LruCache源码解析

原文链接：LruCache 源码解析

1. 简介

LRU 是 Least Recently Used 最近最少使用算法。

曾经，在各大缓存图片的框架没流行的时候。有一种很常用的内存缓存技术：SoftReference 和 WeakReference（软引用和弱引用）。但是走到了 Android 2.3（Level 9）时代，垃圾回收机制更倾向于回收 SoftReference 或 WeakReference 的对象。后来，又来到了 Android3.0，图片缓存在内容中，因为不知道要在是什么时候释放内存，没有策略，没用一种可以预见的场合去将其释放。这就造成了内存溢出。

2. 使用方法

当成一个 Map 用就可以了，只不过实现了 LRU 缓存策略。

使用的时候记住几点即可：

• 1.（必填）你需要提供一个缓存容量作为构造参数。
• 2.（必填） 覆写 sizeOf 方法 ，自定义设计一条数据放进来的容量计算，如果不覆写就无法预知数据的容量，不能保证缓存容量限定在最大容量以内。
• 3.（选填） 覆写 entryRemoved 方法 ，你可以知道最少使用的缓存被清除时的数据（ evicted, key, oldValue, newVaule ）。
• **4.（记住）**LruCache是线程安全的，在内部的 get、put、remove 包括 trimToSize 都是安全的（因为都上锁了）。
• 5.（选填） 还有就是覆写 create 方法 。

一般做到 1、2、3、4就足够了，5可以无视 。

以下是 一个 LruCache 实现 Bitmap 小缓存的案例, entryRemoved 里的自定义逻辑可以无视，想看的可以去到我的我的展示 demo 里的看自定义 entryRemoved 逻辑。

private static final float ONE_MIB = 1024 * 1024;// 7MBprivate static final int CACHE_SIZE = (int) (7 * ONE_MIB);private LruCache<String, Bitmap> bitmapCache;this.bitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(CACHE_SIZE) {    protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {        return value.getByteCount();    }    @Override    protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue) {        ...    }};

3. 效果展示

LruCache 效果展示

4. 源码分析

4.1 LruCache 原理概要解析

LruCache 就是 利用 LinkedHashMap 的一个特性（ accessOrder＝true 基于访问顺序 ）再加上对 LinkedHashMap 的数据操作上锁实现的缓存策略。

LruCache 的数据缓存是内存中的。

• 1.首先设置了内部 LinkedHashMap 构造参数 accessOrder=true， 实现了数据排序按照访问顺序。

• 2.然后在每次 LruCache.get(K key) 方法里都会调用 LinkedHashMap.get(Object key)。

• 3.如上述设置了 accessOrder=true 后，每次 LinkedHashMap.get(Object key) 都会进行 LinkedHashMap.makeTail(LinkedEntry<K, V> e)。

• 4.LinkedHashMap 是双向循环链表，然后每次 LruCache.get -> LinkedHashMap.get 的数据就被放到最末尾了。

• 5.在 put 和 trimToSize 的方法执行下，如果发生数据量移除，会优先移除掉最前面的数据（因为最新访问的数据在尾部）。

具体解析在： 4.2、4.3、4.4、4.5 。

4.2 LruCache 的唯一构造方法

/** * LruCache的构造方法：需要传入最大缓存个数 */public LruCache(int maxSize) {    ...    this.maxSize = maxSize;    /*     * 初始化LinkedHashMap     * 第一个参数：initialCapacity，初始大小     * 第二个参数：loadFactor，负载因子=0.75f     * 第三个参数：accessOrder=true，基于访问顺序；accessOrder=false，基于插入顺序     */    this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);}

第一个参数 initialCapacity 用于初始化该 LinkedHashMap 的大小。

先简单介绍一下 第二个参数 loadFactor，这个其实的 HashMap 里的构造参数，涉及到扩容问题，比如 HashMap 的最大容量是100，那么这里设置0.75f的话，到75容量的时候就会扩容。

主要是第三个参数 accessOrder=true ，这样的话 LinkedHashMap 数据排序就会基于数据的访问顺序，从而实现了 LruCache 核心工作原理。

