[关闭]
@linux1s1s 2016-07-19T11:19:35.000000Z 字数 6624 阅读 2634

Fresco源码分析(6) - 缓存

Fresco 2016-07

转载 作者：Desmond

Fresco中一共有三级缓存，其中前两级内存缓存都存储在Java堆上，本地缓存存储在本地文件目录中。

1 CacheKey

Fresco中专门用于缓存键的接口，有这两种类实现了CacheKey：

2 内存缓存

已解码的内存缓存（BitmapMemoryCache）与未解码的内存缓存（EncodedMemoryCache）实现唯一区别就是已解码内存缓存的数据是CloseableReference<CloseableBitmap>而未解码内存缓存的数据是CloseableReference。即他们的实现方式一样，区别仅仅在于资源的测量与释放方式不同。它们使用ValueDescriptor来描述不同资源的数据大小，使用不同的ResourceReleaser来释放资源。

2.1 LRU缓存载体-CountingLruMap

内存缓存中使用了LRU(Least Recent Used)来提高缓存功能，我们来看一下Fresco中实现它的逻辑。

在CountingLruMap中使用了LinkedHashMap作为数据存储载体，这个HashMap很特别，它内部有一个双向链表，在做查找操作的时候，从最先插入的单位开始查询。这就提供了一种好处：它能够很快地删除掉最早插入的单位！所以它非常适合LRU缓存来使用。

但是由于在LinkedHashMap中重复插入相同单位并不会影响链表顺序，所以要用CountingLruMap将它包装，我们来看看它put对象时的逻辑：

public synchronized V put(K key, V value) {
    V oldValue = mMap.remove(key);
    mSizeInBytes -= getValueSizeInBytes(oldValue);
    mMap.put(key, value);
    mSizeInBytes += getValueSizeInBytes(value);
    return oldValue;
}

它会先将要插入的对象remove掉，然后重新插入该对象！由此来保证最新加入的对象处于正确地插入顺序中。同时在mSizeBytes中更新现在缓存池中所有对象的字节数。

在CountingHruMap中还有以下几个重要函数：

2.2 具体缓存实现

Fresco中实现具体内存缓存的类是CountingMemoryCache，它内部维持着几个重要参数：

它使用一个内部类Entry来封装缓存对象，除了记录缓存键、缓存对象之外，它还记录着该对象的引用数量（clientCount）及是否被缓存追踪（isOrphan）。注意：每个缓存对象只有满足clientCount为0并且isOrphan为true时才可以被释放。（可从referenceToClose函数中看出此逻辑）

我们来看看它缓存对象的逻辑：

public CloseableReference<V> cache(final K key, final CloseableReference<V> valueRef) {
    //检查参数

    maybeUpdateCacheParams();

    CloseableReference<V> oldRefToClose = null;
    CloseableReference<V> clientRef = null;
    synchronized (this) {
        mExclusiveEntries.remove(key);
        Entry<K, V> oldEntry = mCachedEntries.remove(key);
        if (oldEntry != null) {
            makeOrphan(oldEntry);
            oldRefToClose = referenceToClose(oldEntry);
        }

        if (canCacheNewValue(valueRef.get())) {
            Entry<K, V> newEntry = Entry.of(key, valueRef);
            mCachedEntries.put(key, newEntry);
            clientRef = newClientReference(newEntry);
        }
    }
    CloseableReference.closeSafely(oldRefToClose);

    maybeEvictEntries();
    return clientRef;
}

我们看到它会做几件事：

最后会调用maybeEvectEntries函数，判断是否需要释放资源，它的逻辑是：当ExclusiveEntries中已经缓存的对象超过缓存池的最大容纳对象或者已经超过了缓存池容量时，删除ExclusiveEntries中最早插入的对象，直到ExclusiveEntries缓存对象小于最大容纳对象并且在缓存池容量以内。实际上这个函数会在大部分的缓存操作中出现，保证每次操作结束后缓存处于一个健康的状态。

2.3 Instrument包装

Fresco使用InstrumentedMemoryCache包装了CountingMemoryCache，主要增加的功能就是提供了MemoryCacheTracker，会在缓存命中或未命中时提供回调函数，供使用者实现自定义功能。

2.4 自定义参数

可以通过ImagePipelineConfig的以下两个函数来实现内存缓存参数部分自定义：

这两个函数都需要提供MemoryCacheParams的Supplier，使用者可以自定义ImagePipelineConfig之后在初始化中应用它。

3 文件缓存

由于文件缓存是直接存储在磁盘上的，所以它的实现方式与内存缓存不同，而且带有缓冲区域，所以更加复杂。我总结它一共有三层内容：文件存储层，文件缓存层，缓冲缓存层。

3.1 文件存储层

文件缓存都是将实际的文件存储在存储设备中，Fresco的文件存储有两种格式的文件：

  1. .cnt 实际存储的内容文件
  2. .tmp 临时文件

Fresco中定义了BinaryResource来封装文件对象，你可以通过它获取文件的输入流、字节码等。此外，Fresco定义了每个文件的唯一描述符，此描述符由CacheKey的.toString()导出字符串的SHA-1哈希码再经过Base64加密得出。

