Android-Universal-Image-Loader缓存处理机制分析

讲到缓存，平时流水线上的码农一定觉得这是一个高大上的东西。看过网上各种讲缓存原理的文章，总感觉那些文章讲的就是玩具，能用吗？这次我将带你一起看过UIL这个国内外大牛都追捧的图片缓存类库的缓存处理机制。看了UIL中的缓存实现，才发现其实这个东西不难，没有太多的进程调度，没有各种内存读取控制机制、没有各种异常处理。反正UIL中不单代码写的简单，连处理都简单。但是这个类库这么好用，又有这么多人用，那么非常有必要看看他是怎么实现的。先了解UIL中缓存流程的原理图。

原理示意图

主体有三个，分别是UI，缓存模块和数据源（可以来源程序资源、手机存储或者网络）。它们之间的关系如下：



① UI：请求数据，使用唯一的Key值索引Memory Cache中的Bitmap。

② 内存缓存：缓存搜索，如果能找到Key值对应的Bitmap，则返回数据。否则执行第三步。

③ 硬盘存储：使用唯一Key值对应的文件名，检索SDCard上的文件。

④ 如果有对应文件，使用BitmapFactory.decode*方法，解码Bitmap并返回数据，同时将数据写入缓存。如果没有对应文件，执行第五步。

⑤ 加载图片：启动异步线程，从数据源加载数据。

⑥ 若加载成功，将数据同时写入硬盘和缓存，并将Bitmap显示在UI中。

接下来，我们重点关注注释部分，我们可以根据自己需要配置内存、磁盘缓存的实现。

File cacheDir = StorageUtils.getCacheDirectory(context,"UniversalImageLoader/Cache");
ImageLoaderConfiguration config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(
		getApplicationContext()).maxImageWidthForMemoryCache(800)
		.maxImageHeightForMemoryCache(480).httpConnectTimeout(5000)
		.httpReadTimeout(20000)
                .threadPoolSize(5)
		.threadPriority(Thread.MIN_PRIORITY + 3)
		.denyCacheImageMultipleSizesInMemory()
		.memoryCache(new UsingFreqLimitedCache(2000000))// 你可以传入自己的内存缓存
		.discCache(new UnlimitedDiscCache(cacheDir))// 你可以传入自己的磁盘缓存
		.defaultDisplayImageOptions(DisplayImageOptions.createSimple())
		.build();

UIL中的内存缓存策略

1. 默认使用的是强引用缓存

LruMemoryCache（这个类就是这个开源框架默认的内存缓存类，缓存的是bitmap的强引用，下面我会从源码上面分析这个类）

2.使用强引用和弱引用相结合的缓存有

UsingFreqLimitedMemoryCache（如果缓存的图片总量超过限定值，先删除使用频率最小的bitmap）

LRULimitedMemoryCache（这个也是使用的lru算法，和LruMemoryCache不同的是，他缓存的是bitmap的弱引用）
FIFOLimitedMemoryCache（先进先出的缓存策略，当超过设定值，先删除最先加入缓存的bitmap）
LargestLimitedMemoryCache(当超过缓存限定值，先删除最大的bitmap对象)
LimitedAgeMemoryCache（当 bitmap加入缓存中的时间超过我们设定的值，将其删除）

3.只使用弱引用缓存

WeakMemoryCache（这个类缓存bitmap的总大小没有限制，唯一不足的地方就是不稳定，缓存的图片容易被回收掉）

这里我们直接选择UIL中的默认配置缓存策略进行分析。

ImageLoaderConfiguration config = ImageLoaderConfiguration.createDefault(context);

ImageLoaderConfiguration.createDefault(…)这个方法最后是调用Builder.build()方法创建默认的配置参数的。默认的内存缓存实现是LruMemoryCache，磁盘缓存是UnlimitedDiscCache。

4.LruMemoryCache解析

LruMemoryCache：一种使用强引用来保存有数量限制的Bitmap的cache（在空间有限的情况，保留最近使用过的Bitmap）。每次Bitmap被访问时，它就被移动到一个队列的头部。当Bitmap被添加到一个空间已满的cache时，在队列末尾的Bitmap会被挤出去并变成适合被GC回收的状态。

