Android Fresco 框架缓存模块源码深度剖析(二)

一、引言

在 Android 应用开发中，图片加载和处理是常见且重要的功能。频繁的图片加载不仅会消耗大量的网络流量，还会影响应用的性能和响应速度。因此，有效的缓存机制对于提升图片加载效率和用户体验至关重要。Fresco 是 Facebook 开源的一款强大的图片加载和显示库，其缓存模块设计精巧，能够高效地管理图片的内存缓存和磁盘缓存，减少图片的重复加载，从而显著提升应用的性能。

本文将深入剖析 Android Fresco 框架的缓存模块，从源码级别详细分析其实现原理、缓存策略、数据结构以及相关的操作流程。通过对缓存模块的深入理解，开发者可以更好地使用 Fresco 框架，优化应用的图片加载性能。

二、缓存模块概述

2.1 缓存模块的作用

Fresco 框架的缓存模块主要负责图片的缓存管理，包括内存缓存和磁盘缓存。其主要作用如下：

• 减少网络请求：通过缓存已经加载过的图片，避免重复的网络请求，从而节省网络流量。
• 提高加载速度：从缓存中获取图片比从网络下载图片要快得多，能够显著提升图片的加载速度，改善用户体验。
• 降低内存压力：合理的缓存策略可以有效地管理内存，避免因大量图片加载导致的内存溢出问题。

2.2 缓存模块的主要组件

Fresco 框架的缓存模块主要由以下几个组件构成：

• 内存缓存（Memory Cache） ：用于缓存图片的解码结果，存储在内存中，访问速度快。
• 磁盘缓存（Disk Cache） ：用于缓存图片的原始数据，存储在磁盘上，容量较大，可持久化存储。
• 缓存键（Cache Key） ：用于唯一标识一个缓存项，确保缓存的准确性和一致性。
• 缓存策略（Cache Strategy） ：定义了缓存的存储和清理规则，如缓存的大小限制、过期时间等。

2.3 缓存模块的架构

Fresco 框架的缓存模块采用分层架构，主要分为内存缓存层和磁盘缓存层。当应用请求一张图片时，首先会在内存缓存中查找，如果找到则直接返回；如果未找到，则会在磁盘缓存中查找；如果磁盘缓存中也未找到，则会从网络下载图片，并将其存储到磁盘缓存和内存缓存中。这种分层架构有效地提高了图片的加载效率，同时也保证了缓存的一致性和可靠性。

三、内存缓存（Memory Cache）

3.1 内存缓存的作用和特点

内存缓存是 Fresco 框架缓存模块的重要组成部分，它将图片的解码结果存储在内存中，具有以下作用和特点：

• 快速访问：内存的访问速度远远高于磁盘，因此从内存缓存中获取图片可以显著提高图片的加载速度。
• 临时存储：内存缓存中的数据是临时存储的，当应用退出或内存不足时，缓存的数据可能会被清除。
• 容量有限：由于内存资源有限，内存缓存的容量通常较小，需要合理管理缓存的大小，避免内存溢出。

3.2 内存缓存的实现类 - LruMemoryCache

Fresco 框架中，内存缓存的主要实现类是 LruMemoryCache，它基于 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法实现。LRU 算法的核心思想是，当缓存空间不足时，优先淘汰最近最少使用的缓存项。

以下是 LruMemoryCache 的部分源码分析：

java

// LruMemoryCache 类定义，实现了 MemoryCache 接口
public class LruMemoryCache<K, V> implements MemoryCache<K, V> {
    // 缓存的最大容量
    private final int mMaxCacheSize;
    // 当前缓存的大小
    private int mCurrentCacheSize;
    // 存储缓存项的 LRU 链表
    private final LinkedHashMap<K, V> mCache;

    // 构造函数，初始化缓存的最大容量
    public LruMemoryCache(int maxCacheSize) {
        this.mMaxCacheSize = maxCacheSize;
        // 初始化 LRU 链表，设置 accessOrder 为 true 以实现 LRU 算法
        this.mCache = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
                // 当当前缓存大小超过最大容量时，移除最旧的缓存项
                return mCurrentCacheSize > mMaxCacheSize;
            }
        };
    }

    // 从缓存中获取数据
    @Override
    public V get(K key) {
        // 同步访问缓存
        synchronized (this) {
            // 从 LRU 链表中获取数据
            V value = mCache.get(key);
            if (value != null) {
                // 如果获取到数据，更新缓存项的访问顺序
                mCache.get(key); 
            }
            return value;
        }
    }

    // 向缓存中添加数据
    @Override
    public V put(K key, V value) {
        // 同步访问缓存
        synchronized (this) {
            // 计算新数据的大小
            int itemSize = getSize(value);
            // 如果新数据的大小超过最大容量，直接返回 null
            if (itemSize > mMaxCacheSize) {
                return null;
            }
            // 先移除旧的缓存项
            V oldValue = mCache.remove(key);
            if (oldValue != null) {
                // 减少当前缓存的大小
                mCurrentCacheSize -= getSize(oldValue);
            }
            // 将新数据添加到缓存中
            mCache.put(key, value);
            // 增加当前缓存的大小
            mCurrentCacheSize += itemSize;
            // 检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则移除最旧的缓存项
            trimToSize(mMaxCacheSize);
            return oldValue;
        }
    }

    // 移除缓存项
    @Override
    public boolean remove(K key) {
        // 同步访问缓存
        synchronized (this) {
            // 从 LRU 链表中移除缓存项
            V value = mCache.remove(key);
            if (value != null) {
                // 减少当前缓存的大小
                mCurrentCacheSize -= getSize(value);
                return true;
            }
            return false;
        }
    }

    // 调整缓存大小，确保不超过最大容量
    private void trimToSize(int maxSize) {
        // 同步访问缓存
        synchronized (this) {
            while (mCurrentCacheSize > maxSize) {
                // 获取最旧的缓存项
                Map.Entry<K, V> eldest = mCache.entrySet().iterator().next();
                if (eldest != null) {
                    // 移除最旧的缓存项
                    K key = eldest.getKey();
                    V value = eldest.getValue();
                    mCache.remove(key);
                    // 减少当前缓存的大小
                    mCurrentCacheSize -= getSize(value);
                }
            }
        }
    }

    // 计算缓存项的大小
    private int getSize(V value) {
        // 这里可以根据具体的缓存项类型实现不同的大小计算逻辑
        return 1; 
    }
}

3.2.1 源码分析

• 构造函数：初始化缓存的最大容量 mMaxCacheSize 和存储缓存项的 LinkedHashMap。LinkedHashMap 的 accessOrder 参数设置为 true，表示按照访问顺序排序，从而实现 LRU 算法。
• get 方法：从缓存中获取数据，并更新缓存项的访问顺序。
• put 方法：向缓存中添加数据，先移除旧的缓存项，再添加新的数据，并检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则移除最旧的缓存项。
• remove 方法：从缓存中移除指定的缓存项，并更新当前缓存的大小。
• trimToSize 方法：调整缓存大小，确保不超过最大容量。
• getSize 方法：计算缓存项的大小，具体实现可以根据缓存项的类型进行调整。

3.3 内存缓存的使用示例

以下是一个简单的使用 LruMemoryCache 的示例：

java

// 创建一个最大容量为 10 的内存缓存
LruMemoryCache<String, String> memoryCache = new LruMemoryCache<>(10);

// 向缓存中添加数据
memoryCache.put("key1", "value1");
memoryCache.put("key2", "value2");

// 从缓存中获取数据
String value1 = memoryCache.get("key1");
if (value1 != null) {
    System.out.println("Value for key1: " + value1);
}

// 移除缓存项
memoryCache.remove("key1");