4.3 LruCache.get(K key)

/** * 根据 key 查询缓存，如果存在于缓存或者被 create 方法创建了。 * 如果值返回了，那么它将被移动到双向循环链表的的尾部。 * 如果没有缓存的值，则返回 null。 */public final V get(K key) {    ...      V mapValue;    synchronized (this) {        // 关键点：LinkedHashMap每次get都会基于访问顺序来重整数据顺序        mapValue = map.get(key);        // 计算 命中次数        if (mapValue != null) {            hitCount++;            return mapValue;        }        // 计算 丢失次数        missCount++;    }    /*     * 官方解释：     * 尝试创建一个值，这可能需要很长时间，并且Map可能在create()返回的值时有所不同。如果在create()执行的时     * 候，一个冲突的值被添加到Map，我们在Map中删除这个值，释放被创造的值。     */    V createdValue = create(key);    if (createdValue == null) {        return null;    }    /***************************     * 不覆写create方法走不到下面 *     ***************************/    /*     * 正常情况走不到这里     * 走到这里的话 说明 实现了自定义的 create(K key) 逻辑     * 因为默认的 create(K key) 逻辑为null     */    synchronized (this) {        // 记录 create 的次数        createCount++;        // 将自定义create创建的值，放入LinkedHashMap中，如果key已经存在，会返回 之前相同key 的值        mapValue = map.put(key, createdValue);        // 如果之前存在相同key的value，即有冲突。        if (mapValue != null) {            /*             * 有冲突             * 所以 撤销 刚才的 操作             * 将 之前相同key 的值 重新放回去             */            map.put(key, mapValue);        } else {            // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后加上            size += safeSizeOf(key, createdValue);        }    }    // 如果上面 判断出了 将要放入的值发生冲突    if (mapValue != null) {        /*         * 刚才create的值被删除了，原来的 之前相同key 的值被重新添加回去了         * 告诉 自定义 的 entryRemoved 方法         */        entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);        return mapValue;    } else {        // 上面 进行了 size += 操作 所以这里要重整长度        trimToSize(maxSize);        return createdValue;    }}

上述的 get 方法表面并没有看出哪里有实现了 LRU 的缓存策略。主要在 mapValue = map.get(key);里，调用了 LinkedHashMap 的 get 方法，再加上 LruCache 构造里默认设置 LinkedHashMap 的 accessOrder=true。

4.4 LinkedHashMap.get(Object key)

/** * Returns the value of the mapping with the specified key. * * @param key *            the key. * @return the value of the mapping with the specified key, or {@code null} *         if no mapping for the specified key is found. */@Override public V get(Object key) {    /*     * This method is overridden to eliminate the need for a polymorphic     * invocation in superclass at the expense of code duplication.     */    if (key == null) {        HashMapEntry<K, V> e = entryForNullKey;        if (e == null)            return null;        if (accessOrder)            makeTail((LinkedEntry<K, V>) e);        return e.value;    }    int hash = Collections.secondaryHash(key);    HashMapEntry<K, V>[] tab = table;    for (HashMapEntry<K, V> e = tab[hash & (tab.length - 1)];         e != null; e = e.next) {        K eKey = e.key;        if (eKey == key || (e.hash == hash && key.equals(eKey))) {            if (accessOrder)                makeTail((LinkedEntry<K, V>) e);            return e.value;        }    }    return null;}

其实仔细看 if (accessOrder) 的逻辑即可，如果 accessOrder=true 那么每次 get 都会执行 N 次 makeTail(LinkedEntry<K, V> e) 。

接下来看看：

4.5 LinkedHashMap.makeTail(LinkedEntry

/** * Relinks the given entry to the tail of the list. Under access ordering, * this method is invoked whenever the value of a  pre-existing entry is * read by Map.get or modified by Map.put. */private void makeTail(LinkedEntry<K, V> e) {    // Unlink e    e.prv.nxt = e.nxt;    e.nxt.prv = e.prv;    // Relink e as tail    LinkedEntry<K, V> header = this.header;    LinkedEntry<K, V> oldTail = header.prv;    e.nxt = header;    e.prv = oldTail;    oldTail.nxt = header.prv = e;    modCount++;}

// Unlink e

// Relink e as tail

LinkedHashMap 是双向循环链表，然后此次 LruCache.get -> LinkedHashMap.get 的数据就被放到最末尾了。

以上就是 LruCache 核心工作原理。

接下来介绍 LruCache 的容量溢出策略。

4.6 LruCache.put(K key, V value)

public final V put(K key, V value) {    ...    synchronized (this) {        ...        // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后加上        size += safeSizeOf(key, value);        ...    }    ...    trimToSize(maxSize);    return previous;}

