Android Glide4.0 源码遨游记（第五集——缓存机制）

Glide

 

前言

Android中加载图片的形式有很多种，网上也有很多的知名图片加载库，例如Glide、Picasso、Fresco等等，它们为我们带来的方便就不需再多言了，无论是从加载到缓存还是占位图等等都提供了简易的Api，且实现强大的功能。本系列只针对Glide4.0版本源码进行分析，提高自身阅读源码的能力，同时也是为了了解其中加载的流程以及缓存的原理，本文尽可能地截图说明结合源码解析，如有疏忽之处，还请指教。

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前情回顾

前几集已经从Glide的最基本用法入手分析了Glide的请求、解析、加载图片的流程。深刻体会到Glide源码结构的复杂，但Glide作为一个优秀的图片加载框架，必然要在缓存上下点功夫，本文主要分析Glide的缓存机制（用过的都能体会到它的缓存给我们带来的丝滑体验，特别是在请求网络资源的场景，缓存机制尤为重要）

 

剧情（Glide 缓存 有备无患）

平时使用Glide做缓存相关的操作，主要有两个api，一个是是设置skipMemoryCache(boolean)，表示是否开启内存缓存，另外一个是diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy)表示是否开启硬盘缓存，如下：

Glide3.0以前的用法是：

Glide.with(this).load("http://xxx.xxx.png").skipMemoryCache(false).diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE).into(imageView);

Glide4.0的用法是：

RequestOptions requestOptions = new RequestOptions();
requestOptions.skipMemoryCache(false);
requestOptions.diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.NONE);
Glide.with(this).load("http://xxx.xxx.png").apply(requestOptions ).into(imageView);

调用方式有些差别，但核心缓存机制差不多，接下来的分析均以我们以4.0+为准，可以看到简单的一个设置，即可决定是否要开启缓存功能，那么Glide内部究竟是如何对图片做出"备份"的呢？

内存缓存

上一集 Android Glide4.0 源码遨游记（第四集）在讲Glide的into方法的时候，有提到一个关键的核心类：Engine，图片真正请求的地方正是从它的load方法开始的，而Glide也正是在这里做了核心的缓存操作，我们回头看看那个load方法的源码：

public <R> LoadStatus load(
      GlideContext glideContext,
      Object model,
      Key signature,
      int width,
      int height,
      Class<?> resourceClass,
      Class<R> transcodeClass,
      Priority priority,
      DiskCacheStrategy diskCacheStrategy,
      Map<Class<?>, Transformation<?>> transformations,
      boolean isTransformationRequired,
      boolean isScaleOnlyOrNoTransform,
      Options options,
      boolean isMemoryCacheable,
      boolean useUnlimitedSourceExecutorPool,
      boolean useAnimationPool,
      boolean onlyRetrieveFromCache,
      ResourceCallback cb) {
    Util.assertMainThread();
    long startTime = LogTime.getLogTime();

    EngineKey key = keyFactory.buildKey(model, signature, width, height, transformations,
        resourceClass, transcodeClass, options);

    EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);
    if (active != null) {
      cb.onResourceReady(active, DataSource.MEMORY_CACHE);
      if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);
      }
      return null;
    }

    EngineResource<?> cached = loadFromCache(key, isMemoryCacheable);
    if (cached != null) {
      cb.onResourceReady(cached, DataSource.MEMORY_CACHE);
      if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from cache", startTime, key);
      }
      return null;
    }

    EngineJob<?> current = jobs.get(key, onlyRetrieveFromCache);
    if (current != null) {
      current.addCallback(cb);
      if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
        logWithTimeAndKey("Added to existing load", startTime, key);
      }
      return new LoadStatus(cb, current);
    }

    EngineJob<R> engineJob =
        engineJobFactory.build(
            key,
            isMemoryCacheable,
            useUnlimitedSourceExecutorPool,
            useAnimationPool,
            onlyRetrieveFromCache);

    DecodeJob<R> decodeJob =
        decodeJobFactory.build(
            glideContext,
            model,
            key,
            signature,
            width,
            height,
            resourceClass,
            transcodeClass,
            priority,
            diskCacheStrategy,
            transformations,
            isTransformationRequired,
            isScaleOnlyOrNoTransform,
            onlyRetrieveFromCache,
            options,
            engineJob);

    jobs.put(key, engineJob);

    engineJob.addCallback(cb);
    engineJob.start(decodeJob);

    if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
      logWithTimeAndKey("Started new load", startTime, key);
    }
    return new LoadStatus(cb, engineJob);
}

