Android中的缓存概述

我不是女神ヾ 2022-06-04 08:12 481阅读 0赞

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
这里写图片描述

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:】
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。
这里写图片描述

先定义A缓存:

  1. 1. private final HashMap<String, Bitmap>mHardBitmapCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2, 0.75f, true) {
  2. 2. @Override
  3. 3. protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry<String, Bitmap> eldest) {
  4. 4. if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {
  5. 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. 6. mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(), newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));
  7. 7. return true;
  8. 8. } else
  9. 9. return false;
  10. 10. }
  11. 11. };

再定义B缓存:

  1. 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. */
  2. 5. private final staticConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);

从缓存中获取数据:

  1. 1. /** 2. * 从缓存中获取图片 3. */
  2. 4. private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {
  3. 5. // 先从mHardBitmapCache缓存中获取
  4. 6. synchronized (mHardBitmapCache) {
  5. 7. final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);
  6. 8. if (bitmap != null) {
  7. 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
  8. 10. mHardBitmapCache.remove(url);
  9. 11. mHardBitmapCache.put(url,bitmap);
  10. 12. return bitmap;
  11. 13. }
  12. 14. }
  13. 15. //如果mHardBitmapCache中找不到,到mSoftBitmapCache中找
  14. 16. SoftReference<Bitmap>bitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);
  15. 17. if (bitmapReference != null) {
  16. 18. final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();
  17. 19. if (bitmap != null) {
  18. 20. return bitmap;
  19. 21. } else {
  20. 22. mSoftBitmapCache.remove(url);
  21. 23. }
  22. 24. }
  23. 25. return null;
  24. 26. }

如果缓存中不存在,那么就只能去服务器端去下载:

  1. 1. /** 2. * 异步下载图片 3. */
  2. 4. class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask<String, Void, Bitmap> {
  3. 5. private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;
  4. 6. private String url;
  5. 7. private finalWeakReference<ImageView> imageViewReference;
  6. 8. public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {
  7. 9. imageViewReference = newWeakReference<ImageView>(imageView);
  8. 10. }
  9. 11.
  10. 12. @Override
  11. 13. protected BitmapdoInBackground(String... params) {
  12. 14. final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android");
  13. 15. url = params[0];
  14. 16. final HttpGet getRequest = newHttpGet(url);
  15. 17. try {
  16. 18. HttpResponse response =client.execute(getRequest);
  17. 19. final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode();
  18. 20. if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) {
  19. 21. Log.w(TAG, "从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode);
  20. 22. return null;
  21. 23. }
  22. 24. final HttpEntity entity =response.getEntity();
  23. 25. if (entity != null) {
  24. 26. InputStream inputStream =null;
  25. 27. OutputStream outputStream =null;
  26. 28. try {
  27. 29. inputStream =entity.getContent();
  28. 30. finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream();
  29. 31. outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream, IO_BUFFER_SIZE);
  30. 32. copy(inputStream,outputStream);
  31. 33. outputStream.flush();
  32. 34. final byte[] data =dataStream.toByteArray();
  33. 35. final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data, 0, data.length);
  34. 36. return bitmap;
  35. 37. } finally {
  36. 38. if (inputStream !=null) {
  37. 39. inputStream.close();
  38. 40. }
  39. 41. if (outputStream !=null) {
  40. 42. outputStream.close();
  41. 43. }
  42. 44. entity.consumeContent();
  43. 45. }
  44. 46. }
  45. 47. } catch (IOException e) {
  46. 48. getRequest.abort();
  47. 49. Log.w(TAG, "I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url, e);
  48. 50. } catch (IllegalStateException e) {
  49. 51. getRequest.abort();
  50. 52. Log.w(TAG, "Incorrect URL:" + url);
  51. 53. } catch (Exception e) {
  52. 54. getRequest.abort();
  53. 55. Log.w(TAG, "Error whileretrieving bitmap from " + url, e);
  54. 56. } finally {
  55. 57. if (client != null) {
  56. 58. client.close();
  57. 59. }
  58. 60. }
  59. 61. return null;
  60. 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:
这里写图片描述

