Universal-Image-Loader源码分析，及常用的缓存策略-阿里云开发者社区

讲到图片请求，主要涉及到网络请求，内存缓存，硬盘缓存等原理和4大引用的问题，概括起来主要有以下几个内容：

原理示意图

主体有三个，分别是UI，缓存模块和数据源（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 下载图片：启动异步线程，从数据源下载数据(Web)。

⑥ 若下载成功，将数据同时写入硬盘和缓存，并将Bitmap显示在UI中。

UIL中的内存缓存策略

1. 只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）

我们直接选择UIL中的默认配置缓存策略进行分析。

1. 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。

所以android在以后的版本中建议使用LruMemoryCache进行管理。

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。

1. public interface MemoryCache extends MemoryCacheAware<String, Bitmap>

下面给出继承关系图

Android-Universal-Image-Loader.LruMemoryCache

通过跟踪 LruMemoryCache.get()的代码我们发现，LruMemoryCache声称保留在空间有限的情况下保留最近使用过的Bitmap，这是一个LinkedHashMap<String, Bitmap>，Icache的源码缓存的代码如下：

@Override
public ICache<String, Bitmap> getBitmapCache() {
if (bitmapCache == null) {
bitmapCache = new ICache<String, Bitmap>() {
@Override
public void remove(String key) {
ImageLoader.getInstance().getMemoryCache().remove(key);
}
@Override
public boolean put(String key, Bitmap value) {
if (key == null || value == null) return false;
return ImageLoader.getInstance().getMemoryCache().put(key, value);
}
@Override
public Collection<String> keys() {
return null;
}
@Override
public Bitmap get(String key) {
return ImageLoader.getInstance().getMemoryCache().get(key);
}
@Override
public void clear() {
ImageLoader.getInstance().getMemoryCache().clear();
}
};
}
return bitmapCache;
}

看到这里我们就清楚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(...)。

注意到代码第8行中的size+= sizeOf(key, value),这个size是什么呢？我们注意到在第19行有一个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。

public final boolean put(String key, Bitmap value) {
    if(key != null && value != null) {
        synchronized(this) {
            this.size += this.sizeOf(key, value);
            Bitmap previous = (Bitmap)this.map.put(key, value);
            if(previous != null) {
                this.size -= this.sizeOf(key, previous);
            }
        }

        this.trimToSize(this.maxSize);
        return true;
    } else {
        throw new NullPointerException("key == null || value == null");
    }
}

所以不难理解我们在用 Universal-Image-Loader做图片加载的时候，有时候图片缓存超过阈值的时候，会去重新重服务器加载了

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) {
        synchronized(this) {
            if(this.size < 0 || this.map.isEmpty() && this.size != 0) {
                throw new IllegalStateException(this.getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
            }

            if(this.size > maxSize && !this.map.isEmpty()) {
                Entry toEvict = (Entry)this.map.entrySet().iterator().next();
                if(toEvict != null) {
                    String key = (String)toEvict.getKey();
                    Bitmap value = (Bitmap)toEvict.getValue();
                    this.map.remove(key);
                    this.size -= this.sizeOf(key, value);
                    continue;
                }
            }

            return;
        }
    }
}

这时候我们会有一个以为，为什么遍历一下就可以将使用最少的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

幸好UIL提供了几种常见的磁盘缓存策略，你也可以自己去扩展，可以根据他提供的几种缓存策略做进一步的缓存值的限制，

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）

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）

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

接下来我们看一些硬盘缓存的一些策略：

接下来就给大家分析分析硬盘缓存的策略，这个框架也提供了几种常见的缓存策略，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）

下面我们就来分析分析TotalSizeLimitedDiscCache的源码实现

[java]view plain copy 
    
 
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 * You may obtain a copy of the License at 
 * 
 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 
 * 
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 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. 
 * See the License for the specific language governing permissions and 
 * limitations under the License. 
 *******************************************************************************/  
package com.nostra13.universalimageloader.cache.disc.impl;  
  
import com.nostra13.universalimageloader.cache.disc.LimitedDiscCache;  
import com.nostra13.universalimageloader.cache.disc.naming.FileNameGenerator;  
import com.nostra13.universalimageloader.core.DefaultConfigurationFactory;  
import com.nostra13.universalimageloader.utils.L;  
  
import java.io.File;  
  
/** 
 * Disc cache limited by total cache size. If cache size exceeds specified limit then file with the most oldest last 
 * usage date will be deleted. 
 * 
 * @author Sergey Tarasevich (nostra13[at]gmail[dot]com) 
 * @see LimitedDiscCache 
 * @since 1.0.0 
 */  
public class TotalSizeLimitedDiscCache extends LimitedDiscCache {  
  
    private static final int MIN_NORMAL_CACHE_SIZE_IN_MB = 2;  
    private static final int MIN_NORMAL_CACHE_SIZE = MIN_NORMAL_CACHE_SIZE_IN_MB * 1024 * 1024;  
  
