概念：

LruCache 

这两个问题其实可以作为一个问题来回答，知道了什么是 LruCache，就只然而然的知道 LruCache 的实现原理；Lru的全称是Least Recently Used ，近期最少使用的！所以我们可以推断出 LruCache 的实现原理：把近期最少使用的数据从缓存中移除，保留使用最频繁的数据，那具体代码要怎么实现呢，我们进入到源码中看看。

LruCache源码分析

package android.support.v4.util;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;

public class LruCache
    
      {    //缓存 map 集合，为什么要用LinkedHashMap    //因为没错取了缓存值之后，都要进行排序，以确保    //下次移除的是最少使用的值    private final LinkedHashMap
     
       map;    //当前缓存的值    private int size;    //最大值    private int maxSize;    //添加到缓存中的个数    private int putCount;    //创建的个数    private int createCount;    //被移除的个数    private int evictionCount;    //命中个数    private int hitCount;    //丢失个数    private int missCount;    //实例化 Lru，需要传入缓存的最大值    //这个最大值可以是个数，比如对象的个数，也可以是内存的大小    //比如，最大内存只能缓存5兆    public LruCache(int maxSize) {        if (maxSize <= 0) {            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");        }        this.maxSize = maxSize;        this.map = new LinkedHashMap
      
       (0, 0.75f, true);    }    //重置最大缓存的值    public void resize(int maxSize) {        if (maxSize <= 0) {            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");        }        synchronized (this) {            this.maxSize = maxSize;        }        trimToSize(maxSize);    }    //通过 key 获取缓存值    public final V get(K key) {        if (key == null) {            throw new NullPointerException("key == null");        }        V mapValue;        synchronized (this) {            mapValue = map.get(key);            if (mapValue != null) {                hitCount++;                return mapValue;            }            missCount++;        }        //如果没有，用户可以去创建        V createdValue = create(key);        if (createdValue == null) {            return null;        }        synchronized (this) {            createCount++;            mapValue = map.put(key, createdValue);            if (mapValue != null) {                // There was a conflict so undo that last put                map.put(key, mapValue);            } else {                //缓存的大小改变                size += safeSizeOf(key, createdValue);            }        }        //这里没有移除，只是改变了位置        if (mapValue != null) {            entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);            return mapValue;        } else {            //判断缓存是否越界            trimToSize(maxSize);            return createdValue;        }    }    //添加缓存，跟上面这个方法的 create 之后的代码一样的    public final V put(K key, V value) {        if (key == null || value == null) {            throw new NullPointerException("key == null || value == null");        }        V previous;        synchronized (this) {            putCount++;            size += safeSizeOf(key, value);            previous = map.put(key, value);            if (previous != null) {                size -= safeSizeOf(key, previous);            }        }        if (previous != null) {            entryRemoved(false, key, previous, value);        }        trimToSize(maxSize);        return previous;    }    //检测缓存是否越界    private void trimToSize(int maxSize) {        while (true) {            K key;            V value;            synchronized (this) {                if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {                    throw new IllegalStateException(getClass().getName()                            + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");                }                //如果没有，则返回                if (size <= maxSize) {                    break;                }                //以下代码表示已经超出了最大范围                Map.Entry
       
         toEvict = null;                for (Map.Entry
        
          entry : map.entrySet()) {                    toEvict = entry;                }                if (toEvict == null) {                    break;                }                //移除最后一个，也就是最少使用的缓存                key = toEvict.getKey();                value = toEvict.getValue();                map.remove(key);                size -= safeSizeOf(key, value);                evictionCount++;            }            entryRemoved(true, key, value, null);        }    }    //手动移除，用户调用    public final V remove(K key) {        if (key == null) {            throw new NullPointerException("key == null");        }        V previous;        synchronized (this) {            previous = map.remove(key);            if (previous != null) {                size -= safeSizeOf(key, previous);            }        }        if (previous != null) {            entryRemoved(false, key, previous, null);        }        return previous;    }    //这里用户可以重写它，实现数据和内存回收操作    protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {}    protected V create(K key) {        return null;    }    private int safeSizeOf(K key, V value) {        int result = sizeOf(key, value);        if (result < 0) {            throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);        }        return result;    }        //这个方法要特别注意，跟我们实例化 LruCache 的 maxSize 要呼应，怎么做到呼应呢，比如 maxSize 的大小为缓存的个数，这里就是 return 1就 ok，如果是内存的大小，如果5M，这个就不能是个数 了，这是应该是每个缓存 value 的 size 大小，如果是 Bitmap，这应该是 bitmap.getByteCount();    protected int sizeOf(K key, V value) {        return 1;    }    //清空缓存    public final void evictAll() {        trimToSize(-1); // -1 will evict 0-sized elements    }    public synchronized final int size() {        return size;    }    public synchronized final int maxSize() {        return maxSize;    }    public synchronized final int hitCount() {        return hitCount;    }    public synchronized final int missCount() {        return missCount;    }    public synchronized final int createCount() {        return createCount;    }    public synchronized final int putCount() {        return putCount;    }    public synchronized final int evictionCount() {        return evictionCount;    }    public synchronized final Map
         
           snapshot() { return new LinkedHashMap
          
           (map); }}
          
         
        
       
      
     
    

}