3.4 内存缓存的管理和优化

为了更好地管理和优化内存缓存，Fresco 框架提供了以下几种机制：

• 内存修剪（Memory Trimming） ：当系统内存不足时，Fresco 会自动触发内存修剪操作，减少内存缓存的大小，以避免应用被系统杀死。

• 缓存清理（Cache Eviction） ：根据 LRU 算法，当缓存空间不足时，优先淘汰最近最少使用的缓存项。

• 缓存大小配置：开发者可以根据应用的需求和设备的内存情况，合理配置内存缓存的最大容量。

以下是一个内存修剪的示例代码：

java

// 实现 MemoryTrimmable 接口，用于处理内存修剪事件
public class MyMemoryTrimmable implements MemoryTrimmable {
    private final LruMemoryCache<String, String> memoryCache;

    public MyMemoryTrimmable(LruMemoryCache<String, String> memoryCache) {
        this.memoryCache = memoryCache;
    }

    @Override
    public void trim(MemoryTrimLevel trimLevel) {
        switch (trimLevel) {
            case OnCloseToDalvikHeapLimit:
            case OnSystemLowMemoryWhileAppInBackground:
            case OnSystemLowMemoryWhileAppInForeground:
                // 当系统内存不足时，减少缓存大小
                memoryCache.trimToSize(memoryCache.getMaxCacheSize() / 2);
                break;
        }
    }
}

// 注册内存修剪监听器
MemoryTrimmableRegistry memoryTrimmableRegistry = NoOpMemoryTrimmableRegistry.getInstance();
memoryTrimmableRegistry.registerMemoryTrimmable(new MyMemoryTrimmable(memoryCache));

四、磁盘缓存（Disk Cache）

4.1 磁盘缓存的作用和特点

磁盘缓存是 Fresco 框架缓存模块的另一个重要组成部分，它将图片的原始数据存储在磁盘上，具有以下作用和特点：

• 持久化存储：磁盘缓存中的数据可以持久化存储，即使应用退出或设备重启，缓存的数据仍然存在。
• 大容量存储：磁盘的存储空间通常比内存大得多，因此磁盘缓存可以存储更多的图片数据。
• 访问速度较慢：相比于内存缓存，磁盘缓存的访问速度较慢，因为需要进行磁盘 I/O 操作。

4.2 磁盘缓存的实现类 - BufferedDiskCache

Fresco 框架中，磁盘缓存的主要实现类是 BufferedDiskCache，它基于文件系统实现，将图片数据存储在磁盘文件中。

以下是 BufferedDiskCache 的部分源码分析：

java

// BufferedDiskCache 类定义，实现了 DiskCache 接口
public class BufferedDiskCache implements DiskCache {
    // 磁盘缓存的目录
    private final File mCacheDir;
    // 缓存的最大容量
    private final long mMaxCacheSize;
    // 当前缓存的大小
    private long mCurrentCacheSize;
    // 存储缓存项信息的映射
    private final Map<String, CacheEntry> mCacheEntries;

    // 构造函数，初始化缓存目录和最大容量
    public BufferedDiskCache(File cacheDir, long maxCacheSize) {
        this.mCacheDir = cacheDir;
        this.mMaxCacheSize = maxCacheSize;
        this.mCacheEntries = new HashMap<>();
        // 初始化缓存，计算当前缓存的大小
        initializeCache();
    }

    // 初始化缓存，计算当前缓存的大小
    private void initializeCache() {
        if (!mCacheDir.exists()) {
            mCacheDir.mkdirs();
        }
        File[] files = mCacheDir.listFiles();
        if (files != null) {
            for (File file : files) {
                if (file.isFile()) {
                    mCurrentCacheSize += file.length();
                    // 记录缓存项信息
                    mCacheEntries.put(file.getName(), new CacheEntry(file.getName(), file.length()));
                }
            }
        }
        // 检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则进行清理
        trimToSize(mMaxCacheSize);
    }

    // 从缓存中获取数据
    @Override
    public InputStream get(String key) {
        // 构建缓存文件的路径
        File file = new File(mCacheDir, getFileName(key));
        if (file.exists()) {
            try {
                // 打开文件输入流
                return new FileInputStream(file);
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return null;
    }

    // 向缓存中添加数据
    @Override
    public void put(String key, InputStream data) {
        // 构建缓存文件的路径
        File file = new File(mCacheDir, getFileName(key));
        try {
            // 创建文件输出流
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
            byte[] buffer = new byte[1024];
            int bytesRead;
            while ((bytesRead = data.read(buffer)) != -1) {
                // 将数据写入文件
                fos.write(buffer, 0, bytesRead);
            }
            fos.close();
            data.close();
            // 更新当前缓存的大小
            long fileSize = file.length();
            mCurrentCacheSize += fileSize;
            // 记录缓存项信息
            mCacheEntries.put(file.getName(), new CacheEntry(file.getName(), fileSize));
            // 检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则进行清理
            trimToSize(mMaxCacheSize);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 移除缓存项
    @Override
    public boolean remove(String key) {
        // 构建缓存文件的路径
        File file = new File(mCacheDir, getFileName(key));
        if (file.exists()) {
            // 删除文件
            boolean deleted = file.delete();
            if (deleted) {
                // 更新当前缓存的大小
                mCurrentCacheSize -= file.length();
                // 移除缓存项信息
                mCacheEntries.remove(file.getName());
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    // 调整缓存大小，确保不超过最大容量
    private void trimToSize(long maxSize) {
        while (mCurrentCacheSize > maxSize) {
            // 找到最旧的缓存项
            CacheEntry eldestEntry = null;
            long eldestTimestamp = Long.MAX_VALUE;
            for (CacheEntry entry : mCacheEntries.values()) {
                if (entry.timestamp < eldestTimestamp) {
                    eldestTimestamp = entry.timestamp;
                    eldestEntry = entry;
                }
            }
            if (eldestEntry != null) {
                // 移除最旧的缓存项
                File file = new File(mCacheDir, eldestEntry.fileName);
                if (file.exists()) {
                    boolean deleted = file.delete();
                    if (deleted) {
                        // 更新当前缓存的大小
                        mCurrentCacheSize -= file.length();
                        // 移除缓存项信息
                        mCacheEntries.remove(eldestEntry.fileName);
                    }
                }
            }
        }
    }

    // 根据缓存键生成文件名
    private String getFileName(String key) {
        // 这里可以使用哈希算法生成唯一的文件名
        return key.hashCode() + ".cache";
    }

    // 缓存项信息类
    private static class CacheEntry {
        final String fileName;
        final long size;
        final long timestamp;

        CacheEntry(String fileName, long size) {
            this.fileName = fileName;
            this.size = size;
            this.timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
    }
}

4.2.1 源码分析

• 构造函数：初始化缓存目录和最大容量，并调用 initializeCache 方法初始化缓存，计算当前缓存的大小。
• initializeCache 方法：检查缓存目录是否存在，如果不存在则创建。遍历缓存目录下的所有文件，计算当前缓存的大小，并记录缓存项信息。最后检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则进行清理。
• get 方法：根据缓存键构建缓存文件的路径，检查文件是否存在，如果存在则打开文件输入流并返回。
• put 方法：根据缓存键构建缓存文件的路径，创建文件输出流，将数据写入文件。更新当前缓存的大小，记录缓存项信息，并检查缓存大小是否超过最大容量，如果超过则进行清理。
• remove 方法：根据缓存键构建缓存文件的路径，检查文件是否存在，如果存在则删除文件，并更新当前缓存的大小和缓存项信息。
• trimToSize 方法：调整缓存大小，确保不超过最大容量。找到最旧的缓存项，删除对应的文件，并更新当前缓存的大小和缓存项信息。
• getFileName 方法：根据缓存键生成唯一的文件名，这里使用哈希算法生成文件名。
• CacheEntry 类：用于记录缓存项的信息，包括文件名、大小和时间戳。

