Java和Android的LRU缓存及实现原理

一、概述

Android提供了LRUCache类，可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存。Java提供了LinkedHashMap，可以用该类很方便的实现LRU算法，Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap，进行了极少的改动后就可以实现LRU算法。

二、Java的LRU算法

Java的LRU算法的基础是LinkedHashMap，LinkedHashMap继承了HashMap，并且在HashMap的基础上进行了一定的改动，以实现LRU算法。

1、HashMap

首先需要说明的是，HashMap将每一个节点信息存储在Entry结构中。Entry中存储了节点对应的key、value、hash信息，同时存储了当前节点的下一个节点的引用。因此Entry是一个单向链表。HashMap的存储结构是一个数组加单向链表的形式。每一个key对应的hashCode，在HashMap的数组中都可以找到一个位置；而如果多个key对应了相同的hashCode，那么他们在数组中对应在相同的位置上，这时，HashMap将把对应的信息放到Entry中，并使用链表连接这些Entry。

 

 static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
        final K key;
        V value;
        Entry<K,V> next;
        int hash;
        /**
         * Creates new entry.
         */
        Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) {
            value = v;
            next = n;
            key = k;
            hash = h;
        }
        public final K getKey() {
            return key;
        }
        public final V getValue() {
            return value;
        }
        public final V setValue(V newValue) {
            V oldValue = value;
            value = newValue;
            return oldValue;
        }
        public final boolean equals(Object o) {
            if (!(o instanceof Map.Entry))
                return false;
            Map.Entry e = (Map.Entry)o;
            Object k1 = getKey();
            Object k2 = e.getKey();
            if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) {
                Object v1 = getValue();
                Object v2 = e.getValue();
                if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2)))
                    return true;
            }
            return false;
        }
        public final int hashCode() {
            return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue());
        }
        public final String toString() {
            return getKey() + "=" + getValue();
        }
        /**
         * This method is invoked whenever the value in an entry is
         * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that&#39;s already
         * in the HashMap.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
        }
        /**
         * This method is invoked whenever the entry is
         * removed from the table.
         */
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
        }
    }

下面贴一下HashMap的put方法的代码，并进行分析

　　

public V put(K key, V value) {
        if (table == EMPTY_TABLE) {
            inflateTable(threshold);
        }
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
　　　　　//以上信息不关心，下面是正常的插入逻辑。
　　　　　//首先计算hashCode
        int hash = hash(key);
　　　　　//通过计算得到的hashCode，计算出hashCode在数组中的位置
        int i = indexFor(hash, table.length);
　　　　　//for循环，找到在HashMap中是否存在一个节点，对应的key与传入的key完全一致。如果存在，说明用户想要替换该key对应的value值，因此直接替换value即可返回。
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }
　　　　 //逻辑执行到此处，说明HashMap中不存在完全一致的kye.调用addEntry，新建一个节点保存key、value信息，并增加到HashMap中
        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

在上面的代码中增加了一些注释，可以对整体有一个了解。下面具体对一些值得分析的点进行说明。

<1> int i = indexFor(hash, table.length);

可以看一下源码：

　　

static int indexFor(int h, int length) {
        // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
        return h & (length-1);
    }

为什么获得的hashCode(h)要和(length-1)进行按位与运算？这是为了保证去除掉h的高位信息。如果数组大小为8（1000），而计算出的h的值为10（1010），如果直接获取数组的index为10的数据，肯定会抛出数组超出界限异常。所以使用按位与（0111&1010），成功清除掉高位信息，得到2（0010），表示对应数组中index为2的数据。效果与取余相同，但是位运算的效率明显更高。

但是这样有一个问题，如果length为9，获取得length-1信息为8（1000），这样进行位运算，不但不能清除高位数据，得到的结果肯定不对。所以数组的大小一定有什么特别的地方。通过查看源码，可以发现，HashMap无时无刻不在保证对应的数组个数为2的n次方。

