Android中的缓存概述

一、缓存介绍：

（一）、Android中缓存的必要性：

智能手机的缓存管理应用非常的普遍和需要，是提高用户体验的有效手段之一。

1、没有缓存的弊端：
* 流量开销：对于客户端——服务器端应用，从远程获取图片算是经常要用的一个功能，而图片资源往往会消耗比较大的流量。
* 加载速度：如果应用中图片加载速度很慢的话，那么用户体验会非常糟糕。
* 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢？异步下载+本地缓存

2、缓存带来的好处：
* 1. 服务器的压力大大减小；
* 2. 客户端的响应速度大大变快(用户体验好)；
* 3. 客户端的数据加载出错情况大大较少，大大提高了应有的稳定性(用户体验好)；
* 4. 一定程度上可以支持离线浏览(或者说为离线浏览提供了技术支持)。

3、缓存管理的应用场景：
* 1. 提供网络服务的应用；
* 2. 数据更新不需要实时更新，即便是允许3-5分钟的延迟也建议采用缓存机制；
* 3. 缓存的过期时间是可以接受的(不会因为缓存带来的好处，导致某些数据因为更新不及时而影响产品的形象等)

4、大位图导致内存开销大的原因是什么？
* 1.下载或加载的过程中容易导致阻塞；
* 大位图Bitmap对象是png格式的图片的30至100倍；
* 2.大位图在加载到ImageView控件前的解码过程；BitmapFactory.decodeFile()会有内存消耗。

5、缓存设计的要点：
* 1.命中率；
* 2.合理分配占用的空间；
* 3.合理的缓存层级。

（二）、加载图片的正确流程是：“内存-文件-网络 三层cache策略”

1、先从内存缓存中获取，取到则返回，取不到则进行下一步；
2、从文件缓存中获取，取到则返回并更新到内存缓存，取不到则进行下一步；
3、从网络下载图片，并更新到内存缓存和文件缓存。

具体说就是：同一张图片只要从网络获取一次，然后在本地缓存起来，之后加载同一张图片时就从缓存中去加载。从内存缓存读取图片是最快的，但是因为内存容量有限，所以最好再加上文件缓存。文件缓存空间也不是无限大的，容量越大读取效率越低，因此可以设置一个限定大小比如10M，或者限定保存时间比如一天。
在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值，value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。

（三）、内存缓存分类：

在JDK1.2以前的版本中，当一个对象不被任何变量引用，那么程序就无法再使用这个对象。也就是说，只有对象处于可触及状态，程序才能使用它。这 就像在日常生活中，从商店购买了某样物品后，如果有用，就一直保留它，否则就把它扔到垃圾箱，由清洁工人收走。一般说来，如果物品已经被扔到垃圾箱，想再 把它捡回来使用就不可能了。但有时候情况并不这么简单，你可能会遇到类似鸡肋一样的物品，食之无味，弃之可惜。这种物品现在已经无用了，保留它会占空间，但是立刻扔掉它也不划算，因为也许将来还会派用场。对于这样的可有可无的物品，一种折衷的处理办法是：如果家里空间足够，就先把它保留在家里，如果家里空间不够，即使把家里所有的垃圾清除，还是无法容纳那些必不可少的生活用品，那么再扔掉这些可有可无的物品。

从JDK1.2版本开始，把对象的引用分为四种级别，从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。
这四种级别由高到低依次为：强引用、软引用、弱引用和虚引用。

下图为对象层次的引用

1、强引用：（在Android中LruCache就是强引用缓存）
平时我们编程的时候例如：Object object=new Object（）；那object就是一个强引用了。如果一个对象具有强引用，那就类似于必不可少的生活用品，垃圾回收器绝不会回收它。当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OOM异常，使程序异常终止，也不会回收具有强引用的对象来解决内存不足问题。

2、软引用（SoftReference）：
软引用类似于可有可无的生活用品。如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它，如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。 软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。
使用软引用能防止内存泄露，增强程序的健壮性。

3、弱引用（WeakReference）：
弱引用与软引用的区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂的生命周期。在垃圾回收器线程扫描它所管辖的内存区域的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程， 因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。 弱引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。

