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  • LruCache解析

    LruCache的介绍LruCache是个泛型类,主要算法原理是把最近使用的对象用强引用存储在 LinkedHashMap中,当缓存满时,把最近最少使用的对象从内存中移除,并提供了get和put方法来完成缓存的获取和添加操作LruCache的使用 设置LruCache缓存的大小,一般为当前进程可用容量的18int cacheSize = (int) (Runtime.getRuntime().totalMemory()8); LruCache mMemoryCache = new LruCache(cacheSize) { 重写sizeOf方法,计算出要缓存的每张图片的大小 @Override protectedLruCache的实现原理LruCache的核心思想:维护一个缓存对象列表,其中对象列表的排列方式是按照访问顺序实现的,即一直没有访问的对象,将放在队头,最早被淘汰,而最近访问的对象将放在队尾,最晚被淘汰LruCache的实现是使用LinkedHashMap来维护这个对象队列的。
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  • LruCache源码解析

     今天我们来聊聊缓存策略相关的内容,LruCache应该说是三级缓存策略会使用到的内存缓存策略。今天我们就来扒一扒这里面的原理,同时也温故温故我们的数据结构方面的知识。LinkedHashMap 我们知道,我们的LRU算法可以用很多方法实现,最常见的是用链表的形式,这里的LinkedHashMap就是双向链表实现的,所以我们的LruCache是用的LinkedHashMap来实现,我们首先看下LruCache的成员变量和构造函数:public class LruCache { private final LinkedHashMap map; ** Size of thisFor all other caches, * this is the maximum sum of the sizes of the entries in this cache. * public LruCache
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  • 聊聊dubbo的LRUCache

    序本文主要研究一下dubbo的LRUCache th (3).jpeg LRUCachedubbo-2.7.2dubbo-commonsrcmainjavaorgapachedubbocommonutilsLRUCache.javapublicclass LRUCache extends LinkedHashMap {​ private static final long serialVersionUID = -5167631809472116969L() { this(DEFAULT_MAX_CAPACITY); }​ public LRUCache(int maxCapacity) { super(16, DEFAULT_LOAD_FACTOR,cache = new LRUCache(3); cache.put(one, 1); cache.put(two, 2); cache.put(three, 3); assertThat(cache.getcache = new LRUCache(); assertThat(cache.getMaxCapacity(), equalTo(1000)); cache.setMaxCapacity(10);
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  • Glide都在用的LruCache,你学会了吗?

    在了解我们的LRUCache之前自然是需要知道什么是LRU了。LruCache lruCache = new LruCache(2);lruCache.put(1, 1);lruCache.put(2, 2);lruCache.put(1, 1);lruCache.put(3, 3);System.out.println(lruCache.get(1));System.out.println(lruCache.get(2));System.out.println(lruCache.getLruCache源码导读 先看看LruCache的变量家庭里有哪些小家伙把。用一个例题来彻底了解LruCache的算法。 例: 存入内存的数据序列为:(1,2,1,3,2),内存容量为2。 LruCache 主要用于缓存的处理,这里的缓存主要指的是内存缓存和磁盘缓存。
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  • Glide都在用的LruCache,你学会了吗?

    在了解我们的LRUCache之前自然是需要知道什么是LRU了。使用方法及结果在项目中直接导入Glide的库,调用内部的LruCache来看看效果。LruCache lruCache = new LruCache(2);lruCache.put(1, 1);lruCache.put(2, 2);lruCache.put(1, 1);lruCache.put(3, 3);System.out.println(lruCache.get(1));System.out.println(lruCache.get(2));System.out.println(lruCache.getLruCache源码导读先看看LruCache的变量家庭里有哪些小家伙把。
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  • LruCache在美团DSP系统中的应用演进

    LruCache简介LruCache采用的缓存算法为LRU(Least Recently Used),即最近最少使用算法。LruCache内部维护一个双向链表和一个映射表。下图为通过LruCache查找key_2后LruCache结构的变化。?LruCache + Redis机制的应用演进 在实际应用中,LruCache + Redis机制实践分别经历了引入LruCache、LruCache增加时效清退机制、HashLruCache满足高QPS下图是增加LruCache结构前后,且增加LruCache后命中率高于95%的情况下,针对持续增长的QPS得出的数据获取平均耗时(ms)对比图: ?
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  • Android LruCache技术原理

    概述 记得在很早之前,我有写过一篇文章Android高效加载大图、多图解决方案,有效避免程序OOM,这篇文章是翻译自Android Doc的,其中防止多图OOM的核心解决思路就是使用LruCache技术但LruCache只是管理了内存中图片的存储与释放,如果图片从内存中被移除的话,那么又需要从网络上重新加载一次图片,这显然非常耗时。
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  • android使用LruCache对listview加载图片时候优化处理

    注意:LruCache是有版本限制的,低版本的sdk需要在libs文件夹添加相应的support-4v文件。mStopLoadLimit = 0; final Handler handler = new Handler(); private HashMap imageCache = new HashMap(); private LruCacheContext.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass(); int cacheSize = 1024 *1024 *memClass 8; mMemoryCache = new LruCache
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  • Android 异步加载图片,使用LruCache和SD卡或手机缓存,效果非常的流畅

    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,所以我这里用得是LruCache来缓存图片,当存储Image的大小大于LruCache设定的值,系统自动释放内存,这个类是3.1版本中提供的,如果你是在更早的Android版本中开发,则需要导入android-support-v4的jar停下来的时候才去下载这2点比较好,值得我学习,然后我就将我的项目异步加载这一块改了下,发到这里做个记录吧,以后类似的异步加载图片直接拷贝代码,提交开发的效率这篇文章做了哪些方面的优化使用了线程池来管理下载任务使用LruCache********************************************** return mImageView;      }   **      * 显示当前屏幕的图片,先会去查找LruCache,LruCache没有就去sd卡或者手机目录查找,在没有就开启线程去下载      * @param firstVisibleItem      * @param visibleItemCount      
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  • 使用lrucache和diskLrucache实现照片墙

    因此,一个优秀的程序必然会将内存缓存和硬盘缓存结合到一起使用,那么本篇文章我们就来看一看,如何才能将LruCache和DiskLruCache完美结合到一起。* private LruCache mMemoryCache;   **      * 图片硬盘缓存核心类。      
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  • Android照片墙完整版,完美结合LruCache和DiskLruCache

    因此,一个优秀的程序必然会将内存缓存和硬盘缓存结合到一起使用,那么本篇文章我们就来看一看,如何才能将LruCache和DiskLruCache完美结合到一起。* private LruCache mMemoryCache; ** * 图片硬盘缓存核心类。首先在PhotoWallAdapter的构造函数中,我们初始化了LruCache类,并设置了内存缓存容量为程序最大可用内存的18,紧接着调用了DiskLruCache的open()方法来创建实例,并设置了硬盘缓存容量为10M,这样我们就把LruCache和DiskLruCache的初始化工作完成了。这样我们就把LruCache和DiskLruCache完美结合到一起了。
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  • LinkedHashMap和LruCache源码分析

    ----有了LinkedHashMap的基础我们来看LruCache的源码就很好理解了put ** * Caches {@code value} for {@code key}.
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  • Android缓存机制——LruCache的详解

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  • 浅谈Android LruCache的缓存策略

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  • Glide都在用的LruCache,你会几分?

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  • GPU 云服务器

    腾讯GPU 云服务器是提供 GPU 算力的弹性计算服务,具有超强的并行计算能力,作为 IaaS 层的尖兵利器,服务于深度学习训练、科学计算、图形图像处理、视频编解码等场景……
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