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. 1. private void saveBmpToSd(Bitmap bm, Stringurl) {
  2. 2. if (bm == null) {
  3. 3. Log.w(TAG, " trying to savenull bitmap");
  4. 4. return;
  5. 5. }
  6. 6. //判断sdcard上的空间
  7. 7. if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) {
  8. 8. Log.w(TAG, "Low free space onsd, do not cache");
  9. 9. return;
  10. 10. }
  11. 11. String filename =convertUrlToFileName(url);
  12. 12. String dir = getDirectory(filename);
  13. 13. File file = new File(dir +"/" + filename);
  14. 14. try {
  15. 15. file.createNewFile();
  16. 16. OutputStream outStream = newFileOutputStream(file);
  17. 17. bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, outStream);
  18. 18. outStream.flush();
  19. 19. outStream.close();
  20. 20. Log.i(TAG, "Image saved tosd");
  21. 21. } catch (FileNotFoundException e) {
  22. 22. Log.w(TAG,"FileNotFoundException");
  23. 23. } catch (IOException e) {
  24. 24. Log.w(TAG,"IOException");
  25. 25. }
  26. 26. }

计算sdcard上的空间:

  1. 1. /** 2. * 计算sdcard上的剩余空间 3. * @return 4. */
  2. 5. private int freeSpaceOnSd() {
  3. 6. StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());
  4. 7. double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;
  5. 8. return (int) sdFreeMB;
  6. 9. }

修改文件的最后修改时间

  1. 1. /** 2. * 修改文件的最后修改时间 3. * @param dir 4. * @param fileName 5. */
  2. 6. private void updateFileTime(String dir,String fileName) {
  3. 7. File file = new File(dir,fileName);
  4. 8. long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();
  5. 9. file.setLastModified(newModifiedTime);
  6. 10. }

本地缓存优化

  1. 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. */
  2. 7. private void removeCache(String dirPath) {
  3. 8. File dir = new File(dirPath);
  4. 9. File[] files = dir.listFiles();
  5. 10. if (files == null) {
  6. 11. return;
  7. 12. }
  8. 13. int dirSize = 0;
  9. 14. for (int i = 0; i < files.length;i++) {
  10. 15. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
  11. 16. dirSize += files[i].length();
  12. 17. }
  13. 18. }
  14. 19. if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {
  15. 20. int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1);
  16. 21.
  17. 22. Arrays.sort(files, newFileLastModifSort());
  18. 23.
  19. 24. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
  20. 25.
  21. 26. for (int i = 0; i <removeFactor; i++) {
  22. 27.
  23. 28. if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {
  24. 29.
  25. 30. files[i].delete();
  26. 31.
  27. 32. }
  28. 33.
  29. 34. }
  30. 35.
  31. 36. }
  32. 37.
  33. 38. }
  34. 39. /** 40. * 删除过期文件 41. * @param dirPath 42. * @param filename 43. */
  35. 44. private void removeExpiredCache(StringdirPath, String filename) {
  36. 45.
  37. 46. File file = new File(dirPath,filename);
  38. 47.
  39. 48. if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {
  40. 49.
  41. 50. Log.i(TAG, "Clear some expiredcache files ");
  42. 51.
  43. 52. file.delete();
  44. 53.
  45. 54. }
  46. 55.
  47. 56. }

文件使用时间排序

  1. 1. /** 2. * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 * 3. */
  2. 4. classFileLastModifSort implements Comparator<File>{
  3. 5. public int compare(File arg0, File arg1) {
  4. 6. if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) {
  5. 7. return 1;
  6. 8. } else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) {
  7. 9. return 0;
  8. 10. } else {
  9. 11. return -1;
  10. 12. }
  11. 13. }
  12. 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