记住几点：
- 1.*put 开始的时候确实是把值放入 LinkedHashMap 了，不管超不超过你设定的缓存容量*。
- 2.然后根据 safeSizeOf 方法计算 此次添加数据的容量是多少，并且加到 size 里 。
- 3.说到 safeSizeOf 就要讲到 sizeOf(K key, V value) 会计算出此次添加数据的大小 。
- 4.直到 put 要结束时，进行了 trimToSize 才判断 size 是否 大于 maxSize 然后进行最近很少访问数据的移除。

4.7 LruCache.trimToSize(int maxSize)

public void trimToSize(int maxSize) {    /*     * 这是一个死循环，     * 1.只有 扩容 的情况下能立即跳出     * 2.非扩容的情况下，map的数据会一个一个删除，直到map里没有值了，就会跳出     */    while (true) {        K key;        V value;        synchronized (this) {            // 在重新调整容量大小前，本身容量就为空的话，会出异常的。            if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {                throw new IllegalStateException(                        getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");            }            // 如果是 扩容 或者 map为空了，就会中断，因为扩容不会涉及到丢弃数据的情况            if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {                break;            }            Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();            key = toEvict.getKey();            value = toEvict.getValue();            map.remove(key);            // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后减去。            size -= safeSizeOf(key, value);            // 添加一次收回次数            evictionCount++;        }        /*         * 将最后一次删除的最少访问数据回调出去         */        entryRemoved(true, key, value, null);    }}

简单描述：会判断之前 size 是否大于 maxSize 。是的话，直接跳出后什么也不做。不是的话，证明已经溢出容量了。由 makeTail 图已知，最近经常访问的数据在最末尾。拿到一个存放 key 的 Set，然后一直一直从头开始删除，删一个判断是否溢出，直到没有溢出。

最后看看：

4.8 覆写 entryRemoved 的作用

entryRemoved被LruCache调用的场景：
- 1.（put） put 发生 key 冲突时被调用，evicted=false，key=此次 put 的 key，oldValue=被覆盖的冲突 value，newValue=此次 put 的 value。
- 2.（trimToSize） trimToSize 的时候，只会被调用一次，就是最后一次被删除的最少访问数据带回来。evicted=true，key=最后一次被删除的 key，oldValue=最后一次被删除的 value，newValue=null（此次没有冲突，只是 remove）。
- 3.（remove） remove的时候，存在对应 key，并且被成功删除后被调用。evicted=false，key=此次 put的 key，oldValue=此次删除的 value，newValue=null（此次没有冲突，只是 remove）。
- 4.（get后半段，查询丢失后处理情景，不过建议忽略） get 的时候，正常的话不实现自定义 create 的话，代码上看 get 方法只会走一半，如果你实现了自定义的 create(K key) 方法，并且在 你 create 后的值放入 LruCache 中发生 key 冲突时被调用，evicted=false，key=此次 get 的 key，oldValue=被你自定义 create(key)后的 value，newValue=原本存在 map 里的 key-value。

解释一下第四点吧：<1>.第四点是这样的，先 get(key)，然后没拿到，丢失。<2>.如果你提供了 自定义的 create(key) 方法，那么 LruCache 会根据你的逻辑自造一个 value，但是当放入的时候发现冲突了，但是已经放入了。<3>.此时，会将那个冲突的值再让回去覆盖，此时调用上述4.的 entryRemoved。

因为 HashMap 在数据量大情况下，拿数据可能造成丢失，导致前半段查不到，你自定义的 create(key) 放入的时候发现又查到了（有冲突）。然后又急忙把原来的值放回去，此时你就白白create一趟，无所作为，还要走一遍entryRemoved。

综上就如同注释写的一样：

/** * 1.当被回收或者删掉时调用。该方法当value被回收释放存储空间时被remove调用 * 或者替换条目值时put调用，默认实现什么都没做。 * 2.该方法没用同步调用，如果其他线程访问缓存时，该方法也会执行。 * 3.evicted=true：如果该条目被删除空间 （表示 进行了trimToSize or remove）  evicted=false：put冲突后 或 get里成功create后 * 导致 * 4.newValue!=null，那么则被put()或get()调用。 */protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {}

