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安卓开发数据缓存处理器

admin
行业动态
2025-04-22
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数据缓存处理器核心要点

缓存类型与适用场景

缓存类型	原理	优点	缺点	适用场景
内存缓存	基于 `LruCache` 或 `HashMap`	读写极快，无需IO操作	进程被杀后数据丢失，内存占用高	频繁访问的小规模数据（如图片）
文件缓存	存储到内部/外部存储（JSON/XML/序列化）	持久化存储，容量大	读写速度较慢，需处理文件IO异常	中等规模数据，需长期保存
数据库缓存	使用 SQLite 或 Room	结构化查询，支持复杂数据操作	性能较低，需处理数据库升级	结构化数据，多条件查询需求
三级缓存	内存 + 文件 + 网络	兼顾性能与持久化	实现复杂，需协调多级缓存逻辑	通用缓存场景

常见实现方案

内存缓存（LruCache）

int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 8);
LruCache<String, Bitmap> memoryCache = new LruCache<>(maxMemory);
memoryCache.setOnItemEvictedListener(key, value) -> {
    // 缓存淘汰回调（可选）
});
// 存取逻辑
memoryCache.put("key", bitmap);
Bitmap bitmap = memoryCache.get("key");

文件缓存（JSON存储）

安卓开发数据缓存处理器第1张

// 写入缓存
void saveCache(String key, String data) {
    File file = new File(context.getCacheDir(), key);
    try (FileOutputStreamfos = new FileOutputStream(file)) {
        fos.write(data.getBytes());
    }
}
// 读取缓存
String readCache(String key) {
    File file = new File(context.getCacheDir(), key);
    if (file.exists()) {
        try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
            return br.readText();
        }
    }
    return null;
}

Room数据库缓存

@Entity(tableName = "user_cache")
public class User {
    @PrimaryKey
    public int id;
    public String name;
}
@Dao
public interface UserDao {
    @Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)
    void insert(User... users);
    @Query("SELECT  FROM user_cache WHERE id = :id")
    User getUserById(int id);
}

Retrofit网络缓存

OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
    .cache(new Cache(context.getCacheDir(), 10  1024  1024)) // 10MB
    .build();
Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder()
    .client(client)
    .build();

缓存更新策略

策略	实现方式	适用场景
时间戳校验	存储数据时记录时间戳，读取时检查是否超时（如5分钟）	允许一定延迟的数据
版本号控制	每次数据更新时递增版本号，读取时比较版本号决定是否重新请求	需要强一致性的数据
手动刷新	提供用户手动触发刷新按钮，或监听网络状态变化后自动清除旧缓存	对实时性要求高的场景

常见问题与解决方案

问题1：内存缓存导致OOM

原因：未限制 LruCache 大小或存入过大对象（如原图）。
解决：
1. 计算可用内存并合理分配缓存大小（如 maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory() / 8）。
2. 对图片等大对象进行压缩（如 BitmapFactory.Options 的 inSampleSize）。

问题2：文件缓存数据不一致