Picasso这个图片框架默认实现了内存中的LRU缓存，但是没有默认实现磁盘缓存（关于磁盘缓存的配置可以看我之前写的一篇博客），我在使用Picasso替换原来的xUtils框架的时候发现内存开销要比之前高好多，于是着手分析Picasso的LRU缓存策略，代码比较好读，下面简单的分析一下。
Picasso加载一个图片的流程一般是这样的：
url->检查LRU缓存中有没有对应的bitmap->调用HTTP框架准备下载该图片资源->http框架检查有没有磁盘缓存->http框架访问网络下载数据并进行缓存
这里面的动作主要是由一个叫BitmapHunter的类完成的。
Picasso有一个接口叫Cache，有一个实现叫LruCache，这个实现类里面是用一个LinkedHashMap<String, Bitmap>来进行缓存，key是图片url，value是bitmap，并不是其他框架爱用的WeakReference方案。
这个实现类里面有几个控制内存使用量的成员，如下：
private final int maxSize;//最大堆内存占用，单位字节
private int size;//当前已经缓存到堆内存中所有bitmap所占的字节数
private int putCount;//将bitmap存入LRU缓存的总次数
private int evictionCount;//因为内存不足而将bitmap移出LRU缓存的总次数
private int hitCount;//从LRU缓存中读取bitmap的总次数
private int missCount;//没有从LRU缓存中根据url找到相应的bitmap的总次数
来看一下添加一个bitmap到缓存的代码
@Override public void set(String key, Bitmap bitmap) {
if (key == null || bitmap == null) {
throw new NullPointerException("key == null || bitmap == null");
}
Bitmap previous;
synchronized (this) {//每次只能读写一个bitmap，因为LinkedHashMap是非线程安全的
putCount++;//存bitmap计数器加一
size += Utils.getBitmapBytes(bitmap);//获取一个bitmap所占内存的字节数
previous = map.put(key, bitmap);//将bitmap存入到hashmap中去，以url为key，如果previous为空说明之前没有存储过该url，否则之前存储过
if (previous != null) {//如果之前已经存储过这个url了
size -= Utils.getBitmapBytes(previous);
}
}
<span> </span>
trimToSize(maxSize);//看看内存占用是否过大，如果太大的话就从LRU缓存中移出一部分bitmap
}
最重要的方法就是这个trimToSize(),它是用来回收bitmap缓存的，让我们来着重研究一下
private void trimToSize(int maxSize) {
while (true) {//一直执行销毁动作，直到当前占用的内存字节数小于规定的最大占用量
String key;
Bitmap value;
synchronized (this) {//由于LinkedHashMap线程非安全，并且只有逐个释放才能准确比较剩余LRU大小，所以要同步执行
if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {
throw new IllegalStateException(
getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");
}
if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {
break;
}
<span> </span>//LinkedHashMap可以看作是一个先入先出的栈，回收内存的时候先从栈底开始回收，也就是回收好久没用过的bitmap
Map.Entry<String, Bitmap> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
key = toEvict.getKey();
value = toEvict.getValue();
map.remove(key);//将bitmap移出LRU缓存
size -= Utils.getBitmapBytes(value);//将当前总堆内存占用量计数器减去移出的bitmap大小
evictionCount++;//回收计数器加一
}
}
}
这个LRU缓存的最核心方法就这样分析完了，其实原理很简单，就是每放一个bitmap进LRU缓存都会记一下这个bitmap的大小，并计算当前LRU的总大小，如果发现总大小太大，就从栈底一个一个的把长时间没用的bitmap给回收掉
那么Picasso如何规定最大内存占用量的呢，让我们来看代码
/** Create a cache using an appropriate portion of the available RAM as the maximum size. */
public LruCache(Context context) {
this(Utils.calculateMemoryCacheSize(context));
}这个LRU缓存类在构造的时候就规定了最大内存占用指标，关键就是这个Utils.calculateMemoryCacheSize()方法，我们来看看它是怎么规定的