请描述下LruCache和DiskLruCache的几种使用场景，并且使用kotlin代码展示出来加上注释

LRU Cache (最近最少使用缓存) 和 DiskLruCache (基于磁盘的 LRU 缓存) 是两种常见的缓存技术，它们的使用场景和优点如下：

1. LRU Cache 的使用场景：
- 当需要缓存一些数据时，但是又不能无限制地增加内存消耗时，可以使用 LRU Cache 进行缓存。
- 当需要快速访问某些数据时，而这些数据的访问频率比较高时，可以使用 LRU Cache 进行缓存。
- 当需要保证缓存数据的时效性，避免过期数据对程序造成影响时，可以使用 LRU Cache 进行缓存。

2. DiskLruCache 的使用场景：
- 当需要缓存一些大量的数据时，但是这些数据又不能全部存放在内存中时，可以使用 DiskLruCache 进行缓存。
- 当需要保证数据能够持久化存储时，可以使用 DiskLruCache 进行缓存。
- 当需要对缓存数据进行一些额外的操作时，例如压缩、加密等操作时，可以使用 DiskLruCache 进行缓存。

以下是使用 Kotlin 代码展示 LRU Cache 和 DiskLruCache 的实现方法：

// LRU Cache 的实现
import android.util.LruCache

// 初始化一个 LRU Cache，设置最大缓存数量为 10 个
val lruCache = LruCache<String, String>(10)

// 将数据加入缓存中
lruCache.put("key1", "value1")

// 获取缓存中的数据
val value = lruCache.get("key1")

// 移除缓存中的数据
lruCache.remove("key1")

// 清除缓存中的所有数据
lruCache.evictAll()

// DiskLruCache 的实现
import com.jakewharton.disklrucache.DiskLruCache
import java.io.File

// 初始化一个 DiskLruCache，设置缓存目录和最大缓存数量为 10 个
val directory = File(context.cacheDir, "disk_cache")
val diskCacheSize = 10 * 1024 * 1024 // 10MB
val diskLruCache = DiskLruCache.open(directory, 1, 1, diskCacheSize.toLong())

// 将数据加入缓存中
val editor = diskLruCache.edit("key1")
editor?.newOutputStream(0)?.use { outputStream ->
    outputStream.write("value1".toByteArray())
}
editor?.commit()

// 获取缓存中的数据
val snapshot = diskLruCache.get("key1")
val value = snapshot?.getInputStream(0)?.bufferedReader().use { reader ->
    reader?.readText()
}

// 移除缓存中的数据
diskLruCache.remove("key1")

// 清除缓存中的所有数据
diskLruCache.delete()