lrucacheandroid
① android 什么情况会用lrucache
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型敬闭预设定值之前从内存中移除。
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，垃圾回收器卜裂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。
为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内，例如：
你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存？
设备屏幕上一次最多能显示多少张图片？有多少图片需要进行稿灶预加载，因为有可能很快也会显示在屏幕上？
你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少？一个超高分辨率的设备（例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备（例如 Nexus S），在持有相同数量图片的时候，需要更大的缓存空间。
图片的尺寸和大小，还有每张图片会占据多少内存空间。
图片被访问的频率有多高？会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高？如果有的话，你也许应该让一些图片常驻在内存当中，或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
你能维持好数量和质量之间的平衡吗？有些时候，存储多个低像素的图片，而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。
并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序，这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况，然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间，有可能造成图片频繁地被释放和重新加载，这并没有好处。而一个太大的缓存空间，则有可能还是会引起 java.lang.OutOfMemory 的异常。
② android dislrucache清除缓存怎么做
一：下载个类似手机管家的软件，这类软件都有清理垃圾的功能，非常容易就能清楚手机缓存。 二：这类软件的使用步骤大致相同。一般就是打开软件，在首页上都可以看到类似清理垃圾的功能键，点击即可。 三：清除缓存的好处：1、手机运行更快，一般不会卡。 2、手机上网更快。 3、手机有更多的空间下载想要下载的东西。
③ android volley ImageLoader+ImageCache+LruCache内存缓存的
Volley是Google在Google I/O 2013上发布的一个网络框架，主要功能：web接口请求，网络图片异步下载，支持缓存。volley只是定义了缓存以及Request的接口，具体实现可以自己定义，例如lru磁盘缓存，内存缓存,下载图片的ImageRequest.
Volley的源代码里包含了一些实现，都在com.Android.volley.toolbox包里，包括磁盘缓存、json请求,图片请求。还定义了一个继承自ImageView的NetworkImageView,可以异步载入网络图片。
④ android disklrucache怎么使用
下面是一个简单的DiskLruCache实现。然而推荐的实现DiskLruCache方案请参考Android4.0中（libcore/luni/src/main/java/libcore/io/DiskLruCache.java）源码。本文使用的是之前版本中的简单实现（Quick Search中是另外的实现）.
显示是简单实现DiskLruCache更新后的例子：
private DiskLruCache mDiskCache;
private static final int DISK_CACHE_SIZE = 1024 * 1024 * 10; // 10MB
private static final String DISK_CACHE_SUBDIR = "thumbnails";
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
...
// Initialize memory cache
...
File cacheDir = getCacheDir(this, DISK_CACHE_SUBDIR);
mDiskCache = DiskLruCache.openCache(this, cacheDir, DISK_CACHE_SIZE);
...
}
class BitmapWorkerTask extends AsyncTask {
...
// Decode image in background.
@Override
protected Bitmap doInBackground(Integer... params) {
final String imageKey = String.valueOf(params[0]);
// Check disk cache in background thread
Bitmap bitmap = getBitmapFromDiskCache(imageKey);
if (bitmap == null) { // Not found in disk cache
// Process as normal
final Bitmap bitmap = (
getResources(), params[0], 100, 100));
}
// Add final bitmap to caches
addBitmapToCache(String.valueOf(imageKey, bitmap);
return bitmap;
}
...
}
public void addBitmapToCache(String key, Bitmap bitmap) {
// Add to memory cache as before
if (getBitmapFromMemCache(key) == null) {
mMemoryCache.put(key, bitmap);
}
// Also add to disk cache
if (!mDiskCache.containsKey(key)) {
mDiskCache.put(key, bitmap);
}
}
public Bitmap getBitmapFromDiskCache(String key) {
return mDiskCache.get(key);
}
// Creates a unique subdirectory of the designated app cache directory. Tries to use external
// but if not mounted, falls back on internal storage.
public static File getCacheDir(Context context, String uniqueName) {
// Check if media is mounted or storage is built-in, if so, try and use external cache dir
// otherwise use internal cache dir
final String cachePath = Environment.getExternalStorageState() == Environment.MEDIA_MOUNTED
|| !Environment.isExternalStorageRemovable() ?
context.getExternalCacheDir().getPath() : context.getCacheDir().getPath();
return new File(cachePath + File.separator + uniqueName);
}
内存缓存检查在UI线程中做，磁盘缓存的检查在后台线程中。硬盘操作不应在UI线程中。图片处理完成后应将其加入正在使用的内存、磁盘缓存中。