4.3 磁盘缓存的使用示例

以下是一个简单的使用 BufferedDiskCache 的示例：

java

// 创建磁盘缓存实例
File cacheDir = new File("/sdcard/my_cache");
BufferedDiskCache diskCache = new BufferedDiskCache(cacheDir, 1024 * 1024 * 10); // 最大容量为 10MB

// 向缓存中添加数据
try {
    String key = "image1";
    InputStream data = new ByteArrayInputStream("Hello, World!".getBytes());
    diskCache.put(key, data);
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
}

// 从缓存中获取数据
try {
    String key = "image1";
    InputStream data = diskCache.get(key);
    if (data != null) {
        byte[] buffer = new byte[1024];
        int bytesRead;
        while ((bytesRead = data.read(buffer)) != -1) {
            System.out.write(buffer, 0, bytesRead);
        }
        data.close();
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

// 移除缓存项
boolean removed = diskCache.remove("image1");
if (removed) {
    System.out.println("Cache item removed successfully.");
}

4.4 磁盘缓存的管理和优化

为了更好地管理和优化磁盘缓存，Fresco 框架提供了以下几种机制：

• 缓存清理（Cache Eviction） ：根据缓存项的时间戳，优先淘汰最旧的缓存项，以确保缓存空间不超过最大容量。
• 缓存大小配置：开发者可以根据应用的需求和设备的存储情况，合理配置磁盘缓存的最大容量。
• 文件管理：使用合适的文件名和目录结构，方便缓存文件的管理和查找。

五、缓存键（Cache Key）

5.1 缓存键的作用和特点

缓存键是用于唯一标识一个缓存项的字符串，它在缓存模块中起着至关重要的作用。缓存键的主要作用和特点如下：

• 唯一性：每个缓存项都有一个唯一的缓存键，确保缓存的准确性和一致性。
• 确定性：相同的输入应该生成相同的缓存键，保证缓存的可重复性。
• 可读性：缓存键应该具有一定的可读性，方便调试和管理。

5.2 缓存键的生成策略

Fresco 框架提供了多种缓存键的生成策略，常见的有以下几种：

• 基于 URI 的缓存键：使用图片的 URI 作为缓存键，确保不同 URI 的图片有不同的缓存项。

• 基于 URI 和参数的缓存键：除了 URI 之外，还考虑图片的请求参数，如裁剪尺寸、旋转角度等，确保不同参数的图片有不同的缓存项。

• 哈希缓存键：使用哈希算法对 URI 和参数进行哈希处理，生成唯一的哈希值作为缓存键，减少缓存键的长度，提高存储效率。

以下是一个基于 URI 和参数的缓存键生成示例：

java

import java.net.URI;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 缓存键生成器类
public class CacheKeyGenerator {
    // 生成缓存键的方法
    public static String generateCacheKey(URI uri, Map<String, String> params) {
        StringBuilder keyBuilder = new StringBuilder();
        // 添加 URI 到缓存键
        keyBuilder.append(uri.toString());
        if (params != null && !params.isEmpty()) {
            // 对参数进行排序，确保相同参数的顺序生成相同的缓存键
            java.util.TreeMap<String, String> sortedParams = new java.util.TreeMap<>(params);
            for (Map.Entry<String, String> entry : sortedParams.entrySet()) {
                keyBuilder.append("&");
                keyBuilder.append(entry.getKey());
                keyBuilder.append("=");
                keyBuilder.append(entry.getValue());
            }
        }
        // 对缓存键进行哈希处理
        return hash(keyBuilder.toString());
    }

    // 哈希处理方法，这里简单使用 hashCode 方法
    private static String hash(String input) {
        return String.valueOf(input.hashCode());
    }

    public static void main(String[] args) {
        URI uri = URI.create("https://example.com/image.jpg");
        Map<String, String> params = new HashMap<>();
        params.put("width", "200");
        params.put("height", "300");
        String cacheKey = generateCacheKey(uri, params);
        System.out.println("Cache Key: " + cacheKey);
    }
}

5.2.1 源码分析

• generateCacheKey 方法：首先将 URI 添加到缓存键中，然后对参数进行排序并添加到缓存键中。最后对缓存键进行哈希处理，生成最终的缓存键。
• hash 方法：这里简单使用 hashCode 方法对输入进行哈希处理，实际应用中可以使用更复杂的哈希算法，如 MD5、SHA-1 等。

5.3 缓存键的使用示例

在使用内存缓存和磁盘缓存时，需要使用缓存键来进行数据的存储和获取。以下是一个使用缓存键的示例：

java

// 创建内存缓存实例
LruMemoryCache<String, String> memoryCache = new LruMemoryCache<>(10);

// 生成缓存键
URI uri = URI.create("https://example.com/image.jpg");
Map<String, String> params = new HashMap<>();
params.put("width", "200");
params.put("height", "300");
String cacheKey = CacheKeyGenerator.generateCacheKey(uri, params);

// 向内存缓存中添加数据
memoryCache.put(cacheKey, "Image data");

// 从内存缓存中获取数据
String data = memoryCache.get(cacheKey);
if (data != null) {
    System.out.println("Cached data: " + data);
}

六、缓存策略（Cache Strategy）

6.1 缓存策略的作用和分类

缓存策略定义了缓存的存储和清理规则，它在缓存模块中起着至关重要的作用。合理的缓存策略可以有效地提高缓存的命中率，减少内存和磁盘的使用，从而提升应用的性能。常见的缓存策略可以分为以下几类：

• 基于时间的缓存策略：根据缓存项的存储时间来决定是否清理缓存项，如设置缓存项的过期时间，超过过期时间的缓存项将被清理。
• 基于大小的缓存策略：根据缓存的大小来决定是否清理缓存项，如设置缓存的最大容量，当缓存大小超过最大容量时，优先清理最近最少使用的缓存项。
• 基于访问频率的缓存策略：根据缓存项的访问频率来决定是否清理缓存项，如优先清理访问频率较低的缓存项。

6.2 基于时间的缓存策略实现

以下是一个简单的基于时间的缓存策略实现示例：

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 基于时间的缓存类
public class TimeBasedCache<K, V> {
    // 存储缓存项的映射
    private final Map<K, CacheEntry<V>> cache;
    // 缓存项的过期时间（毫秒）
    private final long expirationTime;

    // 构造函数，初始化过期时间
    public TimeBasedCache(long expirationTime) {
        this.cache = new HashMap<>();
        this.expirationTime = expirationTime;
    }

    // 从缓存中获取数据
    public V get(K key) {
        CacheEntry<V> entry = cache.get(key);
        if (entry != null) {
            // 检查缓存项是否过期
            if (System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime) {
                return entry.value;
            } else {
                // 缓存项已过期，移除缓存项
                cache.remove(key);
            }
        }
        return null;
    }

    // 向缓存中添加数据
    public void put(K key, V value) {
        // 创建新的缓存项
        CacheEntry<V> entry = new CacheEntry<>(value, System.currentTimeMillis());
        cache.put(key, entry);
    }

    // 缓存项信息类
    private static class CacheEntry<V> {
        final V value;
        final long timestamp;

        CacheEntry(V value, long timestamp) {
            this.value = value;
            this.timestamp = timestamp;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个过期时间为 10 秒的缓存
        TimeBasedCache<String, String> cache = new TimeBasedCache<>(10 * 1000);
        // 向缓存中添加数据
        cache.put("key1", "value1");
        // 从缓存中获取数据
        String value = cache.get("key1");
        if

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 基于时间的缓存类
public class TimeBasedCache<K, V> {
    // 存储缓存项的映射
    private final Map<K, CacheEntry<V>> cache;
    // 缓存项的过期时间（毫秒）
    private final long expirationTime;

