DiskLruCache

什么是 DiskLruCache 是文件缓存的管理对象，使用 LRU 算法对保存在永久存储设备上的缓存文件进行管理。 比手机的闪存更低速的访问设备是网络，文件缓存的意义就在于通过重复利用缓存的数据，减少网络请求，减少网络流量，提高响应速度。 用法 使用静态方法 static DiskLruCache open(File directory, int appVersion, int valueCou

一、前言 我们知道 Glide 图片框架的内存缓存用的是 LruCache，磁盘缓存是 DiskLruCache，它们用的都是LRU算法。内存缓存的 LRU 还比较好理解，那么文件是如何按照 LRU 的思想进行管理的呢？本文将以 Glide 框架内的 DiskLruCache 代码来分析它的实现方式。 DiskLruCache 资源： JakeWharton 大佬的 DiskLruCache Gl

Key Elements: 1. DisLruCache      a. Created by static method DisLruCache.open()      b. Need to close when you finished write in one piece of cache      c. If you want to calculate the size of all th

DiskLruCache 不同于LruCache，LruCache是将数据缓存到内存中去，而DiskLruCache是外部缓存，例如可以将网络下载的图片永久的缓存到手机外部存储中去，并可以将缓存数据取出来使用，DiskLruCache不是google官方所写，但是得到了官方推荐，DiskLruCache没有编写到SDK中去，如需使用可直接copy这个类到项目中去。DiskLruCache常用方法：

DiskLruCache与LruCache都实现了Lru缓存功能，两者都用于图片的三重缓存中。 LruCache将图片保存在内存，存取速度较快，退出APP后缓存会失效；而DiskLruCache将图片保存在磁盘中，下次进入应用后缓存依旧存在，它的存取速度相比LruCache会慢上一些。 DiskLruCache最大的特点就是持久化存储，所有的缓存以文件的形式存在。在用户进入APP时，它根据日志文件

1 BitmapFactory 对于加载Bitmap，系统提供了 BitmapFactory 类并提供四类方法：decodeFile()、decodeResource()、decodeStream()、decodeByteArray() 分别用于支持文件系统、资源、输入流以及字节数组中加载一个Bitmap对象，其中 decodeFile()、decodeResource() 内部间接调用了 dec

当你使用本地（在内存中）缓存时，服务器可以缓存一些信息并快速地检索它，但是其他服务器不能访问这个缓存数据，他们需要到数据库中查询同样的信息。 如果你喜欢使用分布式缓存让其他服务器访问缓存的数据，由于它有一些序列化/反序列化和网络延迟开销，则需要注意：在某些情况下，它可能会降低性能。 缓存需要处理的另一个问题：缓存失效。 There are only two hard things in Compu

Serenity 提供一些缓存抽象和实用功能让你更容易地使用本地缓存。 术语 本地（local） 的意思是指在本地内存中缓存项目（因此没有涉及到序列化）。 当你的应用程序在网站群(web farm) 中部署时，本地缓存可能还不够或者有时合适。我们将在 分布式缓存 章节中讨论该场景。

Web 应用程序可能需要为成百上千甚至更多的用户同时提供服务。如果你没有采取必要的措施，在这种负载下，你的网站可能会崩溃或变得没有响应。 假设在主页显示最后 10 条新闻，并且平均每分钟有上千名用户访问此页面。你可能为每个用户通过查询数据库来显示页面视图信息： SELECT TOP 10 Title, NewsDate, Subject, Body FROM News ORDER BY NewsD

一个动态网站的基本权衡点就是，它是动态的。 每次用户请求一个页面，Web服务器将进行所有涵盖数据库查询到模版渲染到业务逻辑的请求，用来创建浏览者需要的页面。从开销处理的角度来看，这比你读取一个现成的标准文件的代价要昂贵的多。 对于大多数网络应用程序，这个开销不是很大的问题。我们的应用不是washingtonpost.com or slashdot.org; 他们只是中小型网站，而且只有那么些流量而

缓存的原则 缓存是一个大型系统中非常重要的一个组成部分。在硬件层面，大部分的计算机硬件都会用缓存来提高速度，比如 CPU 会有多级缓存、RAID 卡也有读写缓存。在软件层面，我们用的数据库就是一个缓存设计非常好的例子，在 SQL 语句的优化、索引设计、磁盘读写的各个地方，都有缓存，建议大家在设计自己的缓存之前，先去了解下 MySQL 里面的各种缓存机制，感兴趣的可以去看下High Performa

缓存是现代高并发应用程序的重要组成部分。即使你的 web 应用程序目前还没有那么高的并发量，但在之后的发展中极有可能会遇到高并发的应用场景，因此从一开始就使用缓存设计程序是一个好主意。 本地缓存 分布式缓存 二级缓存

一、缓存特征 二、缓存位置 三、CDN 四、缓存问题 五、数据分布 六、一致性哈希 七、LRU 参考资料 一、缓存特征 命中率 当某个请求能够通过访问缓存而得到响应时，称为缓存命中。 缓存命中率越高，缓存的利用率也就越高。 最大空间 缓存通常位于内存中，内存的空间通常比磁盘空间小的多，因此缓存的最大空间不可能非常大。 当缓存存放的数据量超过最大空间时，就需要淘汰部分数据来存放新到达的数据。 淘汰策

缓存是提升 Web 应用性能简便有效的方式。 通过将相对静态的数据存储到缓存并在收到请求时取回缓存， 应用程序便节省了每次重新生成这些数据所需的时间。 缓存可以应用在 Web 应用程序的任何层级任何位置。 在服务器端，在较的低层面，缓存可能用于存储基础数据，例如从数据库中取出的最新文章列表； 在较高的层面，缓存可能用于存储一段或整个 Web 页面， 例如最新文章的渲染结果。在客户端，HTTP 缓存