Glide源码解析：加载与缓存机制探索

"本文是关于2020年一线互联网公司面试中对三方源码，特别是Glide的高频考察总结。文章主要聚焦于Glide的图片加载、缓存策略以及LRU算法的应用，并探讨如何有效阅读复杂的源码。作者强调了阅读源码的技巧，如抽丝剥茧、点到即止，以理解核心功能的实现逻辑，而不是纠结于每一行代码。文章以Glide的使用示例`Glide.with(this).load(url).into(imageView);`作为目标，旨在解析其背后的图片加载机制，并预告了后续会深入探讨Glide源码的更多细节。" 在Android开发中，Glide是一个广泛使用的图片加载库，尤其在一线互联网公司面试中，对Glide源码的理解是衡量开发者技能的重要标准。Glide不仅处理图片的加载，还涉及到内存和磁盘的缓存策略，以优化性能和减少内存消耗。其中，LRU（Least Recently Used）算法在Glide的缓存策略中扮演了关键角色，用于决定在内存有限时哪些数据应该被清除。 LRU算法是一种常用的缓存淘汰策略，当缓存满时，最近最少使用的数据会被优先淘汰。在Glide中，LRUCache是实现这一策略的类，它维护了一个有序的数据结构，新加入的数据会被放在末尾，而最久未使用的数据会被首先移除。理解LRUCache的工作原理有助于我们设计自己的大图加载框架，避免因大图加载导致的内存问题。 阅读复杂的源码是一项挑战，尤其是在面对像Glide这样功能强大的库时。作者建议的阅读策略是专注于核心功能，例如，对于上述的Glide使用示例，我们需要理解的是图片是如何从网络加载，经过缓存处理，最终显示在ImageView上的过程。这一过程涉及网络请求、数据解码、内存管理等多个环节，每个环节都有可能深入研究，但初学者应避免一次性消化所有细节，以免迷失在源码的海洋中。 为了开始源码分析，首先需要获取Glide的源码。通常，如果是通过Gradle依赖引入Glide，源码已经包含在项目的依赖库中。通过IDE的反编译或查看依赖库源码的功能，可以方便地查看和跟踪Glide的源代码。 接下来的文章将会逐步剖析Glide的图片加载流程，包括网络请求、图片解码、内存缓存、磁盘缓存等步骤，以及如何将这些步骤串连起来，实现从URL加载图片并显示到ImageView的完整过程。通过这样的学习，开发者不仅可以掌握Glide的核心功能，还能提升对Android系统内存管理和图像处理的理解，进一步提高自己的编程能力。