4、虚引用（PhantomReference）
“虚引用”顾名思义，就是形同虚设，与其他几种引用都不同，虚引用并不会决定对象的生命周期。如果一个对象仅持有虚引用，那么它就和没有任何引用一样，在任何时候都可能被垃圾回收。 虚引用主要用来跟踪对象被垃圾回收的活动。
虚引用与软引用和弱引用的一个区别在于：虚引用必须和引用队列（ReferenceQueue）联合使用。当垃圾回收器准备回收一个对象时，如果发现它还有虚引用，就会在回收对象的内存之前，把这个虚引用加入到与之关联的引用队列中。程序可以通过判断引用队列中是否已经加入了虚引用，来了解被引用的对象是否将要被垃圾回收。程序如果发现某个虚引用已经被加入到引用队列，那么就可以在所引用的对象的内存被回收之前采取必要的行动。

【相关应用：】
在java.lang.ref包中提供了三个类：SoftReference类、WeakReference类和PhantomReference类，它们分别代表软引用、弱引用和虚引用。ReferenceQueue类表示引用队列，它可以和这三种引用类联合使用，以便跟踪Java虚拟机回收所引用的对 象的活动。

二、内存保存：

在内存中保存的话，只能保存一定的量，而不能一直往里面放，需要设置数据的过期时间、LRU等算法。这里有一个方法是把常用的数据放到一个缓存中（A），不常用的放到另外一个缓存中（B）。当要获取数据时先从A中去获取，如果A中不存在那么再去B中获取。B中的数据主要是A中LRU出来的数据，这里的内存回收主要针对B内存，从而保持A中的数据可以有效的被命中。

先定义A缓存：

    1. private final HashMap<String,Bitmap>mHardBitmapCache = new LinkedHashMap<String,Bitmap>(HARD_CACHE_CAPACITY/ 2,0.75f,true) {  
    2.         @Override  
    3.         protected booleanremoveEldestEntry(LinkedHashMap.Entry<String,Bitmap> eldest) {  
    4.             if (size() >HARD_CACHE_CAPACITY) {  
    5.                //当map的size大于30时，把最近不常用的key放到mSoftBitmapCache中，从而保证mHardBitmapCache的效率  
    6.                mSoftBitmapCache.put(eldest.getKey(),newSoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));  
    7.                 return true;  
    8.             } else  
    9.                 return false;  
    10.         }  
    11.     };  

再定义B缓存：

    1. /** 
    2.   *当mHardBitmapCache的key大于30的时候，会根据LRU算法把最近没有被使用的key放入到这个缓存中。 
    3.   *Bitmap使用了SoftReference，当内存空间不足时，此cache中的bitmap会被垃圾回收掉 
    4.   */  
    5.  private final staticConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>> mSoftBitmapCache =new ConcurrentHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(HARD_CACHE_CAPACITY / 2);  

从缓存中获取数据：

    1. /** 
    2.      * 从缓存中获取图片 
    3.      */  
    4.     private Bitmap getBitmapFromCache(Stringurl) {  
    5.         // 先从mHardBitmapCache缓存中获取  
    6.         synchronized (mHardBitmapCache) {  
    7.             final Bitmap bitmap =mHardBitmapCache.get(url);  
    8.             if (bitmap != null) {  
    9.                 //如果找到的话，把元素移到linkedhashmap的最前面，从而保证在LRU算法中是最后被删除  
    10.                 mHardBitmapCache.remove(url);  
    11.                 mHardBitmapCache.put(url,bitmap);  
    12.                 return bitmap;  
    13.             }  
    14.         }  
    15.         //如果mHardBitmapCache中找不到，到mSoftBitmapCache中找  
    16.         SoftReference<Bitmap>bitmapReference = mSoftBitmapCache.get(url);  
    17.         if (bitmapReference != null) {  
    18.             final Bitmap bitmap =bitmapReference.get();  
    19.             if (bitmap != null) {  
    20.                 return bitmap;  
    21.             } else {  
    22.                 mSoftBitmapCache.remove(url);  
    23.             }  
    24.         }  
    25.         return null;  
    26.     }  

