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《Android Glide 深度解析：工作原理、LRU 缓存机制与最佳实践》

news 来源：原创 2025/5/18 1:34:41

目录

一、核心工作原理与源码分析

1. 初始化与生命周期绑定

2. 图片加载流程（源码核心）

二、缓存工作机制与 LRU 算法原理

1. 三级缓存架构

2. LRU 算法原理

3. 内存缓存实现（LruResourceCache）

4. 磁盘缓存实现（DiskLruCacheWrapper）

5. 缓存流程图

三、使用注意事项

1. 内存优化

2. 缓存配置

3. 生命周期与泄漏预防

4. 网络层优化

5. 调试与监控

四、总结

一、核心工作原理与源码分析

Glide 的设计围绕高效加载、生命周期管理和多层缓存展开，其核心流程如下：

1. 初始化与生命周期绑定

  • 单例初始化：
    通过 Glide.with(context) 触发初始化（仅首次调用时创建实例）。

    // Glide.java
public static RequestManager with(Context context) {
  return getRetriever(context).get(context);
}

    • 内部通过 GlideBuilder 构建线程池、内存缓存等组件。

  • 生命周期管理：
    Glide 通过向 Activity/Fragment 添加一个隐藏的 SupportRequestManagerFragment 监听生命周期。

    // RequestManagerRetriever.java
private RequestManager fragmentGet(Context context, FragmentManager fm) {
  SupportRequestManagerFragment current = getSupportRequestManagerFragment(fm);
  RequestManager requestManager = current.getRequestManager();
  if (requestManager == null) {
    requestManager = new RequestManager(...);
    current.setRequestManager(requestManager);
  }
  return requestManager;
}

    • 当 Activity 销毁时，自动取消未完成请求，避免内存泄漏。

2. 图片加载流程（源码核心）

调用 Glide.with().load().into() 的完整流程：

  1. Engine.load()：协调缓存与加载任务。

    // Engine.java
public <R> LoadStatus load(...) {
  // 1. 检查活动资源（ActiveResources）
  EngineResource<?> active = loadFromActiveResources(key);
  if (active != null) return new LoadStatus(cb, active);

  // 2. 检查内存缓存（Memory Cache）
  EngineResource<?> cached = loadFromCache(key);
  if (cached != null) return new LoadStatus(cb, cached);

  // 3. 创建新任务（DecodeJob）
  EngineJob<R> engineJob = engineJobFactory.build(...);
  DecodeJob<R> decodeJob = decodeJobFactory.build(...);
  engineJob.start(decodeJob);
}

  2. DecodeJob.run()：执行解码任务。

    • 从磁盘缓存或网络获取数据，解码为 Bitmap。

    // DecodeJob.java
public void run() {
  DataFetcher<?> fetcher = currentGenerator.getNextFetcher();
  fetcher.loadData(..., new DataCallback<Object>() {
    @Override
    public void onDataReady(Object data) {
      decodeFromRetrievedData(); // 解码数据
    }
  });
}

  3. Target.onResourceReady()：将结果回调到主线程更新 ImageView。

二、缓存工作机制与 LRU 算法原理

1. 三级缓存架构

Glide 采用三级缓存策略，优先级从高到低：

缓存层级实现方式作用场景
活动资源WeakReference 弱引用集合正在使用的资源（如当前显示的图片）
内存缓存LruResourceCache（LRU 算法）高频访问的已解码资源
磁盘缓存DiskLruCacheWrapper（LRU 算法）持久化存储原始或处理后的数据
2. LRU 算法原理

