Picasso這個圖片框架默認實現了內存中的LRU緩存，但是沒有默認實現磁盤緩存（關於磁盤緩存的配置可以看我之前寫的一篇博客），我在使用Picasso替換原來的xUtils框架的時候發現內存開銷要比之前高好多，於是著手分析Picasso的LRU緩存策略，代碼比較好讀，下面簡單的分析一下。
Picasso加載一個圖片的流程一般是這樣的：
url->檢查LRU緩存中有沒有對應的bitmap->調用HTTP框架准備下載該圖片資源->http框架檢查有沒有磁盤緩存->http框架訪問網絡下載數據並進行緩存
這裡面的動作主要是由一個叫BitmapHunter的類完成的。
Picasso有一個接口叫Cache，有一個實現叫LruCache，這個實現類裡面是用一個LinkedHashMap<String, Bitmap>來進行緩存，key是圖片url，value是bitmap，並不是其他框架愛用的WeakReference方案。
這個實現類裡面有幾個控制內存使用量的成員，如下：
private final int maxSize;//最大堆內存占用，單位字節
private int size;//當前已經緩存到堆內存中所有bitmap所占的字節數
private int putCount;//將bitmap存入LRU緩存的總次數
private int evictionCount;//因為內存不足而將bitmap移出LRU緩存的總次數
private int hitCount;//從LRU緩存中讀取bitmap的總次數
private int missCount;//沒有從LRU緩存中根據url找到相應的bitmap的總次數
來看一下添加一個bitmap到緩存的代碼
@Override public void set(String key, Bitmap bitmap) {
if (key == null || bitmap == null) {
throw new NullPointerException("key == null || bitmap == null");
}
Bitmap previous;
synchronized (this) {//每次只能讀寫一個bitmap，因為LinkedHashMap是非線程安全的
putCount++;//存bitmap計數器加一
size += Utils.getBitmapBytes(bitmap);//獲取一個bitmap所占內存的字節數
previous = map.put(key, bitmap);//將bitmap存入到hashmap中去，以url為key，如果previous為空說明之前沒有存儲過該url，否則之前存儲過
if (previous != null) {//如果之前已經存儲過這個url了
size -= Utils.getBitmapBytes(previous);
}
}
<span > </span>
trimToSize(maxSize);//看看內存占用是否過大，如果太大的話就從LRU緩存中移出一部分bitmap
}
最重要的方法就是這個trimToSize(),它是用來回收bitmap緩存的，讓我們來著重研究一下
private void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {//一直執行銷毀動作，直到當前占用的內存字節數小於規定的最大占用量
String key;
Bitmap value;
synchronized (this) {//由於LinkedHashMap線程非安全，並且只有逐個釋放才能准確比較剩余LRU大小，所以要同步執行
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(
getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
<span > </span>//LinkedHashMap可以看作是一個先入先出的棧，回收內存的時候先從棧底開始回收，也就是回收好久沒用過的bitmap
Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);//將bitmap移出LRU緩存
size -= Utils.getBitmapBytes(value);//將當前總堆內存占用量計數器減去移出的bitmap大小
evictionCount++;//回收計數器加一
}
}
}
這個LRU緩存的最核心方法就這樣分析完了，其實原理很簡單，就是每放一個bitmap進LRU緩存都會記一下這個bitmap的大小，並計算當前LRU的總大小，如果發現總大小太大，就從棧底一個一個的把長時間沒用的bitmap給回收掉
那麼Picasso如何規定最大內存占用量的呢，讓我們來看代碼
/** Create a cache using an appropriate portion of the available RAM as the maximum size. */
public LruCache(Context context) {
this(Utils.calculateMemoryCacheSize(context));
}這個LRU緩存類在構造的時候就規定了最大內存占用指標，關鍵就是這個Utils.calculateMemoryCacheSize()方法，我們來看看它是怎麼規定的
static int calculateMemoryCacheSize(Context context) {
ActivityManager am = getService(context, ACTIVITY_SERVICE);
boolean largeHeap = (context.getApplicationInfo().flags & FLAG_LARGE_HEAP) != 0;
int memoryClass = am.getMemoryClass();
if (largeHeap && SDK_INT >= HONEYCOMB) {
memoryClass = ActivityManagerHoneycomb.getLargeMemoryClass(am);
}
// Target ~15% of the available heap.
return 1024 * 1024 * memoryClass / 7;
} 這裡是使用Context獲得一個ActitityManager，然後用其獲得獲得一個以MB為單位的APP可占最大堆內存占用大小，然後使用這個最大APP占用的七分之一來做當前圖片LRU緩存的最大可用大小，這個最大可用大小當然會隨著手機配置的提高而變大，目前我這邊測得的數據是：
紅米note3: 19MB（3G內存）
Sony L50：22MB（3G內存）
紅米2A：17MB（2G內存）
以經驗來看，這樣的內存分配並不大，經常出現在一個listView或者RecyclerView中，滑到底部後再滑回來，上面的元素的bitmap已經沒有的情況，以RGB_8888為例，一個像素占用的大小為32字節，那麼一個1920*1080的桌面背景圖片所占得堆內存大小是1920*1080*32 = 63MB，對於這樣圖，LRU幾乎是不會緩存的。
關於銷毀指定LRU緩存：
手動銷毀Picasso提供的默認LRU實現只能做到根據圖片url進行銷毀，而不能根據某個Activity或者Fragment進行銷毀，如果想實現按照頁面銷毀的話，需要自己重寫這個LruCache的實現。下面來看一下根據url進行銷毀的源碼：
@Override public final synchronized void clearKeyUri(String uri) {
boolean sizeChanged = false;
int uriLength = uri.length();
for (Iterator<Map.Entry<String, Bitmap>> i = map.entrySet().iterator(); i.hasNext();) {
Map.Entry<String, Bitmap> entry = i.next();
String key = entry.getKey();
Bitmap value = entry.getValue();
int newlineIndex = key.indexOf(KEY_SEPARATOR);
if (newlineIndex == uriLength && key.substring(0, newlineIndex).equals(uri)) {//加快尋找速度
i.remove();//將相應的url所對bitmap移出LRU緩存
size -= Utils.getBitmapBytes(value);//將當前總堆內存占用計數器減小被移出的bitmap大小
sizeChanged = true;
}
}
if (sizeChanged) {
trimToSize(maxSize);//移出後執行以下內存檢查，如果還是過大就繼續銷毀棧底的bitmap
}
}
我們在這裡發現，Picasso默認的LRU緩存方案並不是我們需要的或者適合自己項目的方案，最好的方法是根據自己APP特點和業務需要重寫LruCache，然後換掉Picasso默認的實現方案，方法如下：
Picasso.Builder builder = new Picasso.Builder(getContext());
builder.memoryCache(new CustomLruCache());//設置自定義的緩存方案
Picasso mPicasso = builder.build();//注意自定義Picasso實例要做成全局單例靜態，否則緩存會失效同樣方法可以自定義下載器，攔截器，線程池等等功能。
分析完這些實現，我們發現Picasso的強大之處並不在於針對某些應用場景提供完美的解決方案，而是它提供了一套完善的接口，讓我們自由的根據自己APP的實際情況去自定義我們自己的策略，要想用好Picasso，光用的默認的方法是不行的，更重要的是了解圖片下載、緩存、呈現的一系列需求並自定義自己的方案，然後借助Picasso來加載咱們自己的設定。
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