android 利用lru算法实现SharedPreferences的二级缓存

LRU算法： last recent uesed 最近最少使用原则的算法，androidSDK中提供的lrucache类其实是维护一个map，对map中的数据进行增删，来达到内存缓存的目的。

应用场景：

一般我们开发时会有一些数据会存在SharedPreferences中，比如用户的基本信息，服务器的token等，这些信息用的比较频繁，每次要取这些值的时候都要从SharedPreferences对象中去取，其实呢，SharedPreferences对象是对本地存的xml进行解析，读到你存的key值的时候取出其中的value返回回来，我们才得到了SharedPreferences中存的值，但是呢，这个过程是有读文件和解析xml的过程，有一定的时间消耗。有的开发者干脆就在app启动的时候就把那些常用的数据读到内存中，方便使用，这就造成了内存泄露的问题。所以我就利用Lru缓存机制对SharedPreferences中的数据进行了缓存处理，以解决读取慢和内存泄露问题。

废话不多少，直接上代码。

1，首先写一个接口定义内存缓存要做的事情，主要就是存和取。

public interface MeMoryCache {

    void put(String key , String value);

    String getString(String key);

}

2，写一个类实现上面的接口，主要是对缓存区的数据进行存取操作，详情看注释：

public class MeMaryCacheImpl implements MeMoryCache {

    private LruCache<String, String> lruCache;
    
    private static MeMaryCacheImpl mInstance;

    public static MeMaryCacheImpl getInstance(){
        if(mInstance == null){
            synchronized (MeMaryCacheImpl.class){
                if (mInstance == null){
                    mInstance = new MeMaryCacheImpl();
                }
            }
        }
        return mInstance;
    }
    private MeMaryCacheImpl(){
        init();
    }

    /**
     *  初始化lruCache
     */
    private void init() {
        //获取系统分配给当前应用的最大内存
        int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory()/1024);
        //取其中的1/16大小作为缓存区来缓存数据
        int cacheSize = maxMemory/16;
        lruCache = new LruCache<String,String>(cacheSize){
            @Override
            protected int sizeOf(String key, String value) {
                //重写sizeOf 方法，来进行缓存的数据的大小计算，算法内部会根据该方法的返回值进行内存分配，
                //如果放到缓存区中的内存占用超过 cacheSize ，就会删除不最近最少使用的数据
                return value.length()/1024;
            }
        };
    }

    /**
     *  往缓存区存数据
     */
    @Override
    public void put(String key, String value) {
        if (TextUtils.isEmpty(key)||TextUtils.isEmpty(value)){
            LogUtils.e("can't put null to cache because key or value is null");
            return;
        }
        lruCache.put(key, value);
    }

    /**
     *  取缓存区的数据
     */
    @Override
    public String getString(String key) {
        if (TextUtils.isEmpty(key)){
            LogUtils.e("can't get value because key is null");
            return null;
        }
        return lruCache.get(key);
    }

    /**
     *  清楚缓存区数据
     */
    public void clearCache(){
        lruCache.evictAll();
    }

}

3，写一个工具类，将SharedPreferences操作和缓存机制联系起来。主要思路就是：在往sp中存数据的时候也在缓存区中存一份，在取sp中的数据时，先从缓存区中取，取到了就直接用缓存区中的内容，没有取到再去sp中取，从sp中取到后再放一次缓存区，方便下次取用

public class CacheUtils {
    private static final String SP_TEST = "SP_TEST";

    /**
     *  存缓存和sp字符串值
     */
    public static void putString(Context context, String key, String value) {
        SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST, 0);
        SharedPreferences.Editor editor = sp.edit();
        editor.putString(key, value);
        MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key, value);
        editor.commit();
    }

    /**
     *  取缓存或sp字符串值
     */
    public static String getString(Context context, String key) {
        if (TextUtils.isEmpty(key)) {
            LogUtils.e("can't get value because key is empty");
            return null;
        }
        String value;
        value = MeMaryCacheImpl.getInstance().getString(key);
        if (TextUtils.isEmpty(value)) {
            SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST, 0);
            String string = sp.getString(key, "");
            if (TextUtils.isEmpty(string)) {

            } else {
                LogUtils.i("get value from sp and put to cache");
                MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key, string);
            }
            return string;
        } else {
            LogUtils.i("get value from lru " + value);
            return value;
        }
    }

    /**
     *  存sp和缓存 int值
     */
    public static void putInt(Context context,String key ,int value){
        SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST, 0);
        SharedPreferences.Editor editor = sp.edit();
        editor.putInt(key, value);
        MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key, String.valueOf(value));
        editor.commit();
    }

    /**
     *  取缓存或者sp的int值
     */
    public static int getInt(Context context,String key){
        if (TextUtils.isEmpty(key)) {
            LogUtils.e("can't get value because key is empty");
            return 0;
        }
        int value;
        String valueStr = MeMaryCacheImpl.getInstance().getString(key);
        if (TextUtils.isEmpty(valueStr)){
            SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST,0);
            value = sp.getInt(key,0);
            MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key,String.valueOf(value));
            return value;
        }else {
            value = Integer.parseInt(valueStr);
            return value;
        }
    }

    /**
     *  存缓存和sp 布尔值
     */
    public static void putBoolean(Context context,String key,boolean value){
        SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST,0);
        SharedPreferences.Editor edit = sp.edit();
        edit.putBoolean(key,value);
        MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key,String.valueOf(value));
        edit.commit();
    }

    /**
     *  取缓存或者sp 布尔值
     */
    public static boolean getBoolean(Context context , String key){
        if (TextUtils.isEmpty(key)) {
            LogUtils.e("can't get value because key is empty");
            return false;
        }
        String string = MeMaryCacheImpl.getInstance().getString(key);
        if (TextUtils.isEmpty(string)){
            SharedPreferences sp = context.getSharedPreferences(SP_TEST,0);
            boolean value = sp.getBoolean(key, false);
            MeMaryCacheImpl.getInstance().put(key,String.valueOf(value));
            return value;
        }else {
            return Boolean.parseBoolean(string);
        }
    }

    public static void clearCache(){
        MeMaryCacheImpl.getInstance().clearCache();
        LogUtils.i("clear cache");
    }

}

当然，有了这个思路后，我们也可以对数据库中常用的数据进行内存缓存，以减小数据库访问的压力。

android 利用lru算法实现SharedPreferences的二级缓存

猜你喜欢