android 什么情况会用lrucache
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2015-01-06 · 知道合伙人数码行家
huanglenzhi
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内存缓存技术对那些大量占用应用程序宝贵内存的图片提供了快速访问的方法。其中最核心的类是LruCache (此类在android-support-v4的包中提供) 。这个类非常适合用来缓存图片,它的主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中,并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除。
在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。
为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内,例如:
你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存?
设备屏幕上一次最多能显示多少张图片?有多少图片需要进行预加载,因为有可能很快也会显示在屏幕上?
你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少?一个超高分辨率的设备(例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备(例如 Nexus S),在持有相同数量图片的时候,需要更大的缓存空间。
图片的尺寸和大小,还有每张图片会占据多少内存空间。
图片被访问的频率有多高?会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高?如果有的话,你也许应该让一些图片常驻在内存当中,或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
你能维持好数量和质量之间的平衡吗?有些时候,存储多个低像素的图片,而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。
并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序,这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况,然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间,有可能造成图片频繁地被释放和重新加载,这并没有好处。而一个太大的缓存空间,则有可能还是会引起 java.lang.OutOfMemory 的异常。
在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。
为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内,例如:
你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存?
设备屏幕上一次最多能显示多少张图片?有多少图片需要进行预加载,因为有可能很快也会显示在屏幕上?
你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少?一个超高分辨率的设备(例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备(例如 Nexus S),在持有相同数量图片的时候,需要更大的缓存空间。
图片的尺寸和大小,还有每张图片会占据多少内存空间。
图片被访问的频率有多高?会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高?如果有的话,你也许应该让一些图片常驻在内存当中,或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
你能维持好数量和质量之间的平衡吗?有些时候,存储多个低像素的图片,而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。
并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序,这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况,然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间,有可能造成图片频繁地被释放和重新加载,这并没有好处。而一个太大的缓存空间,则有可能还是会引起 java.lang.OutOfMemory 的异常。
Storm代理
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内存缓存技术对那些大量占用应用程序宝贵内存的图片提供了快速访问的方法。其中最核心的类是LruCache (此类在android-support-v4的包中提供) 。这个类非常适合用来缓存图片,它的主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap 中,并且把最近最少使用的对象在缓存值达到预设定值之前从内存中移除。
在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。
为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内,例如:
你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存?
设备屏幕上一次最多能显示多少张图片?有多少图片需要进行预加载,因为有可能很快也会显示在屏幕上?
你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少?一个超高分辨率的设备(例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备(例如 Nexus S),在持有相同数量图片的时候,需要更大的缓存空间。
图片的尺寸和大小,还有每张图片会占据多少内存空间。
图片被访问的频率有多高?会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高?如果有的话,你也许应该让一些图片常驻在内存当中,或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
你能维持好数量和质量之间的平衡吗?有些时候,存储多个低像素的图片,而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。
并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序,这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况,然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间,有可能造成图片频繁地被释放和重新加载,这并没有好处。而一个太大的缓存空间,则有可能还是会引起 java.lang.OutOfMemory 的异常。
在过去,我们经常会使用一种非常流行的内存缓存技术的实现,即软引用或弱引用 (SoftReference or WeakReference)。但是现在已经不再推荐使用这种方式了,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用和弱引用变得不再可靠。另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。
为了能够选择一个合适的缓存大小给LruCache, 有以下多个因素应该放入考虑范围内,例如:
你的设备可以为每个应用程序分配多大的内存?
设备屏幕上一次最多能显示多少张图片?有多少图片需要进行预加载,因为有可能很快也会显示在屏幕上?
你的设备的屏幕大小和分辨率分别是多少?一个超高分辨率的设备(例如 Galaxy Nexus) 比起一个较低分辨率的设备(例如 Nexus S),在持有相同数量图片的时候,需要更大的缓存空间。
图片的尺寸和大小,还有每张图片会占据多少内存空间。
图片被访问的频率有多高?会不会有一些图片的访问频率比其它图片要高?如果有的话,你也许应该让一些图片常驻在内存当中,或者使用多个LruCache 对象来区分不同组的图片。
你能维持好数量和质量之间的平衡吗?有些时候,存储多个低像素的图片,而在后台去开线程加载高像素的图片会更加的有效。
并没有一个指定的缓存大小可以满足所有的应用程序,这是由你决定的。你应该去分析程序内存的使用情况,然后制定出一个合适的解决方案。一个太小的缓存空间,有可能造成图片频繁地被释放和重新加载,这并没有好处。而一个太大的缓存空间,则有可能还是会引起 java.lang.OutOfMemory 的异常。
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