注意：这个cache只使用强引用来保存Bitmap。

LruMemoryCache实现MemoryCache，而MemoryCache继承自MemoryCacheAware。

下面给出继承关系图



4.1 LruMemoryCache.get(…)

我相信接下去你看到这段代码的时候会跟我一样惊讶于代码的简单，代码中除了异常判断，就是利用synchronized进行同步控制。

/**
 * Returns the Bitmap for {@code key} if it exists in the cache. If a Bitmap was returned, it is moved to the head
 * of the queue. This returns null if a Bitmap is not cached.
 */
@Override
public final Bitmap get(String key) {
    if (key == null) {
        throw new NullPointerException("key == null");
    }
    synchronized (this) {
        return map.get(key);
    }
}

我们会好奇，这不是就简简单单将Bitmap从map中取出来吗？但LruMemoryCache声称保留在空间有限的情况下保留最近使用过的Bitmap。不急，让我们细细观察一下map。它是一个LinkedHashMap<String, Bitmap>型的对象。

LinkedHashMap中的get()方法不仅返回所匹配的值，并且在返回前还会将所匹配的key对应的entry调整在列表中的顺序（LinkedHashMap使用双链表来保存数据），让它处于列表的最后。当然，这种情况必须是在LinkedHashMap中accessOrder==true的情况下才生效的，反之就是get()方法不会改变被匹配的key对应的entry在列表中的位置。

@Override
public V get(Object key) {
	/*
	 * This method is overridden to eliminate the need for a polymorphic
	 * invocation in superclass at the expense of code duplication.
	 */
	if (key == null) {
		HashMapEntry<K, V> e = entryForNullKey;
		if (e == null)
			return null;
		if (accessOrder)
			makeTail((LinkedEntry<K, V>) e);
		return e.value;
	}
	// Replace with Collections.secondaryHash when the VM is fast enough
	// (http://b/8290590).
	int hash = secondaryHash(key);
	HashMapEntry<K, V>[] tab = table;
	for (HashMapEntry<K, V> e = tab[hash & (tab.length - 1)]; e != null; e = e.next) {
		K eKey = e.key;
		if (eKey == key || (e.hash == hash && key.equals(eKey))) {
			if (accessOrder)
				makeTail((LinkedEntry<K, V>) e);
			return e.value;
		}
	}
	return null;
}

代码的makeTail()就是调整entry在列表中的位置，其实就是双向链表的调整。它判断accessOrder。到现在我们就清楚LruMemoryCache使用LinkedHashMap来缓存数据，在LinkedHashMap.get()方法执行后，LinkedHashMap中entry的顺序会得到调整。那么我们怎么保证最近使用的项不会被剔除呢？接下去，让我们看看LruMemoryCache.put(…)。

4.2 LruMemoryCache.put(…)

注意到代码中的size+= sizeOf(key, value),这个size是什么呢？我们注意到有一个trimToSize(maxSize),trimToSize(…)这个函数就是用来限定LruMemoryCache的大小不要超过用户限定的大小，cache的大小由用户在LruMemoryCache刚开始初始化的时候限定。

@Override
public final boolean put(String key, Bitmap value) {
	if (key == null || value == null) {
		throw new NullPointerException("key == null || value == null");
	}
	synchronized (this) {
		size += sizeOf(key, value);
		// map.put()的返回值如果不为空，说明存在跟key对应的entry，put操作只是更新原有key对应的entry
		Bitmap previous = map.put(key, value);
		if (previous != null) {
			size -= sizeOf(key, previous);
		}
	}
	trimToSize(maxSize);
	return true;
}

其实不难想到，当Bitmap缓存的大小超过原来设定的maxSize时应该是在trimToSize(…)这个函数中做到的。这个函数做的事情也简单，遍历map，将多余的项（代码中对应toEvict）剔除掉，直到当前cache的大小等于或小于限定的大小。

private void trimToSize(int maxSize) {
	while (true) {
		String key;
		Bitmap value;
		synchronized (this) {
			if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
				throw new IllegalStateException(getClass().getName()
						+ ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
			}
			if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
				break;
			}

			Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator()
					.next();
			if (toEvict == null) {
				break;
			}
			key = toEvict.getKey();
			value = toEvict.getValue();
			map.remove(key);
			size -= sizeOf(key, value);
		}
	}
}

这时候我们会有一个以为，为什么遍历一下就可以将最近使用最少的bitmap缓存给剔除，不会误删到最近使用的bitmap缓存吗？首先，我们要清楚，LruMemoryCache定义的最近使用是指最近用get或put方式操作到的bitmap缓存。其次，之前我们直到LruMemoryCache的get操作其实是通过其内部字段LinkedHashMap.get(…)实现的，当LinkedHashMap的accessOrder==true时，每一次get或put操作都会将所操作项（图中第3项）移动到链表的尾部(见下图,链表头被认为是最少使用的，链表尾被认为是最常使用的。)，每一次操作到的项我们都认为它是最近使用过的，当内存不够的时候被剔除的优先级最低。需要注意的是一开始的LinkedHashMap链表是按插入的顺序构成的，也就是第一个插入的项就在链表头，最后一个插入的就在链表尾。假设只要剔除图中的1,2项就能让LruMemoryCache小于原先限定的大小，那么我们只要从链表头遍历下去（从1→最后一项）那么就可以剔除使用最少的项了。





至此，我们就知道了LruMemoryCache缓存的整个原理，包括他怎么put、get、剔除一个元素的的策略。接下去，我们要开始分析默认的磁盘缓存策略了。

UIL中的磁盘缓存策略

像新浪微博、花瓣这种应用需要加载很多图片，本来图片的加载就慢了，如果下次打开的时候还需要再一次下载上次已经有过的图片，相信用户的流量会让他们的叫骂声很响亮。对于图片很多的应用，一个好的磁盘缓存直接决定了应用在用户手机的留存时间。如果我们自己实现磁盘缓存，要考虑的太多，幸好UIL提供了几种常见的磁盘缓存策略，当然如果你觉得都不符合你的要求，你也可以自己去扩展

FileCountLimitedDiscCache（可以设定缓存图片的个数，当超过设定值，删除掉最先加入到硬盘的文件）
LimitedAgeDiscCache（设定文件存活的最长时间，当超过这个值，就删除该文件）
TotalSizeLimitedDiscCache（设定缓存bitmap的最大值，当超过这个值，删除最先加入到硬盘的文件）
UnlimitedDiscCache（这个缓存类没有任何的限制）

在UIL中有着比较完整的存储策略，根据预先指定的空间大小，使用频率(生命周期)，文件个数的约束条件，都有着对应的实现策略。最基础的接口DiscCacheAware和抽象类BaseDiscCache

UnlimitedDiscCache解析

UnlimitedDiscCache实现disk cache接口，是ImageLoaderConfiguration中默认的磁盘缓存处理。用它的时候，磁盘缓存的大小是不受限的。

接下来我们来看看实现UnlimitedDiscCache的源代码，通过源代码我们发现他其实就是继承了BaseDiscCache，这个类内部没有实现自己独特的方法，也没有重写什么，那么我们就直接看BaseDiscCache这个类。在分析这个类之前，我们先想想自己实现一个磁盘缓存需要做多少麻烦的事情：

1、图片的命名会不会重。你没有办法知道用户下载的图片原始的文件名是怎么样的，因此很可能因为文件重名将有用的图片给覆盖掉了。

2、当应用卡顿或网络延迟的时候，同一张图片反复被下载。

3、处理图片写入磁盘可能遇到的延迟和同步问题。

BaseDiscCache构造函数

首先，我们看一下BaseDiscCache的构造函数:

cacheDir:文件缓存目录

reserveCacheDir:备用的文件缓存目录，可以为null。它只有当cacheDir不能用的时候才有用。

fileNameGenerator:文件名生成器。为缓存的文件生成文件名。

public BaseDiscCache(File cacheDir, File reserveCacheDir, FileNameGenerator fileNameGenerator) {
    if (cacheDir == null) {
        throw new IllegalArgumentException("cacheDir" + ERROR_ARG_NULL);
    }
    if (fileNameGenerator == null) {
        throw new IllegalArgumentException("fileNameGenerator" + ERROR_ARG_NULL);
    }
    this.cacheDir = cacheDir;
    this.reserveCacheDir = reserveCacheDir;
    this.fileNameGenerator = fileNameGenerator;
}

