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说说Android LRU缓存算法实现学习笔记(一)

时间:2015-02-14 11:07:17      阅读:288      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:lru   缓存   linkedhashmap   

在我们的手机应用开发时候,我们经常会遇到大数据访问的时候,我们通常会考虑以下几个方面的情况。一、手机内存的限制还必须保证应用反应的流畅;二、尽量小的流量消耗,不然,你的应用流畅度再好体验再好,用户还是会毫不犹豫的卸载掉你的应用。大数据量访问的情况下,数据缓存是我们一定会考虑到的解决方案。而作为缓存,我们很重要的会考虑以下几点:1.访问速度;2.逐出旧的缓存策略;3.最好还能考虑到一定的并发度。这篇我们主要说说LRU策略的缓存算法实现,我们就用图片缓存为例来谈谈Android应用开发中的缓存实现。

首先我们来看看谷歌官方的推荐的缓存:在Android3.0加入的LruCache和 DiskLruCache(硬盘缓存结构)类。我们从代码的实现知道,LruCache和DiskLruCache缓存的实现都是基于JDK的LinkedHashMap集合来实现。下面我们来从LinkedHashMap的源码的分析来开始学习。

通过源码我们知道,LinkedHashMap是继承HashMap,底层结构不仅使用HashMap来保存元素,同时通过继承HashMapEntry 实现双向链表的结构来关联其他的元素。我们先来看LInkedHashMap的节点实现:

    /**
     * LinkedHashMap entry.
     */
    private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
        // These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
        Entry<K,V> before, after;
LinkedHashMap的节点Entry继承自HashMap.Entry来实现,增加两个引用来分别指向前一个元素和后一个元素。LinkedHashMap的实现是在HashMap的基础上增加双链表的结构。

我们再来看看LinkedHashMap的初始化,我们看到构造函数参数最多的情况:

/**
     * Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
     * specified initial capacity, load factor and ordering mode.
     *
     * @param  initialCapacity the initial capacity
     * @param  loadFactor      the load factor
     * @param  accessOrder     the ordering mode - <tt>true</tt> for
     *         access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
     * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
     *         or the load factor is nonpositive
     */
    public LinkedHashMap(int initialCapacity,
			 float loadFactor,
                         boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor);
        this.accessOrder = accessOrder; //accessOrder指定排序,默认为false,为fasle的时候,插入顺序排序,为true时候,访问顺序排序
    }
我们看到重写的基类的初始化方法init实习:

/**
     * Called by superclass constructors and pseudoconstructors (clone,
     * readObject) before any entries are inserted into the map.  Initializes
     * the chain.
     */
    void init() {
        header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null);
        header.before = header.after = header;
    }
此处初始化头指针给循环指定。下面我们重点来看看集合最总要的两个方法put和get的实现。我们先看put方法,LinkedHashMap的put方法并没有重写HashMap的put方法。只是重写了put方法下的addEntry方法,addEntry方法执行时候是当LinkedHashMap插入新的结点的时候执行。

/**
     * This override alters behavior of superclass put method. It causes newly
     * allocated entry to get inserted at the end of the linked list and
     * removes the eldest entry if appropriate.
     */
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

        // Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        } else {
            if (size >= threshold)
                resize(2 * table.length);
        }
    }

    /**
     * This override differs from addEntry in that it doesn't resize the
     * table or remove the eldest entry.
     */
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
	Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(hash, key, value, old);
        table[bucketIndex] = e;
        e.addBefore(header);
        size++;
    }
我们看我们产生新结点的方法creatEntry实现,我们先给找到哈希表上对应的位置,然后给新的Entry指定前后的节点。执行方法e.addBefore(header)代码如下:

 /**
         * Inserts this entry before the specified existing entry in the list.
         */
        private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }
我们看到代码实现的功能就是把新结点添加到header结点前。我们再回到addEntry的代码实现,我们看 Entry<K,V> eldest = header.after;if (removeEldestEntry(eldest))的执行,我们把header后结点理解成我们最旧的节点,removeEldestEntry(eldest)方法的实现:

