Android LruCache（Picasso内存缓存）

LRU(Least Recently Used)最近最少使用，最近有时间和空间最近的歧义，所以我更喜欢叫它近期最少使用算法。它的核心思想是，如果一个数据被访问过，我们有理由相信它在将来被访问的概率就越高。于是当LRU缓存达到设定的最大值时将缓存中近期最少使用的对象移除。

LRUCache内部维护了一个集合LinkedHashMap来存储key-value键值对，并将LinkedHashMap设置为访问顺序来体现LRU算法。

该LinkedHashMap是以访问顺序排序的。当调用put()方法时，就会在结合中添加元素，并调用trimToSize()判断缓存是否已满，如果满了就用LinkedHashMap的迭代器删除队尾元素，即近期最少访问的元素。当调用get()方法访问缓存对象时，就会调用LinkedHashMap的get()方法获得对应集合元素，同时会更新该元素到队头。

1. Cache保存一个强引用来限制内容数量，每当Item被访问的时候，此Item就会移动到队列的头部，当cache已满的时候加入新的item时，在队列尾部的item会被回收。
2. 如果你cache的某个值需要明确释放，重写entryRemoved()
3. 如果key相对应的item丢掉啦，重写create().这简化了调用代码，即使丢失了也总会返回。
4. 默认cache大小是测量的item的数量，重写sizeof计算不同item的大小。

LruCache 缓存解析  推荐看下。

内存缓存技术对那些大量占用应用程序宝贵内存的图片提供了快速访问的方法。其中最核心的类是LruCache (此类在android-support-v4的包中提供) 。这个类非常适合用来缓存图片，它的主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中，并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除。

LruCache自己主要是实现maxSize的判断，以及通过trimToSize对缓存的裁剪。其他存储、提取数据的方法以及LRU的算法都是借助LinkedHashMap来实现的。

在过去，我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现，即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了，因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始，垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象，这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外，Android 3.0 (API Level 11)中，图片的数据会存储在本地的内存当中，因而无法用一种可预见的方式将其释放，这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。

 private LruCache<String, Bitmap> mMemoryCache;
 @Override
 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
     // 获取到可用内存的最大值，使用内存超出这个值会引起OutOfMemory异常。
     // LruCache通过构造函数传入缓存值，以KB为单位。
     int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
     // 使用最大可用内存值的1/8作为缓存的大小。
     int cacheSize = maxMemory / 8;
     mMemoryCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
         @Override
         protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {
             // 重写此方法来衡量每张图片的大小，默认返回图片数量。
             return bitmap.getByteCount() / 1024;
         }
     };
 } 

 public void addBitmapToMemoryCache(String key, Bitmap bitmap) {
     if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
         mMemoryCache.put(key, bitmap);
     }
 } 

 public Bitmap getBitmapFromMemCache(String key) {
     return mMemoryCache.get(key);
 }

在这个例子当中，使用了系统分配给应用程序的八分之一内存来作为缓存大小。在中高配置的手机当中，这大概会有4兆(32/8)的缓存空间。一个全屏幕的 GridView 使用4张 800x480分辨率的图片来填充，则大概会占用1.5兆的空间(800*480*4)。因此，这个缓存大小可以存储2.5页的图片。

当向 ImageView 中加载一张图片时,首先会在 LruCache 的缓存中进行检查。如果找到了相应的键值，则会立刻更新ImageView ，否则开启一个后台线程来加载这张图片。

 public void loadBitmap(int resId, ImageView imageView) {
     final String imageKey = String.valueOf(resId);
     final Bitmap bitmap = getBitmapFromMemCache(imageKey);
     if (bitmap != null) {
         imageView.setImageBitmap(bitmap);
     } else {
         imageView.setImageResource(R.drawable.image_placeholder);
         BitmapWorkerTask task = new BitmapWorkerTask(imageView);
         task.execute(resId);
     }
 }

BitmapWorkerTask 还要把新加载的图片的键值对放到缓存中。

 class BitmapWorkerTask extends AsyncTask<Integer, Void, Bitmap> {
     // 在后台加载图片。
     @Override
     protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {
         final Bitmap bitmap = decodeSampledBitmapFromResource(
                 getResources(), params[0], 100, 100);
         addBitmapToMemoryCache(String.valueOf(params[0]), bitmap);
         return bitmap;
     }
 }