首先在put的时候，调用inflateTable方法。重点在于roundUpToPowerOf2方法，虽然它的内容包含大量的位相关的运算和处理，没有看的很明白，但是注释已经明确了，会保证数组的个数为2的n次方。

private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}

其次，在addEntry等其他位置，也会使用（2 * table.length）、table.length << 1等方式，保证数组的个数为2的n次方。

<2> for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)

因为HashMap使用的是数组加链表的形式，所以通过hashCode获取到在数组中的位置后，得到的不是一个Entry，而是一个Entry的链表，一定要循环链表，获取key对应的value。

<3> addEntry(hash, key, value, i);

先判断数组个数是否超出阈值，如果超过，需要增加数组个数。然后会新建一个Entry，并加到数组中。

/**
     * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to
     * the specified bucket.  It is the responsibility of this
     * method to resize the table if appropriate.
     *
     * Subclass overrides this to alter the behavior of put method.
     */
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);
    }
    /**
     * Like addEntry except that this version is used when creating entries
     * as part of Map construction or "pseudo-construction" (cloning,
     * deserialization).  This version needn't worry about resizing the table.
     *
     * Subclass overrides this to alter the behavior of HashMap(Map),
     * clone, and readObject.
     */
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        Entry<K,V> e = table[bucketIndex];
        table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e);
        size++;
    }

2、LinkedHashMap

LinkedHashMap在HashMap的基础上，进行了修改。首先将Entry由单向链表改成双向链表。增加了before和after两个队Entry的引用。

  private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {
        // These fields comprise the doubly linked list used for iteration.
        Entry<K,V> before, after;
        Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) {
            super(hash, key, value, next);
        }
        /**
         * Removes this entry from the linked list.
         */
        private void remove() {
            before.after = after;
            after.before = before;
        }
        /**
         * Inserts this entry before the specified existing entry in the list.
         */
        private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }
        /**
         * This method is invoked by the superclass whenever the value
         * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.
         * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry
         * to the end of the list; otherwise, it does nothing.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
            if (lm.accessOrder) {
                lm.modCount++;
                remove();
                addBefore(lm.header);
            }
        }
        void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
            remove();
        }
    }

同时，LinkedHashMap提供了一个对Entry的引用header（private transient Entry header）。header的作用就是永远只是HashMap中所有成员的头（header.after）和尾(header.before)。这样把HashMap本身的数组加链表的格式进行了修改。在LinkedHashMap中，即保留了HashMap的数组加链表的数据保存格式，同时增加了一套header作为开始标记的双向链表（我们暂且称之为header的双向链表）。LinkedHashMap就是通过header的双向链表来实现LRU算法的。header.after永远指向最近最不常使用的那个节点，删除的话，就是删除这个header.after对应的节点。相对的，header.before指向的就是刚刚使用过的那个节点。

LinkedHashMap并没有提供put方法，但是LinkedHashMap重写了addEntry和createEntry方法，如下：

 /**
     * This override alters behavior of superclass put method. It causes newly
     * allocated entry to get inserted at the end of the linked list and
     * removes the eldest entry if appropriate.
     */
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);
        // Remove eldest entry if instructed
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        }
    }
    /**
     * This override differs from addEntry in that it doesn&#39;t resize the
     * table or remove the eldest entry.
     */
    void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
        Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old);
        table[bucketIndex] = e;
        e.addBefore(header);
        size++;
    }

HashMap的put方法，调用了addEntry方法；HashMap的addEntry方法又调用了createEntry方法。因此可以把上面的两个方法和HashMap中的内容放到一起，方便分析，形成如下方法：

　　

void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) {
            resize(2 * table.length);
            hash = (null != key) ? hash(key) : 0;
            bucketIndex = indexFor(hash, table.length);
        }
        HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];
        Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old);
        table[bucketIndex] = e;
        e.addBefore(header);
        size++;
        // Remove eldest entry if instructed
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        }
    }

同样，先判断是否超出阈值，超出则增加数组的个数。然后创建Entry对象，并加入到HashMap对应的数组和链表中。与HashMap不同的是LinkedHashMap增加了e.addBefore(header);和removeEntryForKey(eldest.key);这样两个操作。

首先分析一下e.addBefore(header)。其中e是LinkedHashMap.Entry对象，addBefore代码如下，作用就是讲header与当前对象相关联，使当前对象增加到header的双向链表的尾部