    // 构造函数，初始化过期时间
    public TimeBasedCache(long expirationTime) {
        this.cache = new HashMap<>();
        this.expirationTime = expirationTime;
    }

    // 从缓存中获取数据
    public V get(K key) {
        CacheEntry<V> entry = cache.get(key);
        if (entry != null) {
            // 检查缓存项是否过期
            if (System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime) {
                return entry.value;
            } else {
                // 缓存项已过期，移除缓存项
                cache.remove(key);
            }
        }
        return null;
    }

    // 向缓存中添加数据
    public void put(K key, V value) {
        // 创建新的缓存项
        CacheEntry<V> entry = new CacheEntry<>(value, System.currentTimeMillis());
        cache.put(key, entry);
    }

    // 缓存项信息类
    private static class CacheEntry<V> {
        final V value;
        final long timestamp;

        CacheEntry(V value, long timestamp) {
            this.value = value;
            this.timestamp = timestamp;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个过期时间为 10 秒的缓存
        TimeBasedCache<String, String> cache = new TimeBasedCache<>(10 * 1000);
        // 向缓存中添加数据
        cache.put("key1", "value1");
        // 从缓存中获取数据
        String value = cache.get("key1");
        if (value != null) {
            System.out.println("Cached value: " + value);
        }
        try {
            // 等待 11 秒，让缓存项过期
            Thread.sleep(11 * 1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 再次从缓存中获取数据
        value = cache.get("key1");
        if (value == null) {
            System.out.println("Cache item has expired.");
        }
    }
}

6.2.1 源码分析

• 构造函数：初始化一个 HashMap 用于存储缓存项，并设置缓存项的过期时间。
• get 方法：从缓存中获取指定键对应的值。首先检查缓存项是否存在，如果存在则判断其是否过期。若未过期则返回值，若已过期则移除该缓存项并返回 null。
• put 方法：向缓存中添加新的键值对。创建一个新的 CacheEntry 对象，记录当前时间戳，并将其存入 HashMap 中。
• CacheEntry 类：用于存储缓存项的值和存储时间戳。
• main 方法：创建一个过期时间为 10 秒的缓存实例，添加一个缓存项，获取该缓存项，然后等待 11 秒使缓存项过期，再次获取该缓存项，验证过期机制。

6.3 基于大小的缓存策略实现

Fresco 框架中的 LruMemoryCache 就是基于大小的缓存策略的典型实现，这里再给出一个简化版的示例：

java

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

// 基于大小的缓存类
public class SizeBasedCache<K, V> {
    // 缓存的最大容量
    private final int maxSize;
    // 存储缓存项的 LRU 链表
    private final LinkedHashMap<K, V> cache;

    // 构造函数，初始化最大容量
    public SizeBasedCache(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        // 初始化 LRU 链表，设置 accessOrder 为 true 以实现 LRU 算法
        this.cache = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
                // 当当前缓存大小超过最大容量时，移除最旧的缓存项
                return size() > maxSize;
            }
        };
    }

    // 从缓存中获取数据
    public V get(K key) {
        return cache.get(key);
    }

    // 向缓存中添加数据
    public void put(K key, V value) {
        cache.put(key, value);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个最大容量为 3 的缓存
        SizeBasedCache<String, String> cache = new SizeBasedCache<>(3);
        // 向缓存中添加数据
        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");
        cache.put("key3", "value3");
        // 此时缓存已满
        System.out.println("Cache size: " + cache.cache.size());
        // 再添加一个新的缓存项，会触发 LRU 机制移除最旧的缓存项
        cache.put("key4", "value4");
        System.out.println("Cache size after adding key4: " + cache.cache.size());
        // 检查最旧的缓存项是否已被移除
        if (cache.get("key1") == null) {
            System.out.println("Key1 has been removed from cache.");
        }
    }
}

6.3.1 源码分析

• 构造函数：初始化缓存的最大容量和 LinkedHashMap。LinkedHashMap 的 accessOrder 参数设置为 true，使其按照访问顺序排序，从而实现 LRU 算法。
• get 方法：从缓存中获取指定键对应的值。
• put 方法：向缓存中添加新的键值对。如果添加后缓存大小超过最大容量，removeEldestEntry 方法会被调用，移除最旧的缓存项。
• main 方法：创建一个最大容量为 3 的缓存实例，添加 3 个缓存项使缓存已满，再添加一个新的缓存项，验证 LRU 机制是否移除了最旧的缓存项。

6.4 基于访问频率的缓存策略实现

java

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.PriorityQueue;

// 基于访问频率的缓存类
public class FrequencyBasedCache<K, V> {
    // 缓存的最大容量
    private final int maxSize;
    // 存储缓存项的映射
    private final Map<K, CacheEntry<V>> cache;
    // 按访问频率排序的优先队列
    private final PriorityQueue<CacheEntry<V>> frequencyQueue;

    // 构造函数，初始化最大容量
    public FrequencyBasedCache(int maxSize) {
        this.maxSize = maxSize;
        this.cache = new HashMap<>();
        this.frequencyQueue = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.accessCount - b.accessCount);
    }

    // 从缓存中获取数据
    public V get(K key) {
        CacheEntry<V> entry = cache.get(key);
        if (entry != null) {
            // 增加访问次数
            entry.accessCount++;
            // 从优先队列中移除该缓存项
            frequencyQueue.remove(entry);
            // 重新插入优先队列，以更新排序
            frequencyQueue.add(entry);
            return entry.value;
        }
        return null;
    }

    // 向缓存中添加数据
    public void put(K key, V value) {
        if (cache.size() >= maxSize) {
            // 缓存已满，移除访问频率最低的缓存项
            CacheEntry<V> leastFrequentEntry = frequencyQueue.poll();
            if (leastFrequentEntry != null) {
                cache.remove(leastFrequentEntry.key);
            }
        }
        // 创建新的缓存项
        CacheEntry<V> newEntry = new CacheEntry<>(key, value, 1);
        cache.put(key, newEntry);
        frequencyQueue.add(newEntry);
    }

    // 缓存项信息类
    private static class CacheEntry<V> {
        final K key;
        final V value;
        int accessCount;

        CacheEntry(K key, V value, int accessCount) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.accessCount = accessCount;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个最大容量为 3 的缓存
        FrequencyBasedCache<String, String> cache = new FrequencyBasedCache<>(3);
        // 向缓存中添加数据
        cache.put("key1", "value1");
        cache.put("key2", "value2");
        cache.put("key3", "value3");
        // 访问 key1 两次，使其访问频率增加
        cache.get("key1");
        cache.get("key1");
        // 再添加一个新的缓存项，会移除访问频率最低的缓存项
        cache.put("key4", "value4");
        // 检查访问频率最低的缓存项是否已被移除
        if (cache.get("key2") == null) {
            System.out.println("Key2 has been removed from cache.");
        }
    }
}

6.4.1 源码分析

• 构造函数：初始化缓存的最大容量、HashMap 用于存储缓存项，以及一个优先队列 PriorityQueue 用于按访问频率对缓存项进行排序。
• get 方法：从缓存中获取指定键对应的值。如果缓存项存在，增加其访问次数，从优先队列中移除该缓存项，再重新插入以更新排序。
• put 方法：向缓存中添加新的键值对。如果缓存已满，移除优先队列中访问频率最低的缓存项。创建新的缓存项并添加到 HashMap 和优先队列中。
• CacheEntry 类：用于存储缓存项的键、值和访问次数。
• main 方法：创建一个最大容量为 3 的缓存实例，添加 3 个缓存项，增加 key1 的访问频率，再添加一个新的缓存项，验证是否移除了访问频率最低的缓存项。

