Android 緩存設計場景與 LruCache 使用指南

何時需要緩存？

• 圖片加載：列表、畫廊、頭像等重複顯示的圖片，避免重複解碼與網路請求。
• 網路資料：首頁資訊流、配置資料、用戶資料，減少請求延遲與流量。
• 計算結果：複雜排序、過濾、聚合結果，避免重複 CPU 密集運算。
• 資料庫查詢：熱點查詢結果，降低 IO 壓力。

Android 內建方案：LruCache

android.util.LruCache<K, V> 基於 LRU（最近最少使用）演算法，自動淘汰最久未訪問項目，適合記憶體敏感場景。

圖片緩存典型實現

public class BitmapLruCache extends LruCache<String, Bitmap> {
    public BitmapLruCache(int maxSizeKB) {
        super(maxSizeKB * 1024); // 單位：Byte
    }
    @Override
    protected int sizeOf(String key, Bitmap value) {
        return value.getByteCount(); // API 12+ 可用 getAllocationByteCount()
    }
}

// 使用
int maxMemory = (int) (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024);
int cacheSize = maxMemory / 8; // 佔 1/8 記憶體
BitmapLruCache cache = new BitmapLruCache(cacheSize);

cache.put(url, bitmap);
Bitmap bm = cache.get(url);

最佳實踐

• 結合 DiskLruCache 實現兩級緩存（記憶體 + 磁碟）。
• 使用 Glide、Picasso、Coil 等成熟圖片庫，內部已封裝緩存邏輯。
• 避免緩存大型物件導致 OOM，及時 recycle() 不再使用的 Bitmap。