Android LRU缓存策略在图片处理中的应用

"Android图片缓存使用了Lru算法来优化内存管理，避免因大量图片导致的OOM问题。LruCache和DiskLruCache是两种基于Lru算法的实现，分别用于内存和磁盘缓存。" 在Android开发中，图片处理是个关键环节，尤其是在处理大量图片时，容易引发内存溢出（Out Of Memory，简称OOM）。为了解决这个问题，开发者通常会采用缓存策略。Lru算法，即“最近最少使用”算法，是缓存管理的一种常见策略。它的核心思想是：当缓存容量达到上限时，优先淘汰最近最少使用的数据。 LruCache是Android SDK提供的一种内存缓存实现，它基于Lru算法。在Android中，Bitmap对象占用内存较大，容易导致内存溢出。因此，通常我们会将图片转化为Drawable存储在LruCache中，因为Drawable相比Bitmap有更小的内存占用。LruCache的大小需要合理设置，通常取系统总内存的八分之一作为缓存的最大容量。 初始化MemoryCache的过程如下： 1. 首先获取系统分配给应用的总内存大小，使用`Runtime.getRuntime().maxMemory()`。 2. 然后根据需求设定缓存图片所占内存的比例，例如设定为总内存的八分之一。 3. 创建LruCache实例，传入最大容量，这里的关键是需要重写`sizeOf`方法来精确计算每个缓存项的大小。对于BitmapDrawable，可以获取其Bitmap对象并计算其占用的字节数。 ```java mMemoryCache = new LruCache<String, Drawable>(mCacheSize) { @Override protected int sizeOf(String key, Drawable value) { if (value instanceof BitmapDrawable) { Bitmap bitmap = ((BitmapDrawable) value).getBitmap(); return bitmap.getByteCount(); // 计算Bitmap的大小 } // 对其他类型的Drawable进行适当处理 return super.sizeOf(key, value); } }; ``` 除了内存缓存，Android还提供了DiskLruCache作为磁盘缓存的实现。磁盘缓存可以保存更多的数据，并且即使应用关闭，数据仍然可以保留。DiskLruCache的使用涉及文件操作，包括创建、读取、写入和删除，以确保缓存的高效性和一致性。 总结来说，Android图片缓存通过结合LruCache和DiskLruCache，实现了内存和磁盘两级缓存，有效地降低了OOM的发生概率，提高了图片加载速度，并优化了用户体验。开发者在实际应用中，还需要考虑网络请求、异步加载、图片压缩等策略，以进一步提升性能。