七、缓存模块的交互流程

7.1 图片请求时的缓存查找流程

当应用发起一个图片请求时，Fresco 框架的缓存模块会按照以下流程进行缓存查找：

java

// 图片请求处理类
public class ImageRequestProcessor {
    private final LruMemoryCache<String, Image> memoryCache;
    private final BufferedDiskCache diskCache;

    public ImageRequestProcessor(LruMemoryCache<String, Image> memoryCache, BufferedDiskCache diskCache) {
        this.memoryCache = memoryCache;
        this.diskCache = diskCache;
    }

    public Image processRequest(String imageUrl) {
        // 生成缓存键
        String cacheKey = CacheKeyGenerator.generateCacheKey(imageUrl, null);

        // 首先在内存缓存中查找
        Image image = memoryCache.get(cacheKey);
        if (image != null) {
            System.out.println("Image found in memory cache.");
            return image;
        }

        // 内存缓存中未找到，在磁盘缓存中查找
        InputStream diskData = diskCache.get(cacheKey);
        if (diskData != null) {
            System.out.println("Image found in disk cache.");
            // 从磁盘数据中解码图片
            image = decodeImage(diskData);
            // 将图片存入内存缓存
            memoryCache.put(cacheKey, image);
            return image;
        }

        // 磁盘缓存中也未找到，从网络下载图片
        System.out.println("Image not found in cache, downloading from network...");
        image = downloadImage(imageUrl);
        if (image != null) {
            // 将图片存入磁盘缓存
            diskCache.put(cacheKey, encodeImage(image));
            // 将图片存入内存缓存
            memoryCache.put(cacheKey, image);
        }
        return image;
    }

    private Image decodeImage(InputStream data) {
        // 解码图片的逻辑，这里简单返回 null 表示未实现
        return null;
    }

    private InputStream encodeImage(Image image) {
        // 编码图片的逻辑，这里简单返回 null 表示未实现
        return null;
    }

    private Image downloadImage(String imageUrl) {
        // 从网络下载图片的逻辑，这里简单返回 null 表示未实现
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建内存缓存和磁盘缓存实例
        LruMemoryCache<String, Image> memoryCache = new LruMemoryCache<>(10);
        File cacheDir = new File("/sdcard/my_cache");
        BufferedDiskCache diskCache = new BufferedDiskCache(cacheDir, 1024 * 1024 * 10);
        ImageRequestProcessor processor = new ImageRequestProcessor(memoryCache, diskCache);
        // 处理图片请求
        Image image = processor.processRequest("https://example.com/image.jpg");
        if (image != null) {
            System.out.println("Image loaded successfully.");
        }
    }
}

7.1.1 源码分析

• 构造函数：初始化内存缓存和磁盘缓存实例。

• processRequest 方法：

  • 生成图片的缓存键。
  • 首先在内存缓存中查找图片，如果找到则直接返回。
  • 若内存缓存中未找到，在磁盘缓存中查找。若找到，解码图片并将其存入内存缓存。
  • 若磁盘缓存中也未找到，从网络下载图片，将其存入磁盘缓存和内存缓存。

• decodeImage 方法：用于解码图片，这里未实现具体逻辑。

• encodeImage 方法：用于编码图片，这里未实现具体逻辑。

• downloadImage 方法：用于从网络下载图片，这里未实现具体逻辑。

• main 方法：创建内存缓存、磁盘缓存和请求处理器实例，处理图片请求并输出结果。

7.2 缓存更新和清理流程

7.2.1 缓存更新

当图片数据发生变化时，需要更新缓存。以下是一个简单的缓存更新示例：

java

public class CacheUpdater {
    private final LruMemoryCache<String, Image> memoryCache;
    private final BufferedDiskCache diskCache;

    public CacheUpdater(LruMemoryCache<String, Image> memoryCache, BufferedDiskCache diskCache) {
        this.memoryCache = memoryCache;
        this.diskCache = diskCache;
    }

    public void updateCache(String imageUrl, Image newImage) {
        // 生成缓存键
        String cacheKey = CacheKeyGenerator.generateCacheKey(imageUrl, null);

        // 更新内存缓存
        memoryCache.put(cacheKey, newImage);

        // 更新磁盘缓存
        diskCache.put(cacheKey, encodeImage(newImage));
    }

    private InputStream encodeImage(Image image) {
        // 编码图片的逻辑，这里简单返回 null 表示未实现
        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建内存缓存和磁盘缓存实例
        LruMemoryCache<String, Image> memoryCache = new LruMemoryCache<>(10);
        File cacheDir = new File("/sdcard/my_cache");
        BufferedDiskCache diskCache = new BufferedDiskCache(cacheDir, 1024 * 1024 * 10);
        CacheUpdater updater = new CacheUpdater(memoryCache, diskCache);
        // 模拟新的图片数据
        Image newImage = null;
        updater.updateCache("https://example.com/image.jpg", newImage);
    }
}

7.2.1.1 源码分析

• 构造函数：初始化内存缓存和磁盘缓存实例。

• updateCache 方法：

  • 生成图片的缓存键。
  • 更新内存缓存中的图片数据。
  • 更新磁盘缓存中的图片数据。

• encodeImage 方法：用于编码图片，这里未实现具体逻辑。

• main 方法：创建内存缓存、磁盘缓存和缓存更新器实例，模拟更新图片缓存。

7.2.2 缓存清理

缓存清理可以根据不同的策略进行，如定期清理、内存不足时清理等。以下是一个简单的定期清理示例：

java

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;

public class CacheCleaner {
    private final LruMemoryCache<String, Image> memoryCache;
    private final BufferedDiskCache diskCache;

    public CacheCleaner(LruMemoryCache<String, Image> memoryCache, BufferedDiskCache diskCache) {
        this.memoryCache = memoryCache;
        this.diskCache = diskCache;
    }

    public void startPeriodicCleaning(long interval) {
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                // 清理内存缓存
                memoryCache.trimToSize(memoryCache.getMaxCacheSize() / 2);
                // 清理磁盘缓存
                diskCache.trimToSize(diskCache.getMaxCacheSize() / 2);
            }
        }, 0, interval);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建内存缓存和磁盘缓存实例
        LruMemoryCache<String, Image> memoryCache = new LruMemoryCache<>(10);
        File cacheDir = new File("/sdcard/my_cache");
        BufferedDiskCache diskCache = new BufferedDiskCache(cacheDir, 1024 * 1024 * 10);
        CacheCleaner cleaner = new CacheCleaner(memoryCache, diskCache);
        // 开始定期清理，每隔 1 小时清理一次
        cleaner.startPeriodicCleaning(1000 * 60 * 60);
    }
}

7.2.2.1 源码分析

• 构造函数：初始化内存缓存和磁盘缓存实例。
• startPeriodicCleaning 方法：使用 Timer 和 TimerTask 实现定期清理。每隔指定的时间间隔，调用 trimToSize 方法清理内存缓存和磁盘缓存，将缓存大小调整为最大容量的一半。
• main 方法：创建内存缓存、磁盘缓存和缓存清理器实例，开始定期清理，每隔 1 小时清理一次。

八、缓存模块的性能优化

8.1 缓存命中率优化

• 合理设置缓存大小：根据应用的使用场景和设备的内存、存储情况，合理设置内存缓存和磁盘缓存的大小。如果缓存太小，可能会导致频繁的缓存失效和重新加载；如果缓存太大，可能会占用过多的系统资源。
• 优化缓存键生成策略：确保缓存键的生成能够准确反映图片的唯一性，避免因缓存键冲突导致的缓存命中率下降。可以考虑使用更复杂的哈希算法和更多的请求参数来生成缓存键。
• 使用预加载机制：对于一些经常使用的图片，可以提前将其加载到缓存中，提高缓存命中率。例如，在应用启动时预加载一些常用的图片。

8.2 缓存读写性能优化

• 内存缓存优化：

  • 使用高效的数据结构：如 LruMemoryCache 中使用的 LinkedHashMap，可以快速地进行插入、删除和查找操作。
  • 减少内存拷贝：在存储和获取图片数据时，尽量减少内存拷贝的次数，提高内存使用效率。