如果缓存中不存在，那么就只能去服务器端去下载：

    1. /** 
    2.   * 异步下载图片 
    3.   */  
    4.  class ImageDownloaderTask extendsAsyncTask<String,Void,Bitmap> {  
    5.      private static final int IO_BUFFER_SIZE= 4 * 1024;  
    6.      private String url;  
    7.      private finalWeakReference<ImageView> imageViewReference;  
    8.      public ImageDownloaderTask(ImageViewimageView) {  
    9.          imageViewReference = newWeakReference<ImageView>(imageView);  
    10.      }  
    11.   
    12.     @Override  
    13.      protected BitmapdoInBackground(String... params) {  
    14.          final AndroidHttpClient client =AndroidHttpClient.newInstance("Android");  
    15.          url = params[0];  
    16.          final HttpGet getRequest = newHttpGet(url);  
    17.          try {  
    18.              HttpResponse response =client.execute(getRequest);  
    19.              final int statusCode =response.getStatusLine().getStatusCode();  
    20.              if (statusCode !=HttpStatus.SC_OK) {  
    21.                  Log.w(TAG,"从" +url + "中下载图片时出错!,错误码:" + statusCode);  
    22.                  return null;  
    23.              }  
    24.              final HttpEntity entity =response.getEntity();  
    25.              if (entity != null) {  
    26.                  InputStream inputStream =null;  
    27.                  OutputStream outputStream =null;  
    28.                  try {  
    29.                      inputStream =entity.getContent();  
    30.                      finalByteArrayOutputStream dataStream = new ByteArrayOutputStream();  
    31.                      outputStream = newBufferedOutputStream(dataStream,IO_BUFFER_SIZE);  
    32.                      copy(inputStream,outputStream);  
    33.                      outputStream.flush();  
    34.                      final byte[] data =dataStream.toByteArray();  
    35.                    final Bitmap bitmap =BitmapFactory.decodeByteArray(data,0,data.length);  
    36.                      return bitmap;  
    37.                  } finally {  
    38.                      if (inputStream !=null) {  
    39.                         inputStream.close();  
    40.                      }  
    41.                      if (outputStream !=null) {  
    42.                         outputStream.close();  
    43.                      }  
    44.                     entity.consumeContent();  
    45.                  }  
    46.              }  
    47.          } catch (IOException e) {  
    48.              getRequest.abort();  
    49.              Log.w(TAG,"I/O errorwhile retrieving bitmap from " + url,e);  
    50.          } catch (IllegalStateException e) {  
    51.              getRequest.abort();  
    52.              Log.w(TAG,"Incorrect URL:" + url);  
    53.          } catch (Exception e) {  
    54.              getRequest.abort();  
    55.              Log.w(TAG,"Error whileretrieving bitmap from " + url,e);  
    56.          } finally {  
    57.              if (client != null) {  
    58.                  client.close();  
    59.              }  
    60.          }  
    61.          return null;  
    62.      }  

还有一些应用在下载的时候使用了线程池和消息队列MQ，对于图片下载的效率要更好一些。

三、本地文件缓存：

对于图片资源来说，你不可能让应用每次获取的时候都重新到远程去下载（ListView），这样会浪费资源，但是你又不能让所有图片资源都放到内存中去（虽然这样加载会比较快），因为图片资源往往会占用很大的内存空间，容易导致OOM。下载下来的图片保存到SDCard中，下次直接从SDCard上去获取，这是三层缓存策略中的第二层。
采用LRU等一些算法可以保证sdcard被占用的空间只有一小部分，这样既保证了图片的加载、节省了流量、又使SDCard的空间只占用了一小部分。

sdcard保存：

1.在sdcard上开辟一定的空间，需要先判断sdcard上剩余空间是否足够，如果足够的话就可以开辟一些空间，比如10M

2.当需要获取图片时，就先从sdcard上的目录中去找，如果找到的话，使用该图片，并更新图片最后被使用的时间。如果找不到，通过URL去download服务器端下载图片，如果下载成功了，放入到sdcard上，并使用，如果失败了，应该有重试机制。比如3次。