可以看到，在创建engineJob和decodeJob之前，Glide还做了一些手脚，先是通过

EngineKey key = keyFactory.buildKey(model, signature, width, height, transformations, resourceClass, transcodeClass, options);

创建了一个EngineKey对象，我们点进去buildKey看看：

class EngineKeyFactory {

  @SuppressWarnings("rawtypes")
  EngineKey buildKey(Object model, Key signature, int width, int height,
      Map<Class<?>, Transformation<?>> transformations, Class<?> resourceClass,
      Class<?> transcodeClass, Options options) {
    return new EngineKey(model, signature, width, height, transformations, resourceClass,
        transcodeClass, options);
  }
}

其实就是new了一个EngineKey对象，并把关于图片的很多加载信息和类型都传了进去，那这个Glide创建这个EngineKey意图何在？不急，我们暂且记住有这么个对象，继续往下看到这么一段：

EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key, isMemoryCacheable);
if (active != null) {
      cb.onResourceReady(active, DataSource.MEMORY_CACHE);
      if (Log.isLoggable(TAG, Log.VERBOSE)) {
        logWithTimeAndKey("Loaded resource from active resources", startTime, key);
      }
      return null;
}

上文我们讲到，onResourceReady就是将资源回调给ImageView去加载，那么这里先是判断active不为空，然后就调用了onResourceReady并且return结束当前方法，那么这个active就很有可能是Glide对图片的一种缓存（暂且这样直观理解），可以看到刚才生成的key值也传了进去，所以我们看下loadFromActiveResources这个方法里做了什么：

@Nullable
  private EngineResource<?> loadFromActiveResources(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
    if (!isMemoryCacheable) {
      return null;
    }
    EngineResource<?> active = activeResources.get(key);
    if (active != null) {
      active.acquire();
    }

    return active;
}

可以看到，先是判断isMemoryCacheable，这个就是我们skipMemoryCache传进来的值的相反值，即：

skipMemoryCache传true，isMemoryCacheable为false
skipMemoryCache传false，isMemoryCacheable为true

所以如果我们设置为不缓存，那么这个条件就会通过，也就是直接执行return null，那么刚才上一步的active对象也就相应地被赋为null，就会继续往下走。
如果设置了启用缓存，那么这个条件就不满足，继续往下，可以看到从activeResources中通过key去拿了个EngineResource，那么activeResources里面存的是什么数据呢？，我们看下ActiveResources类：

public class ActiveResources {
  //忽略部分代码

  final Map<Key, ResourceWeakReference> activeEngineResources = new HashMap<>();

  @Nullable
  EngineResource<?> get(Key key) {
    ResourceWeakReference activeRef = activeEngineResources.get(key);
    if (activeRef == null) {
      return null;
    }

    EngineResource<?> active = activeRef.get();
    if (active == null) {
      cleanupActiveReference(activeRef);
    }
    return active;
  }
}

可以看到实际上ActiveResrouces里是存了很多组key-resource的Map集合，并且resource是以弱引用的形式保存，然后get方法是根据一个key去map里面获取对应的资源对象，如果拿不到（即可能已经被系统GC回收），那就clear，返回获取到的EngineResource对象。

回到刚才Engine的load方法中，可以看到在调用loadFromActiveResources获取不到的情况下，会调用loadFromCache来获取，那么这个loadFromCache又是从什么地方获取数据呢？loadFromCahce源码如下：

private EngineResource<?> loadFromCache(Key key, boolean isMemoryCacheable) {
    if (!isMemoryCacheable) {
      return null;
    }

    EngineResource<?> cached = getEngineResourceFromCache(key);
    if (cached != null) {
      cached.acquire();
      activeResources.activate(key, cached);
    }
    return cached;
}

同样是判断isMemoryCacheable，道理同上，就不再复述了，接着它调用了getEngineResourceFromCache，跟进去看看：

private EngineResource<?> getEngineResourceFromCache(Key key) {
    Resource<?> cached = cache.remove(key);

    final EngineResource<?> result;
    if (cached == null) {
      result = null;
    } else if (cached instanceof EngineResource) {
      // Save an object allocation if we've cached an EngineResource (the typical case).
      result = (EngineResource<?>) cached;
    } else {
      result = new EngineResource<>(cached, true /*isMemoryCacheable*/, true /*isRecyclable*/);
    }
    return result;
}