    /** 
     * @param cacheDir     Directory for file caching. <b>Important:</b> Specify separate folder for cached files. It's 
     *                     needed for right cache limit work. 
     * @param maxCacheSize Maximum cache directory size (in bytes). If cache size exceeds this limit then file with the 
     *                     most oldest last usage date will be deleted. 
     */  
    public TotalSizeLimitedDiscCache(File cacheDir, int maxCacheSize) {  
        this(cacheDir, DefaultConfigurationFactory.createFileNameGenerator(), maxCacheSize);  
    }  
  
    /** 
     * @param cacheDir          Directory for file caching. <b>Important:</b> Specify separate folder for cached files. It's 
     *                          needed for right cache limit work. 
     * @param fileNameGenerator Name generator for cached files 
     * @param maxCacheSize      Maximum cache directory size (in bytes). If cache size exceeds this limit then file with the 
     *                          most oldest last usage date will be deleted. 
     */  
    public TotalSizeLimitedDiscCache(File cacheDir, FileNameGenerator fileNameGenerator, int maxCacheSize) {  
        super(cacheDir, fileNameGenerator, maxCacheSize);  
        if (maxCacheSize < MIN_NORMAL_CACHE_SIZE) {  
            L.w("You set too small disc cache size (less than %1$d Mb)", MIN_NORMAL_CACHE_SIZE_IN_MB);  
        }  
    }  
  
    @Override  
    protected int getSize(File file) {  
        return (int) file.length();  
    }  
}  

这个类是继承LimitedDiscCache，除了两个构造函数之外，还重写了getSize()方法，返回文件的大小，接下来我们就来看看LimitedDiscCache

[java]view plain copy 
    
 
/******************************************************************************* 
 * Copyright 2011-2013 Sergey Tarasevich 
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 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); 
 * you may not use this file except in compliance with the License. 
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 * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 
 * 
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 * See the License for the specific language governing permissions and 
 * limitations under the License. 
 *******************************************************************************/  
package com.nostra13.universalimageloader.cache.disc;  
  
import com.nostra13.universalimageloader.cache.disc.naming.FileNameGenerator;  
import com.nostra13.universalimageloader.core.DefaultConfigurationFactory;  
  
import java.io.File;  
import java.util.Collections;  
import java.util.HashMap;  
import java.util.Map;  
import java.util.Map.Entry;  
import java.util.Set;  
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;  
  
/** 
 * Abstract disc cache limited by some parameter. If cache exceeds specified limit then file with the most oldest last 
 * usage date will be deleted. 
 * 
 * @author Sergey Tarasevich (nostra13[at]gmail[dot]com) 
 * @see BaseDiscCache 
 * @see FileNameGenerator 
 * @since 1.0.0 
 */  
public abstract class LimitedDiscCache extends BaseDiscCache {  
  
    private static final int INVALID_SIZE = -1;  
  
    //记录缓存文件的大小  
    private final AtomicInteger cacheSize;  
    //缓存文件的最大值  
    private final int sizeLimit;  
    private final Map<File, Long> lastUsageDates = Collections.synchronizedMap(new HashMap<File, Long>());  
  
    /** 
     * @param cacheDir  Directory for file caching. <b>Important:</b> Specify separate folder for cached files. It's 
     *                  needed for right cache limit work. 
     * @param sizeLimit Cache limit value. If cache exceeds this limit then file with the most oldest last usage date 
     *                  will be deleted. 
     */  
    public LimitedDiscCache(File cacheDir, int sizeLimit) {  
        this(cacheDir, DefaultConfigurationFactory.createFileNameGenerator(), sizeLimit);  
    }  
  
    /** 
     * @param cacheDir          Directory for file caching. <b>Important:</b> Specify separate folder for cached files. It's 
     *                          needed for right cache limit work. 
     * @param fileNameGenerator Name generator for cached files 
     * @param sizeLimit         Cache limit value. If cache exceeds this limit then file with the most oldest last usage date 
     *                          will be deleted. 
     */  
    public LimitedDiscCache(File cacheDir, FileNameGenerator fileNameGenerator, int sizeLimit) {  
        super(cacheDir, fileNameGenerator);  
        this.sizeLimit = sizeLimit;  
        cacheSize = new AtomicInteger();  
        calculateCacheSizeAndFillUsageMap();  
    }  
  
    /** 
     * 另开线程计算cacheDir里面文件的大小，并将文件和最后修改的毫秒数加入到Map中 
     */  
    private void calculateCacheSizeAndFillUsageMap() {  
        new Thread(new Runnable() {  
            @Override  
            public void run() {  
                int size = 0;  
                File[] cachedFiles = cacheDir.listFiles();  
                if (cachedFiles != null) { // rarely but it can happen, don't know why  
                    for (File cachedFile : cachedFiles) {  
                        //getSize()是一个抽象方法，子类自行实现getSize()的逻辑  
                        size += getSize(cachedFile);  
                        //将文件的最后修改时间加入到map中  
                        lastUsageDates.put(cachedFile, cachedFile.lastModified());  
                    }  
                    cacheSize.set(size);  
                }  
            }  
        }).start();  
    }  
  