3.下载成功后保存到sdcard上，需要先判断10M空间是否已经用完，如果没有用完就保存，如果空间不足就根据LRU规则删除一些最近没有被用户的资源。

保存图片到SD卡上

    1. private void saveBmpToSd(Bitmap bm,Stringurl) {  
    2.         if (bm == null) {  
    3.             Log.w(TAG," trying to savenull bitmap");  
    4.             return;  
    5.         }  
    6.          //判断sdcard上的空间  
    7.         if (FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE >freeSpaceOnSd()) {  
    8.             Log.w(TAG,"Low free space onsd,do not cache");  
    9.             return;  
    10.         }  
    11.         String filename =convertUrlToFileName(url);  
    12.         String dir = getDirectory(filename);  
    13.         File file = new File(dir +"/" + filename);  
    14.         try {  
    15.             file.createNewFile();  
    16.             OutputStream outStream = newFileOutputStream(file);  
    17.            bm.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,100,outStream);  
    18.             outStream.flush();  
    19.             outStream.close();  
    20.             Log.i(TAG,"Image saved tosd");  
    21.         } catch (FileNotFoundException e) {  
    22.             Log.w(TAG,"FileNotFoundException");  
    23.         } catch (IOException e) {  
    24.             Log.w(TAG,"IOException");  
    25.         }  
    26.     }  

计算sdcard上的空间：

    1. /** 
    2.  * 计算sdcard上的剩余空间 
    3.  * @return 
    4.  */  
    5. private int freeSpaceOnSd() {  
    6.     StatFs stat = newStatFs(Environment.getExternalStorageDirectory() .getPath());  
    7.    double sdFreeMB = ((double)stat.getAvailableBlocks() * (double) stat.getBlockSize()) / MB;  
    8.     return (int) sdFreeMB;  
    9. }  

修改文件的最后修改时间

    1. /** 
    2.  * 修改文件的最后修改时间 
    3.  * @param dir 
    4.  * @param fileName 
    5.  */  
    6. private void updateFileTime(String dir,String fileName) {  
    7.     File file = new File(dir,fileName);         
    8.     long newModifiedTime =System.currentTimeMillis();  
    9.     file.setLastModified(newModifiedTime);  
    10. }  

本地缓存优化

    1. /** 
    2.  *计算存储目录下的文件大小，当文件总大小大于规定的CACHE_SIZE或者sdcard剩余空间小于FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE的规定 
    3.  * 那么删除40%最近没有被使用的文件 
    4.  * @param dirPath 
    5.  * @param filename 
    6.  */  
    7. private void removeCache(String dirPath) {  
    8.     File dir = new File(dirPath);  
    9.     File[] files = dir.listFiles();  
    10.     if (files == null) {  
    11.         return;  
    12.     }  
    13.     int dirSize = 0;  
    14.     for (int i = 0; i < files.length;i++) {  
    15.         if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {  
    16.             dirSize += files[i].length();  
    17.         }  
    18.     }  
    19.     if (dirSize > CACHE_SIZE * MB ||FREE_SD_SPACE_NEEDED_TO_CACHE > freeSpaceOnSd()) {  
    20.         int removeFactor = (int) ((0.4 *files.length) + 1);  
    21.   
    22.         Arrays.sort(files,newFileLastModifSort());  
    23.   
    24.         Log.i(TAG,"Clear some expiredcache files ");  
    25.   
    26.         for (int i = 0; i <removeFactor; i++) {  
    27.   
    28.             if(files[i].getName().contains(WHOLESALE_CONV)) {  
    29.   
    30.                 files[i].delete();               
    31.   
    32.             }  
    33.   
    34.         }  
    35.   
    36.     }  
    37.   
    38. }  
    39. /** 
    40.  * 删除过期文件 
    41.  * @param dirPath 
    42.  * @param filename 
    43.  */  
    44. private void removeExpiredCache(StringdirPath,String filename) {  
    45.   
    46.     File file = new File(dirPath,filename);  
    47.   
    48.     if (System.currentTimeMillis() -file.lastModified() > mTimeDiff) {  
    49.   
    50.         Log.i(TAG,"Clear some expiredcache files ");  
    51.   
    52.         file.delete();  
    53.   
    54.     }  
    55.   
    56. }  