可以参考我的 demo 里的 entryRemoved 。

4.9 LruCache 局部同步锁

在 get, put, trimToSize, remove 四个方法里的 entryRemoved 方法都不在同步块里。因为 entryRemoved 回调的参数都属于方法域参数，不会线程不安全。

本地方法栈和程序计数器是线程隔离的数据区

5. 开源项目中的使用

square/picasso

6. 总结

LruCache重要的几点：

• 1.*LruCache 是通过 LinkedHashMap 构造方法的第三个参数的 accessOrder=true 实现了 LinkedHashMap 的数据排序基于访问顺序* （最近访问的数据会在链表尾部），在容量溢出的时候，将链表头部的数据移除。从而，实现了 LRU 数据缓存机制。

• **2.**LruCache 在内部的get、put、remove包括 trimToSize 都是安全的（因为都上锁了）。

• **3.**LruCache 自身并没有释放内存，将 LinkedHashMap 的数据移除了，如果数据还在别的地方被引用了，还是有泄漏问题，还需要手动释放内存。

• 4.覆写 entryRemoved 方法能知道 LruCache 数据移除是是否发生了冲突，也可以去手动释放资源。

• 5.maxSize 和 sizeOf(K key, V value) 方法的覆写息息相关，必须相同单位。（ 比如 maxSize 是7MB，自定义的 sizeOf 计算每个数据大小的时候必须能算出与MB之间有联系的单位 ）

