使用场景

1、场景一：图片缓存利器。

可以规定缓存大小、有效避免OOM、自动移除队尾不用的图片缓存、避免HashMap各种问题。

2、场景二：通信缓存

从服务端需要获取数据，但是当访问的数据比较大，比较多，并且是重复数据时，会极大影响性能，甚至应用崩溃，手机卡死，这时候就要考虑缓存机制了！Android中可通过缓存来减少频繁的网络操作，减少流量、提升性能。

代码示例

举一个简单的图片缓存示例

public class LruCacheDemo {LruCache<String, Bitmap> mImageCache;private void initImageCache() {int cacheSize = 4; //设置最大缓存mImageCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {@Overrideprotected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) {//重写sizeOf,并放回以kb为单位的缓存对象的大小return bitmap.getRowBytes() * bitmap.getHeight() / 1024;}};}public void displayImage(final String url, final Bitmap bitmap) {//缓存图片的url和bitmapmImageCache.put(url, bitmap);}//其它代码省略
}

LruCache扩展

1、LruCachae是解决OOM的利器，不用担心崩溃问题。

2、LruCache是一种缓存策略，持有的是强引用，但是会控制在一个峰值下。它内部维护了一个队列，每当从中取出一个值时，该值就移动到队列的头部。当缓存已满而继续添加时，会将队列尾部的值移除，方便GC。LruCache用于内存缓存，在避免程序发生OOM和提高执行效率有着良好表现。

3、LruCache是线程安全的，因此是可以采用多线程并发处理。

4、LruCache的实现正是基于LRU(Least Recently Used)算法。最近最少使用，我理解的就是最久远的最少使用先被淘汰。下图展示了LRU算法的核心思想，是最常用也是比较简单的一种:

假设一个队列的最大容量是5，那么新进的元素会被添加到头部，当队列已满时继续添加会移除尾部的元素。值得注意的是，如果有一个不在队头的元素C又一次插入到队列，因为队列中已经存在C，则不会重复插入，而是将C元素移动到头部，相当于它的存在优先级当前是最高的。

5、sizeOf解释

LruCache在插入元素前会调用一次sizeOf，前面已经说过默认返回1，但一般我们会根据实际需要重写。比如用LruCache存储的value为File，那么sizeOf返回的就应该是当前对应该key的文件大小。