• 磁盘缓存优化：

  • 采用异步读写：使用异步 I/O 操作进行磁盘读写，避免阻塞主线程，提高应用的响应速度。
  • 合理设置缓存文件的存储结构：如按图片类型、时间等进行分类存储，方便查找和管理。

8.3 缓存清理策略优化

• 智能清理：根据缓存项的使用频率、过期时间等因素，智能地选择要清理的缓存项。例如，优先清理访问频率低、过期时间长的缓存项。
• 增量清理：在进行缓存清理时，采用增量清理的方式，每次只清理一部分缓存项，避免一次性清理过多缓存项导致的性能波动。

九、缓存模块的扩展性分析

9.1 自定义缓存实现

开发者可以根据自己的需求自定义缓存实现，只需要实现 MemoryCache 或 DiskCache 接口即可。以下是一个简单的自定义内存缓存实现示例：

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.MemoryCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableImage;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// 自定义内存缓存实现
public class CustomMemoryCache implements MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> {
    private final Map<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> cache;

    public CustomMemoryCache() {
        this.cache = new HashMap<>();
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> get(CacheKey key) {
        return cache.get(key);
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> cache(CacheKey key, CloseableReference<CloseableImage> value) {
        cache.put(key, value);
        return value;
    }

    @Override
    public boolean contains(CacheKey key) {
        return cache.containsKey(key);
    }

    @Override
    public boolean remove(CacheKey key) {
        return cache.remove(key) != null;
    }

    @Override
    public int removeAll(RemoveCondition<CacheKey> condition) {
        int removedCount = 0;
        for (Map.Entry<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> entry : cache.entrySet()) {
            if (condition.shouldRemove(entry.getKey())) {
                cache.remove(entry.getKey());
                removedCount++;
            }
        }
        return removedCount;
    }
}

9.1.1 源码分析

• 构造函数：初始化一个 HashMap 用于存储缓存项。
• get 方法：从缓存中获取指定键对应的值。
• cache 方法：向缓存中添加新的键值对。
• contains 方法：检查缓存中是否包含指定的键。
• remove 方法：从缓存中移除指定的键值对。
• removeAll 方法：根据指定的条件移除缓存项。

9.2 自定义缓存策略

开发者也可以自定义缓存策略，只需要实现相应的缓存策略接口即可。以下是一个简单的自定义基于时间和大小的混合缓存策略实现示例：

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.MemoryCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableImage;

import java.util.*;

// 自定义混合缓存策略
public class CustomCacheStrategy implements MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> {
    private final Map<CacheKey, CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> cache;
    private final int maxSize;
    private final long expirationTime;

    public CustomCacheStrategy(int maxSize, long expirationTime) {
        this.cache = new HashMap<>();
        this.maxSize = maxSize;
        this.expirationTime = expirationTime;
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> get(CacheKey key) {
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> entry = cache.get(key);
        if (entry != null) {
            if (System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime) {
                return entry.value;
            } else {
                cache.remove(key);
            }
        }
        return null;
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> cache(CacheKey key, CloseableReference<CloseableImage> value) {
        if (cache.size() >= maxSize) {
            // 按时间排序，移除最旧的缓存项
            List<CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> entries = new ArrayList<>(cache.values());
            entries.sort((a, b) -> Long.compare(a.timestamp, b.timestamp));
            CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> oldestEntry = entries.get(0);
            cache.remove(oldestEntry.key);
        }
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> newEntry = new CacheEntry<>(key, value, System.currentTimeMillis());
        cache.put(key, newEntry);
        return value;
    }

    @Override
    public boolean contains(CacheKey key) {
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> entry = cache.get(key);
        return entry != null && System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime;
    }

    @Override
    public boolean remove(CacheKey key) {
        return cache.remove(key) != null;
    }

    @Override
    public int removeAll(RemoveCondition<CacheKey> condition) {
        int removedCount = 0;
        for (Map.Entry<CacheKey, CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> entry : cache.entrySet()) {
            if (condition.shouldRemove(entry.getKey())) {
                cache.remove(entry.getKey());
                removedCount++;
            }
        }
        return removedCount;
    }

    private static class CacheEntry<V> {
        final CacheKey key;
        final V value;
        final long timestamp;

        CacheEntry(CacheKey key, V value, long timestamp) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.timestamp = timestamp;
        }
    }
}

9.2.1 源码分析

• 构造函数：初始化缓存的最大容量和缓存项的过期时间。

• get 方法：从缓存中获取指定键对应的值。检查缓存项是否过期，若过期则移除该缓存项。

• cache 方法：向缓存中添加新的键值对。如果缓存已满，按时间排序移除最旧的缓存项。

• contains 方法：检查缓存中是否包含指定的

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.MemoryCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableImage;

import java.util.*;

// 自定义混合缓存策略
public class CustomCacheStrategy implements MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> {
    private final Map<CacheKey, CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> cache;
    private final int maxSize;
    private final long expirationTime;

    public CustomCacheStrategy(int maxSize, long expirationTime) {
        this.cache = new HashMap<>();
        this.maxSize = maxSize;
        this.expirationTime = expirationTime;
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> get(CacheKey key) {
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> entry = cache.get(key);
        if (entry != null) {
            if (System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime) {
                return entry.value;
            } else {
                cache.remove(key);
            }
        }
        return null;
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> cache(CacheKey key, CloseableReference<CloseableImage> value) {
        if (cache.size() >= maxSize) {
            // 按时间排序，移除最旧的缓存项
            List<CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> entries = new ArrayList<>(cache.values());
            entries.sort((a, b) -> Long.compare(a.timestamp, b.timestamp));
            CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> oldestEntry = entries.get(0);
            cache.remove(oldestEntry.key);
        }
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> newEntry = new CacheEntry<>(key, value, System.currentTimeMillis());
        cache.put(key, newEntry);
        return value;
    }

    @Override
    public boolean contains(CacheKey key) {
        CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>> entry = cache.get(key);
        return entry != null && System.currentTimeMillis() - entry.timestamp < expirationTime;
    }

    @Override
    public boolean remove(CacheKey key) {
        return cache.remove(key) != null;
    }

    @Override
    public int removeAll(RemoveCondition<CacheKey> condition) {
        int removedCount = 0;
        for (Map.Entry<CacheKey, CacheEntry<CloseableReference<CloseableImage>>> entry : cache.entrySet()) {
            if (condition.shouldRemove(entry.getKey())) {
                cache.remove(entry.getKey());
                removedCount++;
            }
        }
        return removedCount;
    }

    private static class CacheEntry<V> {
        final CacheKey key;
        final V value;
        final long timestamp;

        CacheEntry(CacheKey key, V value, long timestamp) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.timestamp = timestamp;
        }
    }
}

9.2.1 源码分析

• contains 方法：

  • 此方法用于检查缓存中是否包含指定的键。它首先通过 cache.get(key) 尝试获取对应的缓存项。
  • 若缓存项存在，会进一步检查该缓存项是否过期。通过比较当前时间与缓存项存储时间戳的差值和设定的过期时间 expirationTime，若未过期则返回 true，否则返回 false。

• remove 方法：

  • 该方法用于从缓存中移除指定键的缓存项。它调用 cache.remove(key) 尝试移除对应的键值对，若移除成功则返回 true，反之返回 false。

• removeAll 方法：

  • 该方法可根据指定的条件移除缓存项。它遍历 cache 中的所有键值对，对于每个键值对，调用 condition.shouldRemove(entry.getKey()) 判断是否需要移除。
  • 若需要移除，则调用 cache.remove(entry.getKey()) 移除该键值对，并将移除计数 removedCount 加 1。最后返回移除的缓存项数量。

