BlobCache算法详解学习笔记

【BlobCache算法详解】BlobCache算法和LruCache算法是android中的图片缓存算法。LruCache算法在日常开发中用得比较多，但BlobCache却用得比较少，网上介绍的文章也是少得可怜。
跟LruCache不一样，BlobCache并不属于android的util，BlobCache最开始使用的地方是谷歌的Gallery，具体源码可以查看：BlobCache
一、BlobCache框架

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BlobCache会在本地保存三个文件imageCache.idx、imageCache.0、imageCache.1（后缀固定，但前缀名字可以自定义）。其中imageCache.idx是数据的索引文件，imageCache.0和imageCache.1是保存数据的文件。
BlobCache算法的核心就是将所有的缓存数据都保存在同一个data文件中（imageCache.0或imageCache.1），记录缓存数据的索引保存在imageCache.idx文件中，由于imageCache.idx文件内存占用较小，读写时会把整个imageCache.idx文件映射至内存，然后使用RandomAccessFile随机读取接口，像操作指针一样控制index的偏移量读写data文件对应位置的数据。由于缓存文件存储在同一个文件下，缓存数据只能增加不能删除，BlobCache巧妙通过两个data文件(active和inactive即imageCache.0和imageCache.1)的翻转来实现缓存数据的删除更新。
二、索引文件（imageCache.idx）

// index header offset private static final int IH_MAGIC = 0; private static final int IH_MAX_ENTRIES = 4; private static final int IH_MAX_BYTES = 8; private static final int IH_ACTIVE_REGION = 12; private static final int IH_ACTIVE_ENTRIES = 16; private static final int IH_ACTIVE_BYTES = 20; private static final int IH_VERSION = 24; private static final int IH_CHECKSUM = 28; private static final int INDEX_HEADER_SIZE = 32; // Appends the data to the active file. It also updates the hash entry. // The proper hash entry (suitable for insertion or replacement) must be // pointed by mSlotOffset. private void insertInternal(long key, byte[] data, int length) throws IOException { byte[] header = mBlobHeader; int sum = checkSum(data); writeLong(header, BH_KEY, key); writeInt(header, BH_CHECKSUM, sum); writeInt(header, BH_OFFSET, mActiveBytes); writeInt(header, BH_LENGTH, length); mActiveDataFile.write(header); mActiveDataFile.write(data, 0, length); // key：8个字节 mIndexBuffer.putLong(mSlotOffset, key); // offset 4个字节 mIndexBuffer.putInt(mSlotOffset + 8, mActiveBytes); mActiveBytes += BLOB_HEADER_SIZE + length; writeInt(mIndexHeader, IH_ACTIVE_BYTES, mActiveBytes); }

private void resetCache(int maxEntries, int maxBytes) throws IOException { mIndexFile.setLength(0); // truncate to zero the index mIndexFile.setLength(INDEX_HEADER_SIZE + maxEntries * 12 * 2); mIndexFile.seek(0); byte[] buf = mIndexHeader; // MAGIC 4个字节 writeInt(buf, IH_MAGIC, MAGIC_INDEX_FILE); // MAX_ENTRIES 4个字节 writeInt(buf, IH_MAX_ENTRIES, maxEntries); // MAX_BYTES 4个字节 writeInt(buf, IH_MAX_BYTES, maxBytes); writeInt(buf, IH_ACTIVE_REGION, 0); writeInt(buf, IH_ACTIVE_ENTRIES, 0); writeInt(buf, IH_ACTIVE_BYTES, DATA_HEADER_SIZE); writeInt(buf, IH_VERSION, mVersion); writeInt(buf, IH_CHECKSUM, checkSum(buf, 0, IH_CHECKSUM)); mIndexFile.write(buf); // This is only needed if setLength does not zero the extended part. // writeZero(mIndexFile, maxEntries * 12 * 2); mDataFile0.setLength(0); mDataFile1.setLength(0); mDataFile0.seek(0); mDataFile1.seek(0); writeInt(buf, 0, MAGIC_DATA_FILE); mDataFile0.write(buf, 0, 4); mDataFile1.write(buf, 0, 4); }

