Android 中的缓存机制与实现
Android开发本质上就是手机和互联网中的web服务器之间进行通信，就必然需要从服务端获取数据，而反复通过网络获取数据是比较耗时的，特别是访问比较多的时候，会极大影响了性能，Android中可通过二级缓存来减少频繁的网络操作，减少流量、提升性能。
一、二级缓存工作机制
所谓二级缓存实际上并不复杂，当Android端需要获得数据时比如获取网络中的图片，我们首先从内存中查找（按键查找），内存中没有的再从磁盘文件或sqlite中去查找，若磁盘中也没有才通过网络获取；当获得来自网络的数据，就以key-value对的方式先缓存到内存（一级缓存），同时缓存到文件或sqlite中（二级缓存）。注意：内存缓存会造成堆内存泄露，所有一级缓存通常要严格控制缓存的大小，一般控制在系统内存的1/4。
理解了二级缓存大家可能会有个问题网络中的数据是变化的，数据一旦放入缓存中，再取该数据就是从缓存中获得，这样岂不是不能体现数据的变化？我们在缓存数据时会设置有效时间，比如说30分钟，若超过这个时间数据就失效并释放空间，然后重新请求网络中的数据。有的童鞋就问30分钟内咋办？那好吧，我也没招了，只有下拉刷新了， 实际上这不是问题。
内存缓存使用LruCache
LruCache采用LinkedHashMap作为存储的数据结构，所以先介绍一下LinkedHashMap
LinkedHashMap构造函数，主要就是调用HashMap构造函数初始化了一个Entry[] table，然后调用自身的init初始化了一个只有头结点的双向链表。完成了如下操作：
首先是只加入一个元素Entry1，假设index为0：
当再加入一个元素Entry2，假设index为15：
当再加入一个元素Entry3, 假设index也是0
数据结构：
LruCache采用LinkedHashMap作为存储的数据结构，那么为什么是LinkedHashMap？
LinkedHashMap基于HashMap，具有HashMap高效查找、自动扩容等特性
在HashMap基础上，增加了一个双向链表存储K-V对、实现了自己的遍历器LinkedHashIterator，默认情况下可以做到根据数据插入顺序有序地遍历
提供重载构造方法供外部控制accessOrder，以实现根据访问顺序有序地遍历
存储
当调用put方法添加/设置存储内容时，LruCache依次做了这么几件事：
- 判空，即不允许key/value为null
- 总容量size增加上计算传入的K-V大小
- 将传入的K-V存入LinkedHashMap
- 如过LinkedHashMap中已存在相同K，总容量size减去替换掉的K-VOld大小
- 通知VOld被替换（子类实现entryRemoved以监听）
- 比较总容量size和最大容量maxSize，若大于maxSize则循环移除LinkedHashMap头结点（即最久未被访问的结点）直至size小于等于maxSize
获取
当调用get方法获取存储内容时，LruCache依次做了这些事：
- 判空
- 从LinkedHashMap中取出与K对应的V值并返回。
- 如果子类未实现create方法以达到当缓存未命中时创建并存入新V的话，返回null，get流程结束。
- 通过create创建VNew，并尝试把VNew存储到LinkedHashMap中，流程类似存储过程，不同之处在于当K冲突时，会舍弃掉新创建的VNew。不要奇怪为什么明明上面通过K取V的时候没取到，这里却会K冲突，因为LruCache为了性能考虑（防止子类自定义的create方法耗时过长影响get方法执行性能），只对从LinkedHashMap中取值的过程做了同步处理，这样在多线程的情况下就可能出现A线程在create的时候，B线程已经将K-VB存入了map。
- 返回上面创建的VNew或者VB