Android图片缓存策略：Lru算法与LruCache解析

在Android开发中，处理大量的图片可能会导致应用程序出现OOM（Out of Memory）错误。为了解决这个问题，开发者通常需要采取有效的缓存策略。本文主要探讨的是使用LRU（Least Recently Used）算法来实现图片缓存，以降低OOM的发生概率。在Android 2.3及以上版本，软引用（SoftReference）不再被推荐用于图片缓存，因为垃圾回收器会更频繁地回收持有软引用的对象。 LRU算法是一种常用的缓存淘汰策略，它的核心思想是：当缓存满时，优先移除最近最少使用的数据。在图片缓存场景中，当内存缓存达到预设的容量限制时，新加入的图片将会替换掉最早添加且未被再次使用的图片。 基于LruCache实现内存缓存： 1. 初始化MemoryCache：首先，我们需要计算出应用可分配的最大内存，通常是通过`Runtime.getRuntime().maxMemory()`获得。然后，我们可以将图片内存缓存的大小设置为总内存的八分之一，例如`mCacheSize = maxMemory / 8`。接下来，创建一个`LruCache`实例，用于存储键值对，其中键是图片的标识（如URL），值是图片的Drawable对象。由于Drawable比Bitmap在内存管理上有优势，因此通常选择缓存Drawable。 2. 重写`sizeOf`方法：为了准确计算缓存项的大小，`LruCache`需要重写`sizeOf`方法。在这个例子中，如果缓存的值是`BitmapDrawable`，则获取Bitmap并计算其占用的字节数，返回这个值作为缓存项的大小。如果Bitmap为null，返回0。 此外，除了内存缓存，还可以结合磁盘缓存（如DiskLruCache）来进一步优化图片加载。磁盘缓存将图片数据存储在本地文件系统，即使应用关闭，图片数据依然可以被快速读取，减少网络请求。DiskLruCache的使用与LruCache类似，但涉及到文件操作，包括读写文件和管理磁盘空间。 通过合理运用LRU算法和相应的缓存库（如LruCache和DiskLruCache），开发者可以有效地管理和控制图片资源，防止因大量图片加载导致的内存溢出问题，从而提高应用的性能和用户体验。在实际项目中，还需要考虑网络状况、用户行为等因素，以实现最佳的缓存策略。