我们可以看到一个fileNameGenerator，接下来我们来了解UIL具体是怎么生成不重复的文件名的。UIL中有3种文件命名策略，这里我们只对默认的文件名策略进行分析。默认的文件命名策略在DefaultConfigurationFactory.createFileNameGenerator()。它是一个HashCodeFileNameGenerator。真的是你意想不到的简单,就是运用String.hashCode()进行文件名的生成。

public class HashCodeFileNameGenerator implements FileNameGenerator {
    @Override
    public String generate(String imageUri) {
        return String.valueOf(imageUri.hashCode());
    }
}

BaseDiscCache.save()

分析完了命名策略，再看一下BaseDiscCache.save(…)方法。注意到代码中有一个getFile()函数，它主要用于生成一个指向缓存目录中的文件，在这个函数里面调用了刚刚介绍过的fileNameGenerator来生成文件名。注意tmpFile，它是用来写入bitmap的临时文件，然后就把这个文件给删除了。大家可能会困惑，为什么在save()函数里面没有判断要写入的bitmap文件是否存在的判断，我们不由得要看看UIL中是否有对它进行判断。UIL加载图片的一般流程是先判断内存中是否有对应的Bitmap，再判断磁盘（disk）中是否有，如果没有就从网络或原资源加载。最后根据原先在UIL中的配置判断是否需要缓存Bitmap到内存或磁盘中。也就是说，当需要调用BaseDiscCache.save(…)之前，其实已经判断过这个文件不在磁盘中。

public boolean save(String imageUri, InputStream imageStream,IoUtils.CopyListener listener) throws IOException {
	File imageFile = getFile(imageUri);
	File tmpFile = new File(imageFile.getAbsolutePath() + TEMP_IMAGE_POSTFIX);
	boolean loaded = false;
	try {
		OutputStream os = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(tmpFile), bufferSize);
		try {
			loaded = IoUtils.copyStream(imageStream, os, listener,bufferSize);
		} finally {
			IoUtils.closeSilently(os);
		}
	} finally {
		IoUtils.closeSilently(imageStream);
		if (loaded && !tmpFile.renameTo(imageFile)) {
			loaded = false;
		}
		if (!loaded) {
			tmpFile.delete();
		}
	}
	return loaded;
}

BaseDiscCache.get()

BaseDiscCache.get()方法内部调用了BaseDiscCache.getFile(…)方法，让我们来分析一下这个在之前碰过的函数。最后返回一个指向文件的对象，但是要注意当File类型的对象指向的文件不存在时，file会为null，而不是报错。

protected File getFile(String imageUri) {
	String fileName = fileNameGenerator.generate(imageUri);//利用fileNameGenerator生成一个唯一的文件名
	File dir = cacheDir;
	/*
         *指定缓存目录，这时候你就可以清楚地看到cacheDir和reserveCacheDir之间的关系了，当cacheDir不可用的时候，
         *就是用reserveCachedir作为缓存目录了
         */
	if (!cacheDir.exists() && !cacheDir.mkdirs()) {
		if (reserveCacheDir != null
				&& (reserveCacheDir.exists() || reserveCacheDir.mkdirs())) {
			dir = reserveCacheDir;
		}
	}
	return new File(dir, fileName);
}

总结

现在，我们已经分析了UIL的缓存机制。其实从UIL的缓存机制的实现并不是很复杂，虽然有各种缓存机制，但是简单地说：内存缓存其实就是利用Map接口的对象在内存中进行缓存，可能有不同的存储机制。磁盘缓存其实就是将文件写入磁盘。