  1. <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="fill_parent" android:orientation="vertical" >
  2. <ImageView android:id="@+id/imageView1" android:layout_width="200dp" android:layout_height="200dp" android:src="@drawable/ic_launcher" />
  3. <Button android:id="@+id/button1" android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="开始" />
  4. </LinearLayout>
  5. public class MainActivity extends Activity {
  6. private final static String TAG="MainActivity";
  7. private LruCache<String, Bitmap> lruCache;
  8. private LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>> softReference;
  9. private static final int SOFT_CACHE_NUM = 20; // 软引用缓存个数
  10. private ProgressDialog pDialog;
  11. private Handler handler=new Handler(){
  12. public void handleMessage(Message msg) {
  13. switch(msg.what){
  14. case 0:
  15. break;
  16. case 1:
  17. byte[] buffer=(byte[]) msg.obj;
  18. Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(buffer, 0, buffer.length);
  19. addBitmapToMemory("memory", bitmap);
  20. imageView1.setImageBitmap(bitmap);
  21. pDialog.dismiss();
  22. break;
  23. }
  24. };
  25. };
  26. private ImageView imageView1;
  27. private Button button1;
  28. @Override
  29. protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
  30. super.onCreate(savedInstanceState);
  31. setContentView(R.layout.activity_main);
  32. imageView1=(ImageView) this.findViewById(R.id.imageView1);
  33. button1=(Button) this.findViewById(R.id.button1);
  34. pDialog=new ProgressDialog(MainActivity.this);
  35. pDialog.setMessage("请求中....");
  36. //强引用对象
  37. //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。
  38. lruCache=new LruCache<String, Bitmap>(4*1024*1024){
  39. //计算每一个键值对的大小
  40. protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
  41. return value.getWidth()*value.getHeight();
  42. };
  43. @Override
  44. protected void entryRemoved(boolean evicted, String key,
  45. Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {
  46. super.entryRemoved(evicted, key, oldValue, newValue);
  47. //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
  48. if(oldValue!=null){
  49. softReference.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));
  50. }
  51. }
  52. };
  53. //软引用-- 如果这点难理解的话 可以将这个代码删除
  54. softReference=new LinkedHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>(SOFT_CACHE_NUM,0.75f,true) {
  55. @Override
  56. protected boolean removeEldestEntry(
  57. java.util.Map.Entry<String, SoftReference<Bitmap>> eldest) {
  58. //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
  59. if(size()>SOFT_CACHE_NUM){
  60. return true;
  61. }
  62. return false;
  63. }
  64. };
  65. //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
  66. button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {
  67. @Override
  68. public void onClick(View v) {
  69. Bitmap bitmap=getBitmapFromMemory("memory");
  70. if(bitmap!=null){
  71. imageView1.setImageBitmap(bitmap);
  72. }else{
  73. Log.i(TAG, "--网络");
  74. pDialog.show();
  75. new Thread(new Runnable() {
  76. @Override
  77. public void run() {
  78. HttpClient httpClient=new DefaultHttpClient();
  79. HttpGet httpGet=new HttpGet("http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif");
  80. try {
  81. HttpResponse response=httpClient.execute(httpGet);
  82. if(response.getStatusLine().getStatusCode() == 200){
  83. byte[] buffer=EntityUtils.toByteArray(response.getEntity());
  84. Message msg=Message.obtain();
  85. msg.what=1;
  86. msg.obj=buffer;
  87. handler.sendMessage(msg);
  88. }
  89. } catch (Exception e) {
  90. // TODO Auto-generated catch block
  91. e.printStackTrace();
  92. }
  93. }
  94. }).start();
  95. }
  96. }
  97. });
  98. }
  99. public Bitmap getBitmapFromMemory(String key){
  100. //1.先从强引用中获取
  101. Bitmap bitmap=lruCache.get(key);
  102. if(bitmap!=null){
  103. //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
  104. //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。
  105. //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。。。
  106. lruCache.remove(key);
  107. lruCache.put(key, bitmap);
  108. Log.i(TAG, "--强引用");
  109. return bitmap;
  110. }
  111. //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
  112. SoftReference<Bitmap> bitmapReference=softReference.get(key);
  113. if(bitmapReference!=null){
  114. bitmap=bitmapReference.get();
  115. if(bitmap!=null){
  116. //添加到强引用中
  117. lruCache.put(key, bitmap);
  118. //从软引用中移除
  119. softReference.remove(key);
  120. Log.i(TAG, "--软引用");
  121. return bitmap;
  122. }else{
  123. softReference.remove(key);
  124. }
  125. }
  126. return null;
  127. }
  128. /** * 添加图片到缓存 */
  129. public void addBitmapToMemory(String key, Bitmap bitmap) {
  130. if(bitmap!=null){
  131. Log.i(TAG, "--添加到强引用中");
  132. lruCache.put(key, bitmap);
  133. }
  134. }
  135. }

发表评论

表情:
评论列表 (有 0 条评论,481人围观)

还没有评论,来说两句吧...

相关阅读

    相关 Web缓存技术概述

    Web缓存技术概述 王世克  吴集  金士尧   (国防科技大学计算机学院并行与分布国家重点实验室 长沙410073)       摘  要  WWW是互联网

    相关 Android入门概述

    前言 由于Android是基于Java开发的,所以你需要了解一点Java的知识,如基本数据类型,java面向对象,多线程等基础知识(两周时间可以学完)。你可以通过我制作的