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在介绍Volley的HTTP缓存机制之前,我们首先来看一下HTTP HEADER中和缓存有关的字段有:
规则 | 字段 | 示例值 | 类型 | 作用 |
---|---|---|---|---|
新鲜度 | Expires | Sat, 23 Jul 2016 03:34:17 GMT | 响应 | 告诉客户端在过期时间之前可以使用副本 |
Cache-Control | no-cache | 响应 | 告诉客户端忽略资源的缓存副本,强制每次请求都访问服务器 | |
no-store | 响应 | 强制缓存在任何情况下都不要保留任何副本 | ||
must-revalidate | 响应 | 表示必须进行新鲜度的再验证之后才能使用 | ||
max-age=[秒] | 响应 | 指明缓存副本的有效时长,从请求时间到到期时间的秒数 | ||
Last-Modified | Mon, 23 Jun 2014 08:43:26 GMT | 响应 | 告诉客户端当前资源的最后修改时间 | |
If-Modified-Since | Mon, 23 Jun 2014 08:43:26 GMT | 请求 | 如果浏览器第一次请求时响应的Last-Modified非空,第二次请求同一资源时,会把它作为该项的值发送给服务器 | |
校验值 | ETag | 53a7e8ae-1f79 | 响应 | 告知客户端当前资源在服务器的唯一标识 |
If-None-Match | 53a7e8ae-1f79 | 请求 | 如果浏览器第一次请求时响应中ETag非空,第二次请求同一资源时,会把它作为该项的值发给服务器 |
Volley的缓存机制在对HTTP RESPONSE的解析中能够明显的看出来:
public static Cache.Entry parseCacheHeaders(NetworkResponse response) {
long now = System.currentTimeMillis();
Map<String, String> headers = response.headers;
long serverDate = 0;
long lastModified = 0;
long serverExpires = 0;
long softExpire = 0;
long finalExpire = 0;
long maxAge = 0;
long staleWhileRevalidate = 0;
boolean hasCacheControl = false;
boolean mustRevalidate = false;
String serverEtag;
String headerValue;
headerValue = headers.get("Date");
if (headerValue != null) {
serverDate = parseDateAsEpoch(headerValue);
}
// 获取响应体的Cache缓存策略.
headerValue = headers.get("Cache-Control");
if (headerValue != null) {
hasCacheControl = true;
String[] tokens = headerValue.split(",");
for (String token : tokens) {
token = token.trim();
if (token.equals("no-cache") || token.equals("no-store")) {
// no-cache|no-store代表服务器禁止客户端缓存,每次需要重新发送HTTP请求
return null;
} else if (token.startsWith("max-age=")) {
// 获取缓存的有效时间
try {
maxAge = Long.parseLong(token.substring(8));
} catch (Exception e) {
maxAge = 0;
}
} else if (token.startsWith("stale-while-revalidate=")) {
try {
staleWhileRevalidate = Long.parseLong(token.substring(23));
} catch (Exception e) {
staleWhileRevalidate = 0;
}
} else if (token.equals("must-revalidate") || token.equals("proxy-revalidate")) {
// 需要进行新鲜度验证
mustRevalidate = true;
}
}
}
// 获取服务器资源的过期时间
headerValue = headers.get("Expires");
if (headerValue != null) {
serverExpires = parseDateAsEpoch(headerValue);
}
// 获取服务器资源最后一次的修改时间
headerValue = headers.get("Last-Modified");
if (headerValue != null) {
lastModified = parseDateAsEpoch(headerValue);
}
// 获取服务器资源标识
serverEtag = headers.get("ETag");
// 计算缓存的ttl和softTtl
if (hasCacheControl) {
softExpire = now + maxAge * 1000;
finalExpire = mustRevalidate
? softExpire
: softExpire + staleWhileRevalidate * 1000;
} else if (serverDate > 0 && serverExpires >= serverDate) {
// Default semantic for Expire header in HTTP specification is softExpire.
softExpire = now + (serverExpires - serverDate);
finalExpire = softExpire;
}
Cache.Entry entry = new Cache.Entry();
entry.data = response.data;
entry.etag = serverEtag;
entry.softTtl = softExpire;
entry.ttl = finalExpire;
entry.serverDate = serverDate;
entry.lastModified = lastModified;
entry.responseHeaders = headers;
return entry;
}
这个方法其实是实现了Volley的本地缓存的关键代码.
