在我们的手机应用开发时候，我们经常会遇到大数据访问的时候，我们通常会考虑以下几个方面的情况。一、手机内存的限制还必须保证应用反应的流畅；二、尽量小的流量消耗，不然，你的应用流畅度再好体验再好，用户还是会毫不犹豫的卸载掉你的应用。大数据量访问的情况下，数据缓存是我们一定会考虑到的解决方案。而作为缓存，，我们很重要的会考虑以下几点：1.访问速度；2.逐出旧的缓存策略；3.最好还能考虑到一定的并发度。这篇我们主要说说LRU策略的缓存算法实现，我们就用图片缓存为例来谈谈Android应用开发中的缓存实现。
首先我们来看看谷歌官方的推荐的缓存：在Android3.0加入的LruCache和DiskLruCache（硬盘缓存结构）类。我们从代码的实现知道，LruCache和DiskLruCache缓存的实现都是基于JDK的LinkedHashMap集合来实现。下面我们来从LinkedHashMap的源码的分析来开始学习。
通过源码我们知道，LinkedHashMap是继承HashMap,底层结构不仅使用HashMap来保存元素，同时通过继承HashMapEntry 实现双向链表的结构来关联其他的元素。我们先来看LInkedHashMap的节点实现：
/*** LinkedHashMap entry.*/private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> {// These fields comprise the doubly linked list used for iteration.Entry<K,V> before, after;LinkedHashMap的节点Entry继承自HashMap.Entry来实现，增加两个引用来分别指向前一个元素和后一个元素。LinkedHashMap的实现是在HashMap的基础上增加双链表的结构。
我们再来看看LinkedHashMap的初始化，我们看到构造函数参数最多的情况：
/*** Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the* specified initial capacity, load factor and ordering mode.** @param initialCapacity the initial capacity* @param loadFactorthe load factor* @param accessOrderthe ordering mode – <tt>true</tt> for*access-order, <tt>false</tt> for insertion-order* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative*or the load factor is nonpositive*/public LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,boolean accessOrder) {super(initialCapacity, loadFactor);this.accessOrder = accessOrder; //accessOrder指定排序，默认为false,为fasle的时候，插入顺序排序，为true时候，访问顺序排序}我们看到重写的基类的初始化方法init实习：/*** Called by superclass constructors and pseudoconstructors (clone,* readObject) before any entries are inserted into the map. Initializes* the chain.*/void init() {header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null);header.before = header.after = header;}此处初始化头指针给循环指定。下面我们重点来看看集合最总要的两个方法put和get的实现。我们先看put方法，LinkedHashMap的put方法并没有重写HashMap的put方法。只是重写了put方法下的addEntry方法，addEntry方法执行时候是当LinkedHashMap插入新的结点的时候执行。/*** This override alters behavior of superclass put method. It causes newly* allocated entry to get inserted at the end of the linked list and* removes the eldest entry if appropriate.*/void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {createEntry(hash, key, value, bucketIndex);// Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriateEntry<K,V> eldest = header.after;if (removeEldestEntry(eldest)) {removeEntryForKey(eldest.key);} else {if (size >= threshold)resize(2 * table.length);}}/*** This override differs from addEntry in that it doesn't resize the* table or remove the eldest entry.*/void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex];Entry<K,V> e = new Entry<K,V>(hash, key, value, old);table[bucketIndex] = e;e.addBefore(header);size++;}我们看我们产生新结点的方法creatEntry实现，我们先给找到哈希表上对应的位置，然后给新的Entry指定前后的节点。执行方法e.addBefore(header)代码如下： /*** Inserts this entry before the specified existing entry in the list.*/private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {after = existingEntry;before = existingEntry.before;before.after = this;after.before = this;}我们看到代码实现的功能就是把新结点添加到header结点前。我们再回到addEntry的代码实现，我们看Entry<K,V> eldest = header.after;if (removeEldestEntry(eldest))的执行，我们把header后结点理解成我们最旧的节点，removeEldestEntry（eldest）方法的实现：protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {return false;}
removeEldestEntry方法执行默认返回false,意思就是我们LinkedHashMap默认不会逐去旧的节点。我们可以通过在子类重载来重写removeEldestEntry的实现，来修改LRU策略。下面我们用图示来表示put方法的执行一下代码的执行过程：
map.put("22", "xxx"); 首先map执行前的结构是这样：
为了不让图上密密麻麻的都是引用箭头乱窜，我省略了HashMap的很多Entry结点的before和after的指向，我们只是重点表示header的引用指向。我们执行方法map.put("22","xxx")后的数据结构变成这样：
也许不是自己该去发挥的地方，还是让自己到最适合自己战斗的方面去吧!勇敢的接受自己的失败，