可以看到，这里先是调用了一个cache对象的remove，cache是一个MemoryCache接口对象，看下Glide对MemoryCache的定义：

MemoryCache声明

可以看到是一个从内存中添加和移除资源的操作接口，看下它的实现类LruResourceCache：

LruResourceCache

看到继承了LruCache，也就是说，cache实际上是一个根据LruCache算法缓存图片资源的类，刚才把EngineResource从其中remove掉，并且返回了这个被remove掉的EngineResource对象，如果为null，说明Lru缓存中已经没有该对象，如果不为null，则将其返回。
所以getEngineResourceFromCache其实就是根据Lru算法从内存中获取图片资源，并且获取到的话就顺便从LruCache中移除掉，接着看回刚才的loadFromCache方法：

loadFromCache

可以看到，假如刚才从LruResourceCache中拿到了缓存，那么就会调用EngineResource的acquire()方法：

void acquire() {
    if (isRecycled) {
      throw new IllegalStateException("Cannot acquire a recycled resource");
    }
    if (!Looper.getMainLooper().equals(Looper.myLooper())) {
      throw new IllegalThreadStateException("Must call acquire on the main thread");
    }
    ++acquired;
}

这里只是将acquired+1，那么acquired变量用来干嘛的呢？我们跟踪它被引用的地方，可以看到EngineResource的release()：

void release() {
    if (acquired <= 0) {
      throw new IllegalStateException("Cannot release a recycled or not yet acquired resource");
    }
    if (!Looper.getMainLooper().equals(Looper.myLooper())) {
      throw new IllegalThreadStateException("Must call release on the main thread");
    }
    if (--acquired == 0) {
      listener.onResourceReleased(key, this);
    }
}

可以看到，每次调用release的时候（比如暂停请求或者加载完毕时，这里就不展开讲了，跟踪一下即可），会将acquired-1，并且当acquired为0的时候，会调用listener的onResourceReleased方法，而这个listener正是Engine，我们回到Engine中看它的实现：

@Override
  public void onResourceReleased(Key cacheKey, EngineResource<?> resource) {
    Util.assertMainThread();
    activeResources.deactivate(cacheKey);
    if (resource.isCacheable()) {
      cache.put(cacheKey, resource);
    } else {
      resourceRecycler.recycle(resource);
    }
}

可以看到调用了activeResources的deactivate方法（这个方法作用就是将该资源对象从弱引用集合activeResources中移除），接着，可以看到再将其put进cache，cache我们刚才提到了，是一个基于Lru算法的缓存管理类，所以这里就是将其加进了LruCache缓存中。

也就是说，每次触发release就会将acquired变量-1，一旦它为0时，就会触发Engine将该缓存从弱引用中移除，并且加进了LruCache缓存中。换句话理解就是，这个资源暂时不用到，Glide把它从弱引用转移到了LruCache中。

而刚才的loadFromCache方法里，调用了acquire()使得 acquired+1，也就是此刻我正要使用这个缓存，做个标记，这样就不会被转移到LruCache中。

联合起来的逻辑就是：先从LruCache中拿缓存，如果拿到了，就从LruCache缓存转移到弱应用缓存池中，并标记一下此刻正在引用。反过来，一旦没有地方正在使用这个资源，就会将其从弱引用中转移到LruCache缓存池中

 

硬盘缓存

分析完了内存缓存，我们再来看看Glide的硬盘缓存。依然是接着刚才最开始的Engine的load方法，在判断了两级内存缓存之后，如果拿不到缓存，就会接着创建EngineJob和DecodeJob（这两个的作用见我另外一篇文章Android Glide4.0 源码遨游记（第四集) ），然后接着就会调用进DecodeJob线程的run方法：

