Glide缓存机制

1.LinkedHashMap——http://blog.csdn.net/lxj1137800599/article/details/54976180 2.cleanupCallable(涉及到ThreadPoolExecutor——http://blog.csdn.net/lxj1137800599/article/details/55808019

private final Callable<Void> cleanupCallable = new Callable<Void>() {
        public Void call() throws Exception {
            synchronized (DiskLruCache.this) {
                if (journalWriter == null) {
                    return null; // Closed.
                }
                trimToSize();
                if (journalRebuildRequired()) {
                    rebuildJournal();
                    redundantOpCount = 0;
                }
            }
            return null;
        }
    };

重点在trimToSize上(maxSize是构造函数传入的,size指的是所有entry里面file的总长度)

private void trimToSize() throws IOException {
        while (size > maxSize) {
            Map.Entry<String, Entry> toEvict = lruEntries.entrySet().iterator().next();//为什么删除第一个?lruEntries是LinkedHashMap
            remove(toEvict.getKey());
        }
    }

先把size减小,然后把缓存文件置空,最后remove key

public synchronized boolean remove(String key) throws IOException {
        checkNotClosed();
        Entry entry = lruEntries.get(key);
        if (entry == null || entry.currentEditor != null) {
            return false;
        }

        for (int i = 0; i < valueCount; i++) {
            File file = entry.getCleanFile(i);
            if (file.exists() && !file.delete()) {
                throw new IOException("failed to delete " + file);
            }
            size -= entry.lengths[i];
            entry.lengths[i] = 0;
        }

        redundantOpCount++;
        journalWriter.append(REMOVE);
        journalWriter.append(' ');
        journalWriter.append(key);
        journalWriter.append('\n');

        lruEntries.remove(key);

        if (journalRebuildRequired()) {
            executorService.submit(cleanupCallable);
        }

        return true;
    }

总结,由于LinkedHashMap的特殊性,完全没有必要增加线程池等操作,直接remove就可以了

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