LRU（Least Recently Used） 是一种基于时间局部性的缓存淘汰策略，优先淘汰最久未访问的数据。

  • 数据结构：

    • 双向链表：维护访问顺序，最近访问的节点靠近头部，最久未访问的靠近尾部。

    • 哈希表：以键（Key）快速定位链表节点。

  • 操作流程：

    1. 访问数据：

      • 命中缓存 → 移动节点到链表头部。

      • 未命中 → 加载数据后插入头部。

    2. 淘汰数据：缓存满时删除尾部节点。

3. 内存缓存实现（LruResourceCache）

  • 缓存大小：默认应用可用内存的 1/8（可配置）。

    // MemorySizeCalculator.java
static int getMaxCacheSize(ActivityManager activityManager) {
  return activityManager.getMemoryClass() * 1024 * 1024 / 8;
}

  • 源码关键逻辑：

    // LruCache.java（Android SDK）
public class LruCache<K, V> {
  public final V get(K key) {
    synchronized (this) {
      V mapValue = map.get(key);
      if (mapValue != null) {
        hitCount++;
        return mapValue;
      }
      missCount++;
    }

    V createdValue = create(key);
    synchronized (this) {
      createCount++;
      if (createdValue != null) {
        size += safeSizeOf(key, createdValue);
        map.put(key, createdValue);
        trimToSize(maxSize); // 触发淘汰机制
      }
      return createdValue;
    }
  }

  public void trimToSize(int maxSize) {
    while (size > maxSize) {
      Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();
      remove(toEvict.getKey()); // 删除尾部数据
    }
  }
}
4. 磁盘缓存实现（DiskLruCacheWrapper）

  • 文件结构：

    • 日志文件（journal）：记录缓存操作（如访问、添加、删除）。

    • 数据文件：每个缓存条目对应 .0（元数据）和 .1（实际数据）文件。

  • LRU 维护：

    • 访问数据时更新日志时间戳。

    • 缓存满时按 LRU 顺序删除旧文件。

5. 缓存流程图

加载请求 → 检查 Active Resources → 命中则返回
          ↓ 未命中
检查 Memory Cache → 命中则移入 Active Resources 后返回
          ↓ 未命中
检查 Disk Cache → 命中则解码后缓存到 Memory
          ↓ 未命中
从网络/本地加载 → 解码 → 缓存到 Disk 和 Memory → 加入 Active Resources

三、使用注意事项

1. 内存优化

  • 限制图片尺寸：避免加载超大图。

    Glide.with(context)
     .load(url)
     .override(500, 500) // 指定加载分辨率
     .into(imageView);

  • 慎用自定义变换：如圆形裁剪可能导致内存激增。

2. 缓存配置

  • 策略选择：

    .diskCacheStrategy(DiskCacheStrategy.DATA)  // 仅缓存原始数据
.skipMemoryCache(true)                     // 跳过内存缓存

  • 手动清理：

    Glide.get(context).clearMemory();          // 清理内存缓存（主线程）
new Thread(() -> Glide.get(context).clearDiskCache()).start(); // 清理磁盘缓存
3. 生命周期与泄漏预防

  • 禁止使用 ApplicationContext：失去生命周期管理可能导致泄漏。

  • 列表复用问题：在 RecyclerView 中需手动清理旧请求：

    Glide.with(context).clear(holder.imageView); // 在 onBindViewHolder 中调用
4. 网络层优化

  • 集成 OkHttp：提升网络加载效率。

    implementation 'com.github.bumptech.glide:okhttp3-integration:4.12.0'
5. 调试与监控

  • 开启详细日志：

    Glide.with(context).setLogLevel(Log.VERBOSE);

  • 内存监控：使用 Android Profiler 观察 Bitmap 内存变化。

四、总结

Glide 通过三级缓存与LRU 算法实现高效图片加载，源码中 LruResourceCache 和 DiskLruCacheWrapper 分别管理内存与磁盘缓存。实际开发中需注意内存优化、生命周期绑定及缓存策略配置，避免常见性能问题。LRU 算法通过双向链表与哈希表的高效协作，结合时间局部性原理，显著提升了缓存命中率，是 Glide 高性能的核心保障。

推荐：

《RxJava 深度解析：工作原理、核心操作符与高效实践指南》

《OkHttp：工作原理 & 拦截器链深度解析》

《Android APP 启动流程深度解析》

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