    /** 
     * 将文件添加到Map中，并计算缓存文件的大小是否超过了我们设置的最大缓存数 
     * 超过了就删除最先加入的那个文件 
     */  
    @Override  
    public void put(String key, File file) {  
        //要加入文件的大小  
        int valueSize = getSize(file);  
          
        //获取当前缓存文件大小总数  
        int curCacheSize = cacheSize.get();  
        //判断是否超过设定的最大缓存值  
        while (curCacheSize + valueSize > sizeLimit) {  
            int freedSize = removeNext();  
            if (freedSize == INVALID_SIZE) break; // cache is empty (have nothing to delete)  
            curCacheSize = cacheSize.addAndGet(-freedSize);  
        }  
        cacheSize.addAndGet(valueSize);  
  
        Long currentTime = System.currentTimeMillis();  
        file.setLastModified(currentTime);  
        lastUsageDates.put(file, currentTime);  
    }  
  
    /** 
     * 根据key生成文件 
     */  
    @Override  
    public File get(String key) {  
        File file = super.get(key);  
  
        Long currentTime = System.currentTimeMillis();  
        file.setLastModified(currentTime);  
        lastUsageDates.put(file, currentTime);  
  
        return file;  
    }  
  
    /** 
     * 硬盘缓存的清理 
     */  
    @Override  
    public void clear() {  
        lastUsageDates.clear();  
        cacheSize.set(0);  
        super.clear();  
    }  
  
      
    /** 
     * 获取最早加入的缓存文件，并将其删除 
     */  
    private int removeNext() {  
        if (lastUsageDates.isEmpty()) {  
            return INVALID_SIZE;  
        }  
        Long oldestUsage = null;  
        File mostLongUsedFile = null;  
          
        Set<Entry<File, Long>> entries = lastUsageDates.entrySet();  
        synchronized (lastUsageDates) {  
            for (Entry<File, Long> entry : entries) {  
                if (mostLongUsedFile == null) {  
                    mostLongUsedFile = entry.getKey();  
                    oldestUsage = entry.getValue();  
                } else {  
                    Long lastValueUsage = entry.getValue();  
                    if (lastValueUsage < oldestUsage) {  
                        oldestUsage = lastValueUsage;  
                        mostLongUsedFile = entry.getKey();  
                    }  
                }  
            }  
        }  
  
        int fileSize = 0;  
        if (mostLongUsedFile != null) {  
            if (mostLongUsedFile.exists()) {  
                fileSize = getSize(mostLongUsedFile);  
                if (mostLongUsedFile.delete()) {  
                    lastUsageDates.remove(mostLongUsedFile);  
                }  
            } else {  
                lastUsageDates.remove(mostLongUsedFile);  
            }  
        }  
        return fileSize;  
    }  
  
    /** 
     * 抽象方法，获取文件大小 
     * @param file 
     * @return 
     */  
    protected abstract int getSize(File file);  
} 

最后看一些我们需要怎么使用

配置：

ImageLoaderConfiguration config = new ImageLoaderConfiguration.Builder(YmatouApplication.instance())
        .threadPriority(Thread.NORM_PRIORITY - 1)
        .memoryCache(new LruMemoryCache(getMemoryCacheSize()))
        .diskCacheSize(50 * ByteConstants.MB)
        .diskCacheFileNameGenerator(new Md5FileNameGenerator())
        .diskCacheFileCount(200)
        .memoryCacheExtraOptions(480, 800)
        .threadPoolSize(3)
        .memoryCache(new WeakMemoryCache())
        .tasksProcessingOrder(QueueProcessingType.FIFO)
        .defaultDisplayImageOptions(getSimpleOptions().build())
        .build();
ImageLoader.getInstance().init(config);

在做网络请求的时候，我们也做些配置，如网络请求之前默认什么背景，请求完成后，请求失败后怎么显示我们都可以在

defaultDisplayImageOptions（DisplayImageOptions.Builder builed）进行配置

private static DisplayImageOptions.Builder getSimpleOptions() {
    DisplayImageOptions.Builder options = new DisplayImageOptions.Builder()
            .cacheInMemory(true)
            .cacheOnDisk(true)
            .considerExifParams(true)
            .imageScaleType(ImageScaleType.EXACTLY)
            .showImageOnLoading(R.drawable.image_loading)
            .showImageForEmptyUri(R.drawable.image_default)
            .showImageOnFail(R.drawable.image_failed)
            .resetViewBeforeLoading(true)
            .bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888);
    return options;
}

加载图片：

public static void imageloader(String url, ImageView imageView) {
    displayImage(url, imageView, null);
}

Universal-Image-Loader源码分析，及常用的缓存策略

看到这里我们就清楚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(...)。

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Universal-Image-Loader源码分析，及常用的缓存策略

看到这里我们就清楚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(...)。

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