（header.before）：
　　　　private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }

其次是另一个重点，代码如下：

  // Remove eldest entry if instructed
        Entry<K,V> eldest = header.after;
        if (removeEldestEntry(eldest)) {
            removeEntryForKey(eldest.key);
        }

其中，removeEldestEntry判断是否需要删除最近最不常使用的那个节点。LinkedHashMap中的removeEldestEntry(eldest)方法永远返回false，如果我们要实现LRU算法，就需要重写这个方法，判断在什么情况下，删除最近最不常使用的节点。removeEntryForKey的作用就是将key对应的节点在HashMap的数组加链表结构中删除，源码如下：

　　

final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) {
        if (size == 0) {
            return null;
        }
        int hash = (key == null) ? 0 : hash(key);
        int i = indexFor(hash, table.length);
        Entry<K,V> prev = table[i];
        Entry<K,V> e = prev;
        while (e != null) {
            Entry<K,V> next = e.next;
            Object k;
            if (e.hash == hash &&
                ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
                modCount++;
                size--;
                if (prev == e)
                    table[i] = next;
                else
                    prev.next = next;
                e.recordRemoval(this);
                return e;
            }
            prev = e;
            e = next;
        }
        return e;
    }

removeEntryForKey是HashMap的方法，对LinkedHashMap中header的双向链表无能为力，而LinkedHashMap又没有重写这个方法，那header的双向链表要如何处理呢。

仔细看一下代码，可以看到在成功删除了HashMap中的节点后，调用了e.recordRemoval(this);方法。这个方法在HashMap中为空，LinkedHashMap的Entry则实现了这个方法。其中remove()方法中的两行代码为双向链表中删除当前节点的标准代码，不解释。

/**
         * Removes this entry from the linked list.
         */
        private void remove() {
            before.after = after;
            after.before = before;
        }void recordRemoval(HashMap<K,V> m) {
            remove();
        }

以上，LinkedHashMap增加节点的代码分析完毕，可以看到完美的将新增的节点放在了header双向链表的末尾。

但是，这样显然是先进先出的算法，而不是最近最不常使用算法。需要在get的时候，更新header双向链表，把刚刚get的节点放到header双向链表的末尾。我们来看看get的源码：

　　public V get(Object key) {
        Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);
        if (e == null)
            return null;
        e.recordAccess(this);
        return e.value;
    }

代码很短，第一行的getEntry调用的是HashMap的getEntry方法，不需要解释。真正处理header双向链表的代码是e.recordAccess(this)。看一下代码：

　　　　

 /**
         * Removes this entry from the linked list.
         */
        private void remove() {
            before.after = after;
            after.before = before;
        }
        /**
         * Inserts this entry before the specified existing entry in the list.
         */
        private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }
        /**
         * This method is invoked by the superclass whenever the value
         * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set.
         * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry
         * to the end of the list; otherwise, it does nothing.
         */
        void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
            if (lm.accessOrder) {
                lm.modCount++;
                remove();
                addBefore(lm.header);
            }
        }

首先在header双向链表中删除当前节点，再将当前节点添加到header双向链表的末尾。当然，在调用LinkedHashMap的时候，需要将accessOrder设置为true，否则就是FIFO算法。

三、Android的LRU算法

Android同样提供了HashMap和LinkedHashMap，而且总体思路有些类似，但是实现的细节明显不同。而且Android提供的LruCache虽然使用了LinkedHashMap，但是实现的思路并不一样。Java需要重写removeEldestEntry来判断是否删除节点；而Android需要重写LruCache的sizeOf，返回当前节点的大小，Android会根据这个大小判断是否超出了限制，进行调用trimToSize方法清除多余的节点。

Android的sizeOf方法默认返回1，默认的方式是判断HashMap中的数据个数是否超出了设置的阈值。也可以重写sizeOf方法，返回当前节点的大小。Android的safeSizeOf会调用sizeOf方法，其他判断阈值的方法会调用safeSizeOf方法，进行加减操作并判断阈值。进而判断是否需要清除节点。