文件使用时间排序

    1. /** 
    2.  * TODO 根据文件的最后修改时间进行排序 * 
    3.  */  
    4. classFileLastModifSort implements Comparator<File>{  
    5.     public int compare(File arg0,File arg1) {  
    6.         if (arg0.lastModified() >arg1.lastModified()) {  
    7.             return 1;  
    8.         } else if (arg0.lastModified() ==arg1.lastModified()) {  
    9.             return 0;  
    10.         } else {  
    11.             return -1;  
    12.         }  
    13.     }  
    14. }  

强引用.软引用实例

思路及分析：
首先缓存主要是缓存图片的。。。。

强缓存在堆中的每一个对象在栈中都有一个地址引用它。。。程序关闭它，强引用被关闭，但是垃圾回收机制不能回收他。。。。手机闲时可以相对大点，忙时小点，一般为整个手机剩余空间的八分之一。。。。

当内存空间不足，Java虚拟机宁愿抛出OutOfMemoryError错误，使程序异常终止，也不会靠随意回收具有强引用的对象来解决内存不足的问题。

点击先从网上下载图片，并且在主线程handler中的handleMessage接收数据并且把下载的图片放到强缓存（一般是分配四兆空间，内存的八分之一）中（单独写一个方法用来往强缓存中加数据），再在监听器的最前面加上判断bitmap是否为空，第一次已经下载好了，所以不为空，所以就不用再执行访问网络了。直接从强缓存中取出来，更新控件。。。当强缓存中的空间满了时，就把最不常用的放到软缓存中，当内存空间不够的时候，回收机制才会回收他（防止内存溢出OOM），当内存空间够用的时候回收机制不会回收他。。。。

内存计算哪些对象不被经常使用（根据多长时间，使用了多少次，10天5次，一天三次等的比较）。

弱缓存跟虚缓存一般都不用，因为他们只要回收机制一回收垃圾就会首先回收他们，但是回收时如果还有挂着引用的就会在栈中记录一下。。。。

当需要缓存的内容超过剩余空间的总内存，则使用文件缓存，可以存到SD卡中，也可以创建一个手机mysql数据库，存到数据库中。。。。

访问时内存访问比文件访问速度快。。。

内存（强缓存-》软缓存）->文件（SD卡，数据库）->网络
有时候也把软缓存当做第二级缓存

<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
    android:layout_width="fill_parent"
    android:layout_height="fill_parent"
    android:orientation="vertical" >
    <ImageView
        android:id="@+id/imageView1"
        android:layout_width="200dp"
        android:layout_height="200dp"
        android:src="@drawable/ic_launcher" />
    <Button
        android:id="@+id/button1"
        android:layout_width="wrap_content"
        android:layout_height="wrap_content"
        android:text="开始" />
</LinearLayout>

public class MainActivity extends Activity {
 private final static String TAG="MainActivity";
 private LruCache<String,Bitmap> lruCache;
 private LinkedHashMap<String,SoftReference<Bitmap>> softReference;
 private static final int SOFT_CACHE_NUM = 20; // 软引用缓存个数
 private ProgressDialog pDialog;

 private Handler handler=new Handler(){
  public void handleMessage(Message msg) {
   switch(msg.what){
   case 0:
    break;
   case 1:
    byte[] buffer=(byte[]) msg.obj;
    Bitmap bitmap=BitmapFactory.decodeByteArray(buffer,buffer.length);
    addBitmapToMemory("memory",bitmap);
    imageView1.setImageBitmap(bitmap);
    pDialog.dismiss();
    break;
   }
  };
 };

 private ImageView imageView1;
 private Button button1;
 @Override
 protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
  super.onCreate(savedInstanceState);
  setContentView(R.layout.activity_main);
  imageView1=(ImageView) this.findViewById(R.id.imageView1);
  button1=(Button) this.findViewById(R.id.button1);

  pDialog=new ProgressDialog(MainActivity.this);
  pDialog.setMessage("请求中....");