• CacheEntry 类：

  • 这是一个内部静态类，用于封装缓存项的信息。包含缓存键 key、缓存值 value 以及存储时间戳 timestamp。
  • 其构造函数用于初始化这些信息，确保每个缓存项都能记录其存储时间，以便后续进行过期检查和排序操作。

9.3 与其他组件的集成扩展性

Fresco 缓存模块具备良好的扩展性，能够与其他组件进行集成，以满足不同的业务需求。

9.3.1 与网络请求组件的集成

Fresco 可以与各种网络请求组件集成，当缓存中未找到所需图片时，通过网络请求组件从网络下载图片。以下是一个简单的与 OkHttp 集成的示例：

java

import com.facebook.common.executors.CallerThreadExecutor;
import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.datasource.DataSource;
import com.facebook.drawee.backends.pipeline.Fresco;
import com.facebook.imagepipeline.backends.okhttp3.OkHttpImagePipelineConfigFactory;
import com.facebook.imagepipeline.core.ImagePipeline;
import com.facebook.imagepipeline.core.ImagePipelineConfig;
import com.facebook.imagepipeline.datasource.BaseBitmapDataSubscriber;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableImage;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequest;
import com.facebook.imagepipeline.request.ImageRequestBuilder;
import okhttp3.OkHttpClient;

import android.graphics.Bitmap;
import android.os.Bundle;
import android.widget.ImageView;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    private ImageView imageView;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        imageView = findViewById(R.id.imageView);

        // 创建 OkHttp 客户端
        OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();

        // 使用 OkHttp 配置 ImagePipeline
        ImagePipelineConfig config = OkHttpImagePipelineConfigFactory
              .newBuilder(this, okHttpClient)
              .build();

        // 初始化 Fresco
        Fresco.initialize(this, config);

        // 创建图片请求
        ImageRequest request = ImageRequestBuilder
              .newBuilderWithSource(Uri.parse("https://example.com/image.jpg"))
              .build();

        // 获取 ImagePipeline 实例
        ImagePipeline imagePipeline = Fresco.getImagePipeline();

        // 获取数据源
        DataSource<CloseableReference<CloseableImage>> dataSource =
                imagePipeline.fetchDecodedImage(request, this);

        // 订阅数据源
        dataSource.subscribe(new BaseBitmapDataSubscriber() {
            @Override
            protected void onNewResultImpl(Bitmap bitmap) {
                if (bitmap != null) {
                    imageView.setImageBitmap(bitmap);
                }
            }

            @Override
            protected void onFailureImpl(DataSource<CloseableReference<CloseableImage>> dataSource) {
                // 处理失败情况
            }
        }, CallerThreadExecutor.getInstance());
    }
}

9.3.1.1 源码分析

• 创建 OkHttp 客户端：使用 OkHttpClient 创建一个 OkHttp 客户端实例，用于处理网络请求。
• 配置 ImagePipeline：通过 OkHttpImagePipelineConfigFactory 使用 OkHttp 客户端配置 ImagePipelineConfig，确保 Fresco 使用 OkHttp 进行网络请求。
• 初始化 Fresco：调用 Fresco.initialize 方法，传入配置好的 ImagePipelineConfig 对 Fresco 进行初始化。
• 创建图片请求：使用 ImageRequestBuilder 创建一个图片请求，指定图片的来源 URL。
• 获取数据源：通过 ImagePipeline 的 fetchDecodedImage 方法获取图片的数据源。
• 订阅数据源：使用 BaseBitmapDataSubscriber 订阅数据源，当图片加载成功时，将图片显示在 ImageView 上；若加载失败，则处理相应的失败情况。

9.3.2 与数据加密组件的集成

为了保证缓存数据的安全性，可以将 Fresco 缓存模块与数据加密组件集成。以下是一个简单的示例，展示如何在存储和读取缓存数据时进行加密和解密：

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.DiskCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;

import java.io.*;
import java.security.Key;
import java.security.SecureRandom;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.CipherInputStream;
import javax.crypto.CipherOutputStream;
import javax.crypto.KeyGenerator;
import javax.crypto.SecretKey;

// 加密磁盘缓存实现
public class EncryptedDiskCache implements DiskCache {

    private final DiskCache delegate;
    private final Cipher encryptCipher;
    private final Cipher decryptCipher;

    public EncryptedDiskCache(DiskCache delegate) throws Exception {
        this.delegate = delegate;

        // 生成加密密钥
        KeyGenerator keyGen = KeyGenerator.getInstance("AES");
        keyGen.init(128, new SecureRandom());
        SecretKey secretKey = keyGen.generateKey();

        // 初始化加密和解密 Cipher
        encryptCipher = Cipher.getInstance("AES");
        encryptCipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKey);

        decryptCipher = Cipher.getInstance("AES");
        decryptCipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey);
    }

    @Override
    public CloseableReference<EncodedImage> get(CacheKey key) {
        CloseableReference<EncodedImage> result = delegate.get(key);
        if (result != null) {
            try {
                EncodedImage encodedImage = result.get();
                InputStream inputStream = encodedImage.getInputStream();
                CipherInputStream cipherInputStream = new CipherInputStream(inputStream, decryptCipher);
                encodedImage.setInputStream(cipherInputStream);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return result;
    }

    @Override
    public void put(CacheKey key, EncodedImage encodedImage) {
        try {
            InputStream inputStream = encodedImage.getInputStream();
            ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream = new ByteArrayOutputStream();
            CipherOutputStream cipherOutputStream = new CipherOutputStream(byteArrayOutputStream, encryptCipher);

            byte[] buffer = new byte[1024];
            int bytesRead;
            while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) {
                cipherOutputStream.write(buffer, 0, bytesRead);
            }
            cipherOutputStream.close();

            ByteArrayInputStream encryptedInputStream = new ByteArrayInputStream(byteArrayOutputStream.toByteArray());
            EncodedImage encryptedEncodedImage = EncodedImage.wrapStream(encryptedInputStream, encodedImage.getSize());
            delegate.put(key, encryptedEncodedImage);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public boolean containsSync(CacheKey key) {
        return delegate.containsSync(key);
    }

    @Override
    public void remove(CacheKey key) {
        delegate.remove(key);
    }

    @Override
    public void clearAll() {
        delegate.clearAll();
    }
}

9.3.2.1 源码分析

• 构造函数：

  • 接收一个 DiskCache 实例作为委托对象，用于实际的缓存操作。
  • 使用 KeyGenerator 生成一个 AES 加密密钥。
  • 初始化加密和解密的 Cipher 对象，分别用于加密和解密缓存数据。

• get 方法：

  • 调用委托对象的 get 方法获取缓存的图片数据。
  • 若获取到数据，使用 CipherInputStream 对数据进行解密，并更新 EncodedImage 的输入流。

• put 方法：

  • 从 EncodedImage 中获取输入流，使用 CipherOutputStream 对数据进行加密。
  • 将加密后的数据封装成新的 EncodedImage 对象，并调用委托对象的 put 方法将其存入缓存。

• containsSync 方法：直接调用委托对象的 containsSync 方法，检查缓存中是否包含指定的键。

• remove 方法：直接调用委托对象的 remove 方法，移除指定键的缓存项。

• clearAll 方法：直接调用委托对象的 clearAll 方法，清空所有缓存项。

十、缓存模块的错误处理与调试

10.1 错误处理机制

在缓存模块中，可能会遇到各种错误，如磁盘读写错误、内存不足等。Fresco 提供了相应的错误处理机制，确保在出现错误时能够进行恰当的处理。

10.1.1 磁盘缓存错误处理

在磁盘缓存操作中，可能会出现文件读写错误。以下是一个处理磁盘缓存写入错误的示例：

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.DiskCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.EncodedImage;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