之前介绍了用户使用LruCache实现自定义的L1级缓存,而Volley本身利用了FIFO算法实现了L2级硬盘缓存.接下来,就详细介绍一下硬盘缓存的实现和缓存替换机制.
这里我们也是考虑如果自己实现硬盘缓存,需要实现哪几个步骤:
存储的实体肯定是响应的结果,响应结果分为响应头和响应体,抽象类代码如下所示:
/** 真正HTTP请求缓存实体类. */
class Entry {
/** HTTP响应Headers. */
public Map<String, String> responseHeaders = Collections.emptyMap();
/** HTTP响应体. */
public byte[] data;
/** 服务器资源标识ETag. */
public String etag;
/** HTTP响应时间. */
public long serverDate;
/** 缓存内容最后一次修改的时间. */
public long lastModified;
/** Request的缓存过期时间. */
public long ttl;
/** Request的缓存新鲜时间. */
public long softTtl;
/** 判断缓存内容是否过期. */
public boolean isExpired() {
return this.ttl < System.currentTimeMillis();
}
/** 判断缓存是否新鲜,不新鲜的缓存需要发到服务端做新鲜度的检测. */
public boolean refreshNeeded() {
return this.softTtl < System.currentTimeMillis();
}
}
public interface Cache {
/** 通过key获取请求的缓存实体. */
Entry get(String key);
/** 存入一个请求的缓存实体. */
void put(String key, Entry entry);
void initialize();
void invalidate(String key, boolean fullExpire);
/** 移除指定的缓存实体. */
void remove(String key);
/** 清空缓存. */
void clear();
}
在Volley中,实现Cache接口的硬盘缓存类是DiskBasedCache.接下来,具体介绍每个方法的具体实现.
我们先来看一下DiskBasedCache的构造函数实现:
public DiskBasedCache(File rootDirectory) {
this(rootDirectory, DEFAULT_DISK_USAGE_BYTES);
}
public DiskBasedCache(File rootDirectory, int maxCacheSizeInBytes) {
mRootDirectory = rootDirectory;
mMaxCacheSizeInBytes = maxCacheSizeInBytes;
}
类似于LruCache,DiskBasedCache的构造函数做了两件事:
在介绍put和get函数之前,先介绍一下硬盘缓存的初始化函数,这个函数主要是用来遍历缓存的文件,从而获取当前缓存大小,和构造
/**
* 初始化Disk缓存系统.
* 作用是:遍历Disk缓存系统,将缓存文件中的CacheHeader和key存储到Map对象中.
*/
public void initialize() {
if (!mRootDirectory.exists() && !mRootDirectory.mkdirs()) {
// 硬盘缓存目录不存在直接返回即可
return;
}
// 获取硬盘缓存目录所有文件集合.每个HTTP请求结果对应一个文件.
File[] files = mRootDirectory.listFiles();
if (files == null) {
return;
}
for (File file : files) {
BufferedInputStream fis = null;
try {
fis = new BufferedInputStream(new FileInputStream(file));
// 进行对象反序列化
CacheHeader entry = CacheHeader.readHeader(fis);
// 将文件的大小赋值给entry.size,单位字节
entry.size = file.length();
// 在内存中维护一张硬盘<key,value>映射表
putEntry(entry.key, entry);
}catch (IOException e) {
file.delete();
e.printStackTrace();
}finally {
if (fis != null) {
try {
fis.close();
} catch (IOException ignored) {
}
}
}
}
}
/** 将key和CacheHeader存入到Map对象中.并更新当前占用的总字节数. */
private void putEntry(String key, CacheHeader entry) {
if (!mEntries.containsKey(key)) {
mTotalSize += entry.size;
} else {
CacheHeader oldEntry = mEntries.get(key);
mTotalSize += (entry.size - oldEntry.size);
}
mEntries.put(key, entry);
}
接下来我们讲解put函数,是因为一个缓存系统最为关键的操作就是put,这其中还设计到缓存替换策略的实现.