  //强引用对象
//在键值对（key-value）中，图片缓存的key是图片url的hash值（也可以随意写），value就是bitmap。所以，按照这个逻辑，只要一个url被下载过，其图片就被缓存起来了。
  lruCache=new LruCache<String,Bitmap>(4*1024*1024){

    //计算每一个键值对的大小
   protected int sizeOf(String key,Bitmap value) {
    return value.getWidth()*value.getHeight();
   };
   @Override
   protected void entryRemoved(boolean evicted,String key,Bitmap oldValue,Bitmap newValue) {

    super.entryRemoved(evicted,key,oldValue,newValue);
       //这里就是当如果强引用缓存满的时候，会根据Lru算法将最近没有被使用的图片（Bitmap oldValue）转入到软引用中
    if(oldValue!=null){
     softReference.put(key,new SoftReference<Bitmap>(oldValue));
    }
   }
  };

  //软引用-- 如果这点难理解的话 可以将这个代码删除
  softReference=new LinkedHashMap<String,SoftReference<Bitmap>>(SOFT_CACHE_NUM,true) {
   @Override
   protected boolean removeEldestEntry(
     java.util.Map.Entry<String,SoftReference<Bitmap>> eldest) {
    //如果软引用的个数大于了20，最旧的软引用将会被从链式哈希表中移出
    if(size()>SOFT_CACHE_NUM){
     return true;
    }
    return false;
   }
  };


  //点击开始按钮的时候 第一次 是访问网络 第二次在点击的话 缓存中已经存在了就不需要访问网络
  button1.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {

   @Override
   public void onClick(View v) {
    Bitmap bitmap=getBitmapFromMemory("memory");
    if(bitmap!=null){
     imageView1.setImageBitmap(bitmap);
    }else{
     Log.i(TAG,"--网络");
     pDialog.show();
     new Thread(new Runnable() {

      @Override
      public void run() {
       HttpClient httpClient=new DefaultHttpClient();
       HttpGet httpGet=new HttpGet("http://www.baidu.com/img/bdlogo.gif");
       try {
        HttpResponse response=httpClient.execute(httpGet);
        if(response.getStatusLine().getStatusCode() == 200){
         byte[] buffer=EntityUtils.toByteArray(response.getEntity());
         Message msg=Message.obtain();
         msg.what=1;
         msg.obj=buffer;
         handler.sendMessage(msg);
        }
       } catch (Exception e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
       }
      }
     }).start();
    }
   }
  });
 }

 public Bitmap getBitmapFromMemory(String key){
  //1.先从强引用中获取
  Bitmap bitmap=lruCache.get(key);
  if(bitmap!=null){
   //如果找到的话，把元素移到linkedHashMap的最前面，从而保证在lru算法中是最后被删除
    //LinkedHashMap是HashMap的一个子类，它保留插入的顺序，如果需要输出的顺序和输入时的相同，那么就选用LinkedHashMap。
   //先从队列中删除，在重新放入到队列中就是在队列的最后进入的一个,也就是队列的第一位的（也就是最后被移除的），主要是想保证最近使用的最后被移除。。。
   lruCache.remove(key);

   lruCache.put(key,bitmap);
   Log.i(TAG,"--强引用");
   return bitmap;
  }

  //2.如果强引用中没有找到的话 如果软引用中存在就将它移到强引用中 然后软引用移除
  SoftReference<Bitmap> bitmapReference=softReference.get(key);
  if(bitmapReference!=null){
   bitmap=bitmapReference.get();
   if(bitmap!=null){
    //添加到强引用中
    lruCache.put(key,bitmap);
    //从软引用中移除
    softReference.remove(key);

    Log.i(TAG,"--软引用");
    return bitmap;
   }else{
    softReference.remove(key);
   }
  }
  return null;
 }

 /**
     * 添加图片到缓存
     */
    public void addBitmapToMemory(String key,Bitmap bitmap) {
     if(bitmap!=null){
      Log.i(TAG,"--添加到强引用中");
      lruCache.put(key,bitmap);
     }
    }
}

原文地址：https://blog.csdn.net/lwzhang1101