@Override
public void run() {
    TraceCompat.beginSection("DecodeJob#run");
    DataFetcher<?> localFetcher = currentFetcher;
    try {
      if (isCancelled) {
        notifyFailed();
        return;
      }
      runWrapped();
    } catch (Throwable t) {
      if (stage != Stage.ENCODE) {
        throwables.add(t);
        notifyFailed();
      }
      if (!isCancelled) {
        throw t;
      }
    } finally {
      if (localFetcher != null) {
        localFetcher.cleanup();
      }
      TraceCompat.endSection();
    }
  }

  private void runWrapped() {
    switch (runReason) {
      case INITIALIZE:
        stage = getNextStage(Stage.INITIALIZE);
        currentGenerator = getNextGenerator();
        runGenerators();
        break;
      case SWITCH_TO_SOURCE_SERVICE:
        runGenerators();
        break;
      case DECODE_DATA:
        decodeFromRetrievedData();
        break;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized run reason: " + runReason);
    }
}

run中主要还是调用的runWrapper方法，继而调用runGenerator：

private void runGenerators() {
    currentThread = Thread.currentThread();
    startFetchTime = LogTime.getLogTime();
    boolean isStarted = false;
    while (!isCancelled && currentGenerator != null
        && !(isStarted = currentGenerator.startNext())) {
      stage = getNextStage(stage);
      currentGenerator = getNextGenerator();

      if (stage == Stage.SOURCE) {
        reschedule();
        return;
      }
    }
    // We've run out of stages and generators, give up.
    if ((stage == Stage.FINISHED || isCancelled) && !isStarted) {
      notifyFailed();
    }

    // Otherwise a generator started a new load and we expect to be called back in
    // onDataFetcherReady.
}

这里调用了一个循环获取解析生成器Generator的方法，而解析生成器有多个实现类：ResourcesCacheGenerator、SourceGenerator、DataCacheGenerator，它们负责各种硬盘缓存策略下的缓存管理，所以这里关键的条件在于currentGenerator.startNext()循环获取每个Generator能否获取到缓存，获取不到就通过getNextGenerator进行下一种：

private DataFetcherGenerator getNextGenerator() {
    switch (stage) {
      case RESOURCE_CACHE:
        return new ResourceCacheGenerator(decodeHelper, this);
      case DATA_CACHE:
        return new DataCacheGenerator(decodeHelper, this);
      case SOURCE:
        return new SourceGenerator(decodeHelper, this);
      case FINISHED:
        return null;
      default:
        throw new IllegalStateException("Unrecognized stage: " + stage);
    }
}

所以我们看看ResourceCacheGenerator的startNext，看下它是用什么来缓存的，其中部分代码如下：

currentKey =
          new ResourceCacheKey(// NOPMD AvoidInstantiatingObjectsInLoops
              helper.getArrayPool(),
              sourceId,
              helper.getSignature(),
              helper.getWidth(),
              helper.getHeight(),
              transformation,
              resourceClass,
              helper.getOptions());
cacheFile = helper.getDiskCache().get(currentKey);

这里通过一个资源的关键信息生成key，然后调用helper.getDiskCache().get()，我们跟进去DiskCache看看：

DiskCache getDiskCache() {
    return diskCacheProvider.getDiskCache();
}

interface DiskCacheProvider {
    DiskCache getDiskCache();
}

可以看到最终是调用了DiskCacheProvider接口的getDiskCache方法获取一个DiskCache对象，那么这个D对象又是什么来头呢？


DiskCache

可以看到这是一个用来缓存硬盘数据的接口，那么它的实现就是我们要找的最终目标：


DiskLruCache.png

里面的就不详细分析下去了，这里主要维护了一个DiskLruCache，Glide就是通过这个来实现硬盘缓存的。

可以看到Glide的硬盘缓存是依靠DiskLruCache来进行缓存的，同样也是Lru算法。

总结

Glide4.0的缓存机制概况来说就是，先从弱引用缓存中获取数据，假如获取不到，就再尝试从LruCache中获取数据，假如从LruCache中获取到数据的话，就会将其从LruCache中转移到弱引用缓存中，这么做的优点是，下次再来拿数据的时候，就可以直接从弱引用中获取。
资源对象用一个acquired变量用来记录图片被引用的次数，调用acquire()方法会让变量加1，调用release()方法会让变量减1，然后一旦acquired减为0(没有地方引用该资源)，就会将其从弱引用中移除，添加到LruCache中。
使用中的资源会用弱引用来缓存，不在使用的资源会添加到LruCache中来缓存。
在二者都获取不到的情况下会根据硬盘缓存策略通过DiskLruCache去硬盘中获取数据，正是这样优秀的缓存机制，让我们在没有网络的情况下也能有很好的体验。

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