Java的removeEldestEntry方法，也可以达到同样的效果。Java需要使用者自己提供整个判断的过程，两者思路还是有些区别的。

sizeOf，safeSizeOf不需要说明，而put和get方法，虽然和Java的实现方式不完全一样，但是思路是相同的，也不需要分析。在LruCache中put方法的最后，会调用trimToSize方法，这个方法用于清除超出的节点。它的代码如下：

　

　public void trimToSize(int maxSize)
  {
    while (true)
    {
      Object key;
      Object value;
      synchronized (this) {
        if ((this.size < 0) || ((this.map.isEmpty()) && (this.size != 0))) {
          throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
        }
　　　　　　if (size <= maxSize) {
　　　　　　　　break;
　　　　　　}
        Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next();
        key = toEvict.getKey();
        value = toEvict.getValue();
        this.map.remove(key);
        this.size -= safeSizeOf(key, value);
        this.evictionCount += 1;
      }
      entryRemoved(true, key, value, null);
    }
  }

重点需要说明的是Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next();这行代码。它前面的代码判断是否需要删除最近最不常使用的节点，后面的代码用于删除具体的节点。这行代码用于获取最近最不常使用的节点。

首先需要说明的问题是，Android的LinkedHashMap和Java的LinkedHashMap在思路上一样，也是使用header保存双向链表。在put和get的时候，会更新对应的节点，保存header.after指向最久没有使用的节点；header.before用于指向刚刚使用过的节点。所以Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next();这行最终肯定是获取header.after节点。下面逐步分析代码，就可以看到是如何实现的了。

首先，map.entrySet()，HashMap定义了这个方法，LinkedHashMap没有重写这个方法。因此调用的是HashMap对应的方法：

　　

public Set<Entry<K, V>> entrySet() {
        Set<Entry<K, V>> es = entrySet;
        return (es != null) ? es : (entrySet = new EntrySet());
    }

上面代码不需要细说，new一个EntrySet类的实例。而EntrySet也是在HashMap中定义，LinkedHashMap中没有。

　　

private final class EntrySet extends AbstractSet<Entry<K, V>> {
        public Iterator<Entry<K, V>> iterator() {
            return newEntryIterator();
        }
        public boolean contains(Object o) {
            if (!(o instanceof Entry))
                return false;
            Entry<?, ?> e = (Entry<?, ?>) o;
            return containsMapping(e.getKey(), e.getValue());
        }
        public boolean remove(Object o) {
            if (!(o instanceof Entry))
                return false;
            Entry<?, ?> e = (Entry<?, ?>)o;
            return removeMapping(e.getKey(), e.getValue());
        }
        public int size() {
            return size;
        }
        public boolean isEmpty() {
            return size == 0;
        }
        public void clear() {
            HashMap.this.clear();
        }
    }

　　Iterator> newEntryIterator() { return new EntryIterator(); }
代码中很明显的可以看出，Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next()，就是要调用newEntryIterator().next()，就是调用(new EntryIterator()).next()。而EntryIterator类在LinkedHashMap中是有定义的。

　　

private final class EntryIterator
            extends LinkedHashIterator<Map.Entry<K, V>> {
        public final Map.Entry<K, V> next() { return nextEntry(); }
    }
    private abstract class LinkedHashIterator<T> implements Iterator<T> {
        LinkedEntry<K, V> next = header.nxt;
        LinkedEntry<K, V> lastReturned = null;
        int expectedModCount = modCount;
        public final boolean hasNext() {
            return next != header;
        }
        final LinkedEntry<K, V> nextEntry() {
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            LinkedEntry<K, V> e = next;
            if (e == header)
                throw new NoSuchElementException();
            next = e.nxt;
            return lastReturned = e;
        }
        public final void remove() {
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();
            LinkedHashMap.this.remove(lastReturned.key);
            lastReturned = null;
            expectedModCount = modCount;
        }
    }

现在可以得到结论，trimToSize中的那行代码得到的就是header.next对应的节点，也就是最近最不常使用的那个节点。

 以上就是Java和Android的LRU缓存及实现原理 的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！