文件存储层有两个重要工具：DefaultDiskStorageSupplier与DefaultDiskStorage。

DefaultDiskStorageSupplier可以用来创建缓存文件目录及获取到对应的DefaultDiskStorage，是一个典型的Supplier。

DefaultDiskStorage是文件操作者，它实现了DiskStorage接口，负责Fresco中存取文件的逻辑与实现，具体有以下功能：

3.2 文件缓存层

DiskStorageCache是Fresco实现文件缓存的主要类，在文件缓存中也使用了相应的LRU技术提高缓存效率，我们来看看它是怎么实现的。

3.2.1 LRU实现

在evictAboveSize中我们可以看到所使用的LRU逻辑：

private void evictAboveSize(
        long desiredSize,
        CacheEventListener.EvictionReason reason) throws IOException {
    DiskStorage storage = mStorageSupplier.get();
    Collection<DiskStorage.Entry> entries;
    try {
        entries = getSortedEntries(storage.getEntries());
    } catch (IOException ioe) {
        //异常捕捉
    }

    //要删除的数据量
    long deleteSize = mCacheStats.getSize() - desiredSize;

    //记录删除数据数量
    int itemCount = 0;

    //记录删除数据的大小
    long sumItemSizes = 0L;

    for (DiskStorage.Entry entry : entries) {
        if (sumItemSizes > (deleteSize)) {
            break;
        }
        long deletedSize = storage.remove(entry);
        if (deletedSize > 0) {
            itemCount++;
            sumItemSizes += deletedSize;
        }
    }
    mCacheStats.increment(-sumItemSizes, -itemCount);
    storage.purgeUnexpectedResources();
    reportEviction(reason, itemCount, sumItemSizes);
}

我们可以看到在这个函数中它获取两个输入：期望达到的剩余容量及缓存事件监听者。接下来以以下顺序进行操作：

  1. 获取存储着缓存目录下所有文件Entry的Collection，以它们被访问时间进行排序，最近被访问的Entry在后面；
  2. 从Collection的头部开始删除文件，直到剩余容量达到desiredSize为止；
  3. 更新容量，删除不需要的文件（临时文件等），汇报缓存工作。

在maybeEvictFilesInCacheDir函数中我们可以看到当缓存过载时会以缓存容量的90%为目标进行清理。

3.2.2 同步操作

在文件缓存中维持一个对象mLock，该对象就是为了让各个操作保持同步。我们来看一下DiskStorageCache中的几个重要底层操作函数及它们的同步情况：

这么做主要是要保证写入最终缓存文件的原子性，我们可以看它提供的写入缓存函数:

public BinaryResource insert(CacheKey key, WriterCallback callback) throws IOException {
    mCacheEventListener.onWriteAttempt();
    final String resourceId = getResourceId(key);
    try {
        BinaryResource temporary = createTemporaryResource(resourceId, key);
        try {
            mStorageSupplier.get().updateResource(resourceId, temporary, callback, key);
            return commitResource(resourceId, key, temporary);
        } finally {
            deleteTemporaryResource(temporary);
        }
    } catch (IOException ioe) {
        //异常处理
    }
}

我们看到它在插入的时候会首先创建临时文件（此时多个任务可以并行地操作），而在将temporary数据commit到描述符指定的文件中是同步操作。

注意：这个函数并没有直接提供要写入的数据，而是在updateResource函数中通过WriterCallback实现的自定义写入函数将数据写到temporary中，会在缓冲缓存层中进一步解释。

此外，它的删除资源操作remove函数也是同步的。

3.3 缓冲缓存层

缓冲缓存层BufferedDiskCache将缓存层进行包装，它主要多了三个功能：

  1. 提供写入缓冲StagingArea，所有要写入的数据在发出写入命令到最终写入之前会存储在这里，在查找缓存的时候会首先在这块区域内查找，若命中则直接返回；
  2. 提供了写入数据的办法，在writeToDiskCache中可以看出它提供的WriterCallback将要写入的EncodedImage转码成输入流；
  3. 将get、put两个方法放在后台线程中运行（get时在缓冲区域查找时除外），分别都是容量为2的线程池。

3.4 自定义参数

可以通过调用ImagePipelineConfig.setMainDiskCacheConfig(DiskCacheConfig mainDiskCacheConfig)设置文件缓存。

DiskCacheConfig使用Builder模式创建，它可以自定义缓存路径、缓存文件夹名称、缓存池大小等，具体自定义内容可以参见DiskCacheConfig。

添加新批注
在作者公开此批注前，只有你和作者可见。
回复批注