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BlobCache的索引文件（imageCache.idx）分成两部分，前面32字节为用于记录数据的头部，依次分别为：MAGIC、MAX_ENTRIES、MAX_BYTES、ACTIVE_REGION、ACTIVE_ENTRIES、ACTIVE_BYTES、VERSION、CHECKSUM，都是占4个字节；后面的是存储图片的key和该key对应的图片在数据文件中的起始位置，分别占8个字节和4个字节，总共12个字节。
三、数据文件（imageCache.0、imageCache.1）

private void resetCache(int maxEntries, int maxBytes) throws IOException { mIndexFile.setLength(0); // truncate to zero the index mIndexFile.setLength(INDEX_HEADER_SIZE + maxEntries * 12 * 2); mIndexFile.seek(0); byte[] buf = mIndexHeader; 。。。。。。。。。。。。。。 // This is only needed if setLength does not zero the extended part. // writeZero(mIndexFile, maxEntries * 12 * 2); mDataFile0.setLength(0); mDataFile1.setLength(0); mDataFile0.seek(0); mDataFile1.seek(0); writeInt(buf, 0, MAGIC_DATA_FILE); // MAGIC 4个字节 mDataFile0.write(buf, 0, 4); mDataFile1.write(buf, 0, 4); }

// blob header offset private static final int BH_KEY = 0; private static final int BH_CHECKSUM = 8; private static final int BH_OFFSET = 12; private static final int BH_LENGTH = 16; private static final int BLOB_HEADER_SIZE = 20;

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BlobCache的数据文件（imageCache.0、imageCache.1）分成两部分，前面部分是MAGIC，占4个字节；后面部分是图片的所有数据，包括Blob头部和数据。Blob头部又包括KEY（8字节）、CHECKSUM（4字节）、OFFSET（4字节）、LENGTH（4字节），总共20字节；数据是指图片的数据，其长度是变化的，在Blob头部的LENGTH字段中存储。
四、写入图片数据流程
需要预先生成图片的key和data数据文件

// Inserts a (key, data) pair into the cache. public void insert(long key, byte[] data) throws IOException { if (DATA_HEADER_SIZE + BLOB_HEADER_SIZE + data.length > mMaxBytes) { throw new RuntimeException("blob is too large!"); }// 校验数据文件大小是否达到上限 if (mActiveBytes + BLOB_HEADER_SIZE + data.length > mMaxBytes || mActiveEntries * 2 >= mMaxEntries) { // 翻转两个data文件(active和inactive即imageCache.0和imageCache.1) flipRegion(); }// 根据key，在索引文件中查找是否存在文件，如果存在，则获取位置 if (!lookupInternal(key, mActiveHashStart)) { // If we don't have an existing entry with the same key, increase // the entry count. mActiveEntries++; writeInt(mIndexHeader, IH_ACTIVE_ENTRIES, mActiveEntries); }// 插入数据 insertInternal(key, data, data.length); // 更新索引文件 updateIndexHeader(); }

流程图：

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五、读取图片数据流程
读取图片数据，需要关键的key。请求时，需要传入封装好的LookupRequest，也可以只传key，使用内部封装的LookupRequest。LookupRequest封装了key、buffer和length：

public static class LookupRequest { public long key; // input: the key to find public byte[] buffer; // input/output: the buffer to store the blob public int length; // output: the length of the blob }

读取到相应的图片数据则返回true，否则返回false：

public boolean lookup(LookupRequest req) throws IOException { // Look up in the active region first. if (lookupInternal(req.key, mActiveHashStart)) { if (getBlob(mActiveDataFile, mFileOffset, req)) { return true; } }// We want to copy the data from the inactive file to the active file // if it's available. So we keep the offset of the hash entry so we can // avoid looking it up again. int insertOffset = mSlotOffset; // Look up in the inactive region. if (lookupInternal(req.key, mInactiveHashStart)) { if (getBlob(mInactiveDataFile, mFileOffset, req)) { // If we don't have enough space to insert this blob into // the active file, just return it. if (mActiveBytes + BLOB_HEADER_SIZE + req.length > mMaxBytes || mActiveEntries * 2 >= mMaxEntries) { return true; } // Otherwise copy it over. mSlotOffset = insertOffset; try { insertInternal(req.key, req.buffer, req.length); mActiveEntries++; writeInt(mIndexHeader, IH_ACTIVE_ENTRIES, mActiveEntries); updateIndexHeader(); } catch (Throwable t) { Log.e(TAG, "cannot copy over"); } return true; } }return false; }

流程图：

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六、BlobCache、DiskLruCache读取时间对比
这部分放在下一篇文章中
七、BlobCache在开发中的使用
这部分也放在下下一篇文章中
参考文章： 1、https://blog.csdn.net/Zj090308/article/details/51346471
2、https://blog.csdn.net/leven98/article/details/106332411/