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
        return false;
    }

removeEldestEntry方法执行默认返回false,意思就是我们LinkedHashMap默认不会逐去旧的节点。我们可以通过在子类重载来重写removeEldestEntry的实现,来修改LRU策略。下面我们用图示来表示put方法的执行一下代码的执行过程:

	   map.put("22", "xxx"); 
首先map执行前的结构是这样:

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为了不让图上密密麻麻的都是引用箭头乱窜,我省略了HashMap的很多Entry结点的before和after的指向,我们只是重点表示header的引用指向。我们执行方法map.put("22","xxx")后的数据结构变成这样:

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我们把key为22的节点通过hash算法,指定到eee的后面,同时我们把header的before指向修改为指向key为22的节点。分析完我们的put方法,我们接着来分析get方法的实现,代码如下:

public V get(Object key) {
        Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
        if (e == null)
            return null;
        e.recordAccess(this);
        return e.value;
    }
我们看到get方法很简单,首先我们去Map取key对应的value是否存在,如果不存在,我们返回null。如果存在,我们执行e.recoedAccess(this)方法。

 /**
         * This method is invoked by the superclass whenever the value
         * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.
         * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry
         * to the end of the list; otherwise, it does nothing.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
            if (lm.accessOrder) { //此处的判断LinkedHashMap的排序顺序
                lm.modCount++;
                remove();
                addBefore(lm.header);
            }
        }
recodeAccess方法中,当我们的排序顺序为false,为按插入排序顺序的时候,我们直接退出方法。当我们的排序顺序为访问排序顺序的时候,我们执行remove方法,把结点从链表里切除出来,然后执行addBefore方法时候,我们把结点插入到header结点的前面。这样,我们就实习每次根据访问位置来排序的操作。

下面我们通过图的例子来说明,当LinkedHashMap的排序为访问排序的时候,我们get操作的过程,LinkedHashMap的数据结构的变化。我们执行的代码如下:

put.get("15");//我们假设key为15对应的value为"bbb"
我们在执行完map.put("22","xxx")后,再执行put.get("15")的变化如下:

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以上为执行get方法之后的代码发生变化,"bbb”对应的节点其实没有发生变化,只是在链表结构中的指针发生了变化,因此对应的迭代器访问的时候,我们读取位置不一样。

因为我们可以知道我们LRU的节点肯定是在header的after指向节点。当我们重写removeEldestEntry来修改LRU策略的时候,我们也是首先逐出header的after所指向的节点。然后,我们最后来看LinkedHashmap的迭代器的实现如下:

private abstract class LinkedHashIterator<T> implements Iterator<T> {
        Entry<K,V> nextEntry    = header.after;
        Entry<K,V> lastReturned = null;

        /**
         * The modCount value that the iterator believes that the backing
         * List should have.  If this expectation is violated, the iterator
         * has detected concurrent modification.
         */
        int expectedModCount = modCount;

        public boolean hasNext() {
            return nextEntry != header;
        }

        public void remove() {
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();

            LinkedHashMap.this.remove(lastReturned.key);
            lastReturned = null;
            expectedModCount = modCount;
        }

        Entry<K,V> nextEntry() {
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (nextEntry == header)
                throw new NoSuchElementException();

            Entry<K,V> e = lastReturned = nextEntry;
            nextEntry = e.after; //此处我们可知我们的迭代器实现访问节点的after引用指向的节点。
            return e;
        }
    }
从LinkedHashMap实现的实现的迭代器内部类LinkedHashIterator看,我们迭代器的元素访问顺序是从header节点开始往after方向开始迭代。以上为对LinkedHashMap的分析简单分析,下一节我们会针对LinkedHashMap的数据结构的特性来说说,用LinkedHashMap结构实现缓冲的快速访问的优势,还会结合常用的开源实现,来说说实现一定并发的Android下缓存实现。









说说Android LRU缓存算法实现学习笔记(一)

标签:lru   缓存   linkedhashmap   

原文地址:http://blog.csdn.net/johnnyz1234/article/details/43816035

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