LRU是Least Recently Used的缩写，即“最近最少使用”，说明LRU缓存算法的淘汰策略是把最近最少使用的数据移除，让出内存给最新读取的数据。下面看一下Android中的LruCache。
android.util.LruCache
这个LruCache在android.util包下，是API level 12引入的，对于API level 12之前的系统可以使用support library中的LruCache。先来看看android.util.LruCache的源码。
首先是成员变量：
private final LinkedHashMap<K, V> map;
/** Size of this cache in units. Not necessarily the number of elements. */
private int size;
private int maxSize;
private int putCount;
private int createCount;
private int evictionCount;
private int hitCount;
private int missCount;
LruCache内部使用一个LinkedHashMap作为存储容器，并对各种操作进行计次。
构造器：
public LruCache(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
this.maxSize = maxSize;
this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
}
构造器的参数maxSize用于指定缓存的最大容量，并初始化一个LinkedHashMap，顺便看看这个LinkedHashMap的构造函数：
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
init();
this.accessOrder = accessOrder;
}
initialCapacity即初始容量设为0，装填因子loadFactor设为0.75，accessOrder设为true，即链表中的元素按照最近最少访问到最多访问排序。这里设置的装填因子为0.75，设置其它值行不行呢？在LinkedHashMap这个构造器中只是将loadFactor作为参数传给了父类构造器，该父类构造器如下：
public HashMap(int capacity, float loadFactor) {
this(capacity);
if (loadFactor <= 0 || Float.isNaN(loadFactor)) {
throw new IllegalArgumentException("Load factor: " + loadFactor);
}
/*
* Note that this implementation ignores loadFactor; it always uses
* a load factor of 3/4. This simplifies the code and generally
* improves performance.
*/
}
调用了HashMap的构造器，可以看到只是对loadFactor进行了合法检查，除此之外没有其他调用或赋值操作，Note中解释了，这个loadFactor没用，装填因子永远使用3/4，也就是0.75。所以在构造LinkedHashMap时，设了装填因子也没什么用。
继续看LruCache，resize方法更新链表容量，调用trimToSize方法。
public void resize(int maxSize) {
if (maxSize <= 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
}
synchronized (this) {
this.maxSize = maxSize;
}
trimToSize(maxSize);
}
先看get方法，key为空会抛异常，取出对应的value，若不为空则命中次数hitCount加1并return这个value，否则missCount加1。该value为空时继续向下执行，根据key尝试创建value，如果创建返回的createdValue是null，那就确实没有该值，若创建操作返回的createdValue不为null，则尝试把createdValue放回map，若存在旧值则返回旧值，否则返回这个createdValue。
public final V get(K key) {
if (key == null) {
throw new NullPointerException("key == null");
}
V mapValue;
synchronized (this) {
mapValue = map.get(key);
if (mapValue != null) {
hitCount++;
return mapValue;
}
missCount++;
}
V createdValue = create(key);
if (createdValue == null) {
return null;
}
synchronized (this) {
createCount++;
mapValue = map.put(key, createdValue);
if (mapValue != null) {
// There was a conflict so undo that last put
map.put(key, mapValue);
} else {
size += safeSizeOf(key, createdValue);
}
}
if (mapValue != null) {
entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);
return mapValue;
} else {
trimToSize(maxSize);
return createdValue;
}
}
put方法将键值对放入map，重新计算大小之后调用trimToSize方法，删除访问次数最少的元素。
public final V put(K key, V value) {
if (key == null || value == null) {
throw new NullPointerException("key == null || value == null");
}
V previous;
synchronized (this) {
putCount++;
size += safeSizeOf(key, value);
previous = map.put(key, value);
if (previous != null) {
size -= safeSizeOf(key, previous);
}
}
if (previous != null) {
entryRemoved(false, key, previous, value);
}
trimToSize(maxSize);
return previous;
}
trimToSize方法中会一直尝试删除队首元素即访问次数最少的元素，直到size不超过最大容量。
public void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {
K key;
V value;
synchronized (this) {
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(getClass().getName()
+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
if (size <= maxSize) {
break;
}
Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
if (toEvict == null) {
break;
}
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);
size -= safeSizeOf(key, value);
evictionCount++;
}
entryRemoved(true, key, value, null);
}
}
android.support.v4.util.LruCache
support v4包中的LruCache可以用于API level 12之前的系统，和android.util包的LruCache的区别是在trimToSize中获取将要删除元素的方法不一样：
- android.util.LruCache
Map.Entry<K, V> toEvict = map.eldest();
- android.support.v4.util.LruCache
Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
LinkedHashMap的eldest()方法已经被标注为@hide，所以使用android.support.v4.util.LruCache更加保险一点。
我的个人博客：http://kodyan.github.io/