首先是缓存替换策略.
private void pruneIfNeeded(int neededSpace) {
if ((mTotalSize + neededSpace) < mMaxCacheSizeInBytes) {
return;
}
Iterator<Map.Entry<String, CacheHeader>> iterator = mEntries.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<String, CacheHeader> entry = iterator.next();
CacheHeader e = entry.getValue();
// 这里的替换策略不太好,其实可以按照serverDate排序,从而实现FIFO的缓存替换策略.
boolean deleted = getFileForKey(e.key).delete();
if (deleted) {
mTotalSize -= e.size;
}
iterator.remove();
// 当硬盘大小满足可以存放新的HTTP请求结果时,停止删除操作
if ((mTotalSize + neededSpace) < mMaxCacheSizeInBytes * HYSTERESIS_FACTOR) {
break;
}
}
}
接下来,是硬盘缓存的插入操作,准备是对象序列化的一些内容.
/** 将Cache.Entry存入到指定的缓存文件中. 并在Map中记录<key,CacheHeader>. */
@Override
public synchronized void put(String key, Entry entry) {
pruneIfNeeded(entry.data.length);
// 根据HTTP的url生成缓存文件(ps:根据hash值生成文件名)
File file = getFileForKey(key);
try {
BufferedOutputStream fos = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(file));
// 这里有个bug,插入时的size只计算响应体,没有考虑响应头部缓存字段的大小.
CacheHeader e = new CacheHeader(key, entry);
boolean success = e.writeHeader(fos);
if (!success) {
fos.close();
throw new IOException();
}
fos.write(entry.data);
fos.close();
putEntry(key, e);
return;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
file.delete();
}
get函数比较简单了,源码如下:
/** 从Disk中根据key获取并构造HTTP响应体Cache.Entry. */
@Override
public synchronized Entry get(String key) {
CacheHeader entry = mEntries.get(key);
if (entry == null) {
return null;
}
File file = getFileForKey(key);
CountingInputStream cis = null;
try {
cis = new CountingInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(file)));
// 读完CacheHeader部分,并通过CountingInputStream的bytesRead成员记录已经读取的字节数.
CacheHeader.readHeader(cis);
// 读取缓存文件存储的HTTP响应体内容.
byte[] data = streamToBytes(cis, (int)(file.length() - cis.bytesRead));
return entry.toCacheEntry(data);
} catch (IOException e) {
remove(key);
return null;
} finally {
if (cis != null) {
try {
cis.close();
} catch (IOException ignored) {
}
}
}
}
clear顾名思义,就是清空硬盘缓存的操作:
public synchronized void clear() {
File[] files = mRootDirectory.listFiles();
if (files != null) {
for (File file : files) {
file.delete();
}
}
mEntries.clear();
mTotalSize = 0;
}
所做的事情也比较简单,包括:
remove函数也就是删除指定key对应的硬盘缓存,代码很简单:
@Override
public synchronized void remove(String key) {
boolean deleted = getFileForKey(key).delete();
removeEntry(key);
if (!deleted) {
Log.e("Volley", "没能删除key=" + key + ", 文件名=" + getFilenameForKey(key) + "缓存.");
}
}
/** 从Map对象中删除key对应的键值对. */
private void removeEntry(String key) {
CacheHeader entry = mEntries.get(key);
if (entry != null) {
mTotalSize -= entry.size;
mEntries.remove(key);
}
}
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原文地址:http://blog.csdn.net/wzy_1988/article/details/51540668