return length 
    
                                
    • 
                                
  • Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
                                    jinnianshilongnian
spring 4
                                    
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 
Spring4新特性——核心容器的其他改进 
Spring4新特性——Web开发的增强 
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL 
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  
Spring4新
    
                                
    • 
                                
  • CentOS安装Mysql5.5
                                    liuxingguome
centos
                                    
    CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5 
 
首先卸载系统自带Mysql： 
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51 
rm -rf /var/lib/mysql 
rm /etc/my.cnf 
查看是否还有mysql软件： 
rpm -qa|grep mysql 
 
 
 
去http://dev.mysql.c
    
                                
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  • 第14章 工具函数（下）
                                    onestopweb
函数
                                    
    index.html 
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
    
                                
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  • POJ 1050
                                    SaraWon
二维数组子矩阵最大和
                                    
    POJ ACM第1050题的详细描述，请参照 
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050 
 
题目意思： 
给定包含有正负整型的二维数组，找出所有子矩阵的和的最大值。 
如二维数组 
0 -2 -7 0 
9 2 -6 2 
-4 1 -4 1 
-1 8 0 -2 
中和最大的子矩阵是 
9 2 
-4 1 
-1 8 
且最大和是15
    
                                
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  • [5]设计模式——单例模式
                                    tsface
java单例设计模式虚拟机
                                    
    单例模式：保证一个类仅有一个实例，并提供一个访问它的全局访问点 
  
安全的单例模式： 
  
  
/*
 * @(#)Singleton.java  2014-8-1
 *
 * Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
 */
package com.fiberhome.singleton;


    
                                
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  • Java8全新打造，英语学习supertool
                                    yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
                                    
    superword是一个Java实现的英文单词分析软件，主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。 
  
升学考试、工作求职、充电提高，都少不了英语的身影，英语对我们来说实在太重要
    
                                
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