LRUCache策略

LRUCache：最近最少使用(Least Recently Used)缓存，可用于bitmap 的图片缓存。

具体策略就是：以一个LinkedHashMap来存放元素，LinkedHashMap设置以访问时间存储。在每次存的时候，判断如果size超过设定的最大尺寸maxSize，就删除掉最不常用的元素，直到满足不大于maxSize。

1）对于bitmap，可以设maxSize＝4M，通过重写sizeOf方法返回bitmap的真正字节大小。

2）可以重写create方法（默认实现return null），创建出key对应的value对象，这样每次get的时候，如果元素不存在，就通过create创建，并将创建的元素加入map，此时如果产生了冲突，就用旧的元素替换掉创建的元素。然后调整map的size大小。

源码说明如下：

初始化LinkedHashMap，传入的第三个参数true。表示我们在访问获取的时候，会根据时间进行排序。

public LruCache(int maxSize) {
    ...
    this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
  }

public final V get(K key) {//通过key来获取存储的数据
        if (key == null) {
            throw new NullPointerException("key == null");
        }

        V mapValue;
        synchronized (this) {
            mapValue = map.get(key);//其实是通过LinkedHashMap来获取的
            if (mapValue != null) {
                hitCount++; //这里时在记录每次获取数据成功的次数
                return mapValue;
            }
            missCount++;//这里记录获取数据失败的次数
        }
  

        V createdValue = create(key);//如果当前没有这个数据,则调用create创建
        if (createdValue == null) {
            return null;
        }

        synchronized (this) {
            createCount++;//更新自己创建的数量
            mapValue = map.put(key, createdValue);//将新创建的数据加入到LinkedHashMap里面

            if (mapValue != null) {
                // There was a conflict so undo that last put
                map.put(key, mapValue);//如果冲突来再次尝试
            } else {
                size += safeSizeOf(key, createdValue);//更新当前已经存储数据的数量
            }
        }

        if (mapValue != null) {
            entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);//调用entryRemoved通知已经清理掉了一个数据
            return mapValue;
        } else {
            trimToSize(maxSize);//检测是否已经满了
            return createdValue;
        }
    }

调整map大小，判断是否需要移除

  public void trimToSize(int maxSize) {
        while (true) {//一个死循环:直到当前LruCache没有满才会跳出这个循环
            K key;
            V value;
            synchronized (this) {
                if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {//异常错误检测:当前已经缓存的数据数量不能为负数,并且没有数据的时候其数据数量不能大于0
                    throw new IllegalStateException(getClass().getName()
                            + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
                }

                if (size <= maxSize) {//如果已经缓存的数据数量小于最大容量(没有满),则跳出循环
                    break;
                }

                Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();//通过LinkedHashMap来获取最不常用的一个键值对数据
                if (toEvict == null) {
                    break;
                }

                key = toEvict.getKey();
                value = toEvict.getValue();
                map.remove(key);  //删除这个数据
                size -= safeSizeOf(key, value); //获取这个删除的键值对数据所占用的容量(有可能是1,也有可能是计算的图片占用的内存,也有可能是其他)
                evictionCount++;
            }

            entryRemoved(true, key, value, null); //回调用entryRemoved,一般用于通知客户端,这个键值对数据已经被清理出LruCache了
        }
    }	

可供重写的函数

protected V create(K key) {
    return null;
}

  protected int sizeOf(K key, V value) {
        return 1;
    }

protected V create(K key) {
    return null;
}