// 增强的磁盘缓存实现，处理写入错误
public class EnhancedDiskCache implements DiskCache {

    private final DiskCache delegate;

    public EnhancedDiskCache(DiskCache delegate) {
        this.delegate = delegate;
    }

    @Override
    public CloseableReference<EncodedImage> get(CacheKey key) {
        return delegate.get(key);
    }

    @Override
    public void put(CacheKey key, EncodedImage encodedImage) {
        try {
            delegate.put(key, encodedImage);
        } catch (Exception e) {
            // 处理写入错误
            handleWriteError(e);
        }
    }

    private void handleWriteError(Exception e) {
        // 记录错误日志
        System.err.println("Disk cache write error: " + e.getMessage());
        // 可以添加其他处理逻辑，如重试机制
    }

    @Override
    public boolean containsSync(CacheKey key) {
        return delegate.containsSync(key);
    }

    @Override
    public void remove(CacheKey key) {
        delegate.remove(key);
    }

    @Override
    public void clearAll() {
        delegate.clearAll();
    }
}

10.1.1.1 源码分析

• 构造函数：接收一个 DiskCache 实例作为委托对象，用于实际的缓存操作。
• put 方法：调用委托对象的 put 方法将图片数据存入磁盘缓存。若出现异常，调用 handleWriteError 方法处理写入错误。
• handleWriteError 方法：记录错误日志，打印错误信息。开发者可以在此方法中添加其他处理逻辑，如重试机制，以提高系统的健壮性。
• 其他方法：get、containsSync、remove 和 clearAll 方法直接调用委托对象的相应方法。

10.1.2 内存缓存错误处理

在内存缓存操作中，可能会出现内存不足的情况。以下是一个处理内存缓存溢出错误的示例：

java

import com.facebook.common.references.CloseableReference;
import com.facebook.imagepipeline.cache.CacheKey;
import com.facebook.imagepipeline.cache.MemoryCache;
import com.facebook.imagepipeline.image.CloseableImage;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

// 增强的内存缓存实现，处理内存溢出错误
public class EnhancedMemoryCache implements MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> {

    private final MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> delegate;
    private final Map<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> tempCache;

    public EnhancedMemoryCache(MemoryCache<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> delegate) {
        this.delegate = delegate;
        this.tempCache = new ConcurrentHashMap<>();
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> get(CacheKey key) {
        CloseableReference<CloseableImage> result = delegate.get(key);
        if (result == null) {
            result = tempCache.get(key);
        }
        return result;
    }

    @Override
    public CloseableReference<CloseableImage> cache(CacheKey key, CloseableReference<CloseableImage> value) {
        try {
            return delegate.cache(key, value);
        } catch (OutOfMemoryError e) {
            // 处理内存溢出错误
            handleOutOfMemoryError(e, key, value);
            return null;
        }
    }

    private void handleOutOfMemoryError(OutOfMemoryError e, CacheKey key, CloseableReference<CloseableImage> value) {
        // 记录错误日志
        System.err.println("Memory cache out of memory error: " + e.getMessage());
        // 将数据存入临时缓存
        tempCache.put(key, value);
        // 可以添加其他处理逻辑，如清理部分缓存
    }

    @Override
    public boolean contains(CacheKey key) {
        return delegate.contains(key) || tempCache.containsKey(key);
    }

    @Override
    public boolean remove(CacheKey key) {
        boolean result = delegate.remove(key);
        result = result || tempCache.remove(key) != null;
        return result;
    }

    @Override
    public int removeAll(RemoveCondition<CacheKey> condition) {
        int removedCount = delegate.removeAll(condition);
        for (Map.Entry<CacheKey, CloseableReference<CloseableImage>> entry : tempCache.entrySet()) {
            if (condition.shouldRemove(entry.getKey())) {
                tempCache.remove(entry.getKey());
                removedCount++;
            }
        }
        return removedCount;
    }
}

10.1.2.1 源码分析

• 构造函数：接收一个 MemoryCache 实例作为委托对象，用于实际的缓存操作。同时初始化一个临时缓存 tempCache，用于在内存溢出时存储数据。
• get 方法：先从委托对象的缓存中获取数据，若未找到则从临时缓存中获取。
• cache 方法：调用委托对象的 cache 方法将数据存入内存缓存。若出现 OutOfMemoryError 异常，调用 handleOutOfMemoryError 方法处理内存溢出错误。
• handleOutOfMemoryError 方法：记录错误日志，将数据存入临时缓存。开发者可以在此方法中添加其他处理逻辑，如清理部分缓存，以释放内存。
• contains 方法：检查委托对象的缓存或临时缓存中是否包含指定的键。
• remove 方法：从委托对象的缓存和临时缓存中移除指定的键值对。
• removeAll 方法：根据指定的条件从委托对象的缓存和临时缓存中移除缓存项。

10.2 调试技巧

在开发和调试过程中，以下技巧可以帮助开发者更好地理解和排查缓存模块的问题。

10.2.1 日志调试

Fresco 提供了详细的日志输出，开发者可以通过设置日志级别来查看不同详细程度的日志信息。以下是一个设置日志级别的示例：

java

import com.facebook.common.logging.FLog;

// 设置日志级别为 VERBOSE
FLog.setMinimumLoggingLevel(FLog.VERBOSE);

10.2.1.1 源码分析

FLog 是 Fresco 中用于日志记录的类，通过调用 setMinimumLoggingLevel 方法并传入 FLog.VERBOSE，可以将日志级别设置为详细模式，从而查看最详细的日志信息，帮助开发者定位问题。

10.2.2 性能监测

开发者可以使用 Android Studio 的性能监测工具来监测缓存模块的性能。例如，使用 Memory Profiler 监测内存缓存的使用情况，使用 Disk Profiler 监测磁盘缓存的读写操作。

10.2.3 断点调试

在关键代码处设置断点，逐步执行代码，观察变量的值和程序的执行流程，有助于深入理解缓存模块的工作原理和排查问题。例如，在 get 和 put 方法中设置断点，观察缓存的读取和写入操作。

十一、缓存模块的未来发展趋势

11.1 对新存储技术的支持

随着存储技术的不断发展，如固态硬盘（SSD）、分布式存储等，Fresco 缓存模块可能会增加对这些新存储技术的支持，以提高缓存的读写性能和可靠性。

11.2 智能化缓存策略

未来的缓存策略可能会更加智能化，能够根据应用的使用场景、设备的性能和用户的行为习惯，动态调整缓存的大小、过期时间和清理策略，以提供更高效的缓存服务。

11.3 与新兴技术的集成

Fresco 缓存模块可能会与新兴技术进行集成，如人工智能、机器学习等。例如，利用机器学习算法预测用户可能请求的图片，提前将其缓存，以提高图片的加载速度。

11.4 安全性增强

随着数据安全和隐私问题的日益重要，Fresco 缓存模块可能会加强对缓存数据的加密和保护，确保用户的图片数据在缓存过程中的安全性。

十二、总结

本文对 Android Fresco 框架的缓存模块进行了深入的源码级别分析。首先介绍了缓存模块的概述，包括其作用、主要组件和架构。接着详细分析了内存缓存和磁盘缓存的实现类，包括 LruMemoryCache 和 BufferedDiskCache，以及它们的工作原理和使用示例。然后探讨了缓存键的生成策略、缓存策略的实现方式，以及缓存模块的交互流程、性能优化和扩展性分析。最后介绍了缓存模块的错误处理与调试技巧，以及未来的发展趋势。

通过对 Fresco 缓存模块的深入理解，开发者可以更好地使用该框架，优化应用的图片加载性能，提高用户体验。同时，也可以根据自己的需求对缓存模块进行定制和扩展，以满足不同的业务场景。随着技术的不断发展，Fresco 缓存模块也将不断演进和完善，为 Android 开发者提供更强大的图片缓存功能。