7. 资源

LruCacheActivity

LruCache 注释源码

package com.camnter.newlife.utils.cache;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;/** * A cache that holds strong references to a limited number of values. Each time * a value is accessed, it is moved to the head of a queue. When a value is * added to a full cache, the value at the end of that queue is evicted and may * become eligible for garbage collection. * * <p>If your cached values hold resources that need to be explicitly released, * override {@link #entryRemoved}. * * <p>If a cache miss should be computed on demand for the corresponding keys, * override {@link #create}. This simplifies the calling code, allowing it to * assume a value will always be returned, even when there's a cache miss. * * <p>By default, the cache size is measured in the number of entries. Override * {@link #sizeOf} to size the cache in different units. For example, this cache * is limited to 4MiB of bitmaps: * <pre>   {@code *   int cacheSize = 4 * 1024 * 1024; // 4MiB *   LruCache<String, Bitmap> bitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) { *       protected int sizeOf(String key, Bitmap value) { *           return value.getByteCount(); *       } *   }}</pre> * * <p>This class is thread-safe. Perform multiple cache operations atomically by * synchronizing on the cache: <pre>   {@code *   synchronized (cache) { *     if (cache.get(key) == null) { *         cache.put(key, value); *     } *   }}</pre> * * <p>This class does not allow null to be used as a key or value. A return * value of null from {@link #get}, {@link #put} or {@link #remove} is * unambiguous: the key was not in the cache. * * <p>This class appeared in Android 3.1 (Honeycomb MR1); it's available as part * of <a href="http://developer.android.com/sdk/compatibility-library.html">Android's * Support Package</a> for earlier releases. */public class LruCache<K, V> {    private final LinkedHashMap<K, V> map;    /**     * 缓存大小的单位。不规定元素的数量。     */    // 已经存储的数据大小    private int size;    // 最大存储大小    private int maxSize;    // 调用put的次数    private int putCount;    // 调用create的次数    private int createCount;    // 收回的次数 (如果出现)    private int evictionCount;    // 命中的次数（取出数据的成功次数）    private int hitCount;    // 丢失的次数（取出数据的丢失次数）    private int missCount;    /**     * LruCache的构造方法：需要传入最大缓存个数     */    public LruCache(int maxSize) {        // 最大缓存个数小于0，会抛出IllegalArgumentException        if (maxSize <= 0) {            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");        }        this.maxSize = maxSize;        /*         * 初始化LinkedHashMap         * 第一个参数：initialCapacity，初始大小         * 第二个参数：loadFactor，负载因子=0.75f         * 第三个参数：accessOrder=true，基于访问顺序；accessOrder=false，基于插入顺序         */        this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);    }    /**     * 设置缓存的大小。     */    public void resize(int maxSize) {        if (maxSize <= 0) {            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");        }        // 防止外部多线程的情况下设置缓存大小造成的线程不安全        synchronized (this) {            this.maxSize = maxSize;        }        // 重整数据        trimToSize(maxSize);    }    /**     * 根据key查询缓存，如果存在于缓存或者被create方法创建了。     * 如果值返回了，那么它将被移动到双向循环链表的的尾部。     * 如果如果没有缓存的值，则返回null。     */    public final V get(K key) {        if (key == null) {            throw new NullPointerException("key == null");        }        V mapValue;        synchronized (this) {            // LinkHashMap 如果设置按照访问顺序的话，这里每次get都会重整数据顺序            mapValue = map.get(key);            // 计算 命中次数            if (mapValue != null) {                hitCount++;                return mapValue;            }            // 计算 丢失次数            missCount++;        }        /*         * 官方解释：         * 尝试创建一个值，这可能需要很长时间，并且Map可能在create()返回的值时有所不同。如果在create()执行的时         * 候，一个冲突的值被添加到Map，我们在Map中删除这个值，释放被创造的值。         */        V createdValue = create(key);        if (createdValue == null) {            return null;        }        /***************************         * 不覆写create方法走不到下面 *         ***************************/        /*         * 正常情况走不到这里         * 走到这里的话 说明 实现了自定义的 create(K key) 逻辑         * 因为默认的 create(K key) 逻辑为null         */        synchronized (this) {            // 记录 create 的次数            createCount++;            // 将自定义create创建的值，放入LinkedHashMap中，如果key已经存在，会返回 之前相同key 的值            mapValue = map.put(key, createdValue);            // 如果之前存在相同key的value，即有冲突。            if (mapValue != null) {                /*                 * 有冲突                 * 所以 撤销 刚才的 操作                 * 将 之前相同key 的值 重新放回去                 */                map.put(key, mapValue);            } else {                // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后加上                size += safeSizeOf(key, createdValue);            }        }        // 如果上面 判断出了 将要放入的值发生冲突        if (mapValue != null) {            /*             * 刚才create的值被删除了，原来的 之前相同key 的值被重新添加回去了             * 告诉 自定义 的 entryRemoved 方法             */            entryRemoved(false, key, createdValue, mapValue);            return mapValue;        } else {            // 上面 进行了 size += 操作 所以这里要重整长度            trimToSize(maxSize);            return createdValue;        }    }    /**     * 给对应key缓存value，该value将被移动到队头。     */    public final V put(K key, V value) {        if (key == null || value == null) {            throw new NullPointerException("key == null || value == null");        }        V previous;        synchronized (this) {            // 记录 put 的次数            putCount++;            // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后加上            size += safeSizeOf(key, value);            /*             * 放入 key value             * 如果 之前存在key 则返回 之前key 的value             * 记录在 previous             */            previous = map.put(key, value);            // 如果存在冲突            if (previous != null) {                // 计算出 冲突键值 在容量中的相对长度，然后减去                size -= safeSizeOf(key, previous);            }        }        // 如果上面发生冲突        if (previous != null) {            /*             * previous值被剔除了，此次添加的 value 已经作为key的 新值             * 告诉 自定义 的 entryRemoved 方法             */            entryRemoved(false, key, previous, value);        }        trimToSize(maxSize);        return previous;    }    /**     * 删除最旧的数据直到剩余的数据的总数以下要求的大小。     */    public void trimToSize(int maxSize) {        /*         * 这是一个死循环，         * 1.只有 扩容 的情况下能立即跳出         * 2.非扩容的情况下，map的数据会一个一个删除，直到map里没有值了，就会跳出         */        while (true) {            K key;            V value;            synchronized (this) {                // 在重新调整容量大小前，本身容量就为空的话，会出异常的。                if (size < 0 || (map.isEmpty() && size != 0)) {                    throw new IllegalStateException(                        getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!");                }                // 如果是 扩容 或者 map为空了，就会中断，因为扩容不会涉及到丢弃数据的情况                if (size <= maxSize || map.isEmpty()) {                    break;                }                Map.Entry<K, V> toEvict = map.entrySet().iterator().next();                key = toEvict.getKey();                value = toEvict.getValue();                map.remove(key);                // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后减去。                size -= safeSizeOf(key, value);                // 添加一次收回次数                evictionCount++;            }            /*             * 将最后一次删除的最少访问数据回调出去             */            entryRemoved(true, key, value, null);        }    }    /**     * 如果对应key的entry存在，则删除。     */    public final V remove(K key) {        if (key == null) {            throw new NullPointerException("key == null");        }        V previous;        synchronized (this) {            // 移除对应 键值对 ，并将移除的value 存放在 previous            previous = map.remove(key);            if (previous != null) {                // 拿到键值对，计算出在容量中的相对长度，然后减去。                size -= safeSizeOf(key, previous);            }        }        // 如果 Map 中存在 该key ，并且成功移除了        if (previous != null) {            /*             * 会通知 自定义的 entryRemoved             * previous 已经被删除了             */            entryRemoved(false, key, previous, null);        }        return previous;    }    /**     * 1.当被回收或者删掉时调用。该方法当value被回收释放存储空间时被remove调用     * 或者替换条目值时put调用，默认实现什么都没做。     * 2.该方法没用同步调用，如果其他线程访问缓存时，该方法也会执行。     * 3.evicted=true：如果该条目被删除空间 （表示 进行了trimToSize or remove）  evicted=false：put冲突后 或 get里成功create后     * 导致     * 4.newValue!=null，那么则被put()或get()调用。     */    protected void entryRemoved(boolean evicted, K key, V oldValue, V newValue) {    }    /**     * 1.缓存丢失之后计算相应的key的value后调用。     * 返回计算后的值，如果没有value可以计算返回null。     * 默认的实现返回null。     * 2.该方法没用同步调用，如果其他线程访问缓存时，该方法也会执行。     * 3.当这个方法返回的时候，如果对应key的value存在缓存内，被创建的value将会被entryRemoved()释放或者丢弃。     * 这情况可以发生在多线程在同一时间上请求相同key（导致多个value被创建了），或者单线程中调用了put()去创建一个     * 相同key的value     */    protected V create(K key) {        return null;    }    /**     * 计算 该 键值对 的相对长度     * 如果不覆写 sizeOf 实现特殊逻辑的话，默认长度是1。     */    private int safeSizeOf(K key, V value) {        int result = sizeOf(key, value);        if (result < 0) {            throw new IllegalStateException("Negative size: " + key + "=" + value);        }        return result;    }    /**     * 返回条目在用户定义单位的大小。默认实现返回1，这样的大小是条目的数量并且最大的大小是条目的最大数量。     * 一个条目的大小必须不能在缓存中改变     */    protected int sizeOf(K key, V value) {        return 1;    }    /**     * Clear the cache, calling {@link #entryRemoved} on each removed entry.     * 清理缓存     */    public final void evictAll() {        trimToSize(-1); // -1 will evict 0-sized elements    }    /**     * 对于这个缓存，如果不覆写sizeOf()方法，这个方法返回的是条目的在缓存中的数量。但是对于其他缓存，返回的是     * 条目在缓存中大小的总和。     */    public synchronized final int size() {        return size;    }    /**     * 对于这个缓存，如果不覆写sizeOf()方法，这个方法返回的是条目的在缓存中的最大数量。但是对于其他缓存，返回的是     * 条目在缓存中最大大小的总和。     */    public synchronized final int maxSize() {        return maxSize;    }    /**     * Returns the number of times {@link #get} returned a value that was     * already present in the cache.     * 返回的次数{@link #get}这是返回一个值在缓存中已经存在。     */    public synchronized final int hitCount() {        return hitCount;    }    /**     * 返回的次数{@link #get}返回null或需要一个新的要创建价值。     */    public synchronized final int missCount() {        return missCount;    }    /**     * 返回的次数{@link #create(Object)}返回一个值。     */    public synchronized final int createCount() {        return createCount;    }    /**     * 返回put的次数。     */    public synchronized final int putCount() {        return putCount;    }    /**     * 返回被收回的value数量。     */    public synchronized final int evictionCount() {        return evictionCount;    }    /**     * 返回当前缓存内容的一个副本，从最近很少访问到最最近经常访问。     */    public synchronized final Map<K, V> snapshot() {        return new LinkedHashMap<K, V>(map);    }    @Override public synchronized final String toString() {        int accesses = hitCount + missCount;        int hitPercent = accesses != 0 ? (100 * hitCount / accesses) : 0;        return String.format("LruCache[maxSize=%d,hits=%d,misses=%d,hitRate=%d%%]", maxSize,            hitCount, missCount, hitPercent);    }}