android緩存大小

Ⅰ android本地緩存機制

方法/步驟
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二級緩存工作機制
所謂二級緩存實際上並不復雜，當Android端需要獲得數據時比如獲取網路中的圖片，我們首先從內存中查找（按鍵查找），內存中沒有的再從磁碟文件或sqlite中去查找，若磁碟中也沒有才通過網路獲取；當獲得來自網路的數據，就以key-value對的方式先緩存到內存（一級緩存），同時緩存到文件或sqlite中（二級緩存）。注意：內存緩存會造成堆內存泄露，所有一級緩存通常要嚴格控制緩存的大小，一般控制在系統內存的1/4。
理解了二級緩存大家可能會有個問題網路中的數據是變化的，數據一旦放入緩存中，再取該數據就是從緩存中獲得，這樣豈不是不能體現數據的變化？我們在緩存數據時會設置有效時間，比如說30分鍾，若超過這個時間數據就失效並釋放空間，然後重新請求網路中的數據。有的童鞋就問30分鍾內咋辦？那好吧，我也沒招了，只有下拉刷新了， 實際上這不是問題。
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二級緩存的實現
如何實現二級緩存，有很多技術方案，在這里我們使用 ASimpleCache框架來給大家演示一下，通過名字就可以看出它是很容易實現的。
1、ACache介紹
ASimpleCache是一個輕量級的開源cache框架，實際上就是一個叫ACache的java類。已經在商業項目中使用，運行效果不錯。
2、ACache使用
我們先做一個實現數據緩存的案例，然後再歸納一下主要的方法
編寫NewsListActivity主要代碼如下：

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創建ACache組件
ACache acache=ACache.get(context)
或
ACache acache=ACache.get(context,max_size,max_count)
參數說明：
max_size:設置限制緩存大小，默認為50M
max_count:設置緩存數據的數量，默認不限制
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設置緩存數據
acache.put(key,data,time)或acache.put(key,data)
將數據同時上存入一級緩存（內存Map）和二級緩存（文件）中
參數說明：
Key：為存入緩存的數據設置唯一標識，取數據時就根據key來獲得的
Data：要存入的數據，acache支持的數據類型如圖所示：
有String、可序列化的對象、位元組數組、Drawable等Time:設置緩存數據的有效時間，單位秒

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從緩存中取數據
提供一系列getAsXXX()方法，如圖所示。
根據不同存入數據，調用不同的方法取數據

Ⅱ 如何獲取android 當前app的緩存大小

第一步，修改androidmanifest.xml，添加許可權；第二步，檢測並引導用戶開啟許可權；第三步，使用usagestatsmanager來獲取當前運行的app；

Ⅲ 請教貼android本地緩存機制

Android中提供的緩存機制是利用本地存儲實現的。
（1）新下載數據的時候，將數據緩存到本地。
（2）再次下載之前，先判定該資源是否已經被緩存，如果是，則優先使用本地資源；如果沒有被緩存，則湊個網路上下載資源，並進行緩存。
實際上使用緩存機制的時候，還要考慮到額外的兩個條件：空間和時間。
對於存儲空間的條件限制，處理方法一般是結合應用下載量大小和用戶選擇來確定，比如以緩存文本為主的應用，由於文本本身佔用極小的空間，其緩存大小可以根據用戶的磁碟空間大小來確定；以緩存圖片為主應用，由於圖片佔用空間較大，更加需要用戶參與指定空間大小。
對於時間的限制，可以通過設定緩存的過期時間來實現，為下載到緩存的數據設定時間戳，在讀取該緩存的時候，比較時間戳，超過時間限制的則需要更新該緩存。
在清空應用緩存的時候也需要謹慎，在存儲空間已滿，用戶注銷的時候可以考慮清空該用戶的整個緩存，而在普通升級應用的情況下並不需要清空整個緩存。

Ⅳ 安卓手機相冊緩存文件巨大解決辦法

安卓相冊緩存文件巨大，系統自動生成DCIM文件夾，裡面什麼東西也沒有，但會佔用儲存卡幾G的內存。

實測可用的一個辦法:

先重建DICM文件夾，在裡面建個文件 名字就是thumbnails，然後再拍張照，就會發現文件夾為實際大小，而不是哪怕只有幾張照片也動輒好幾個G了。希望你也有用。

Ⅳ android本地緩存圖片最大取多大的空間較為

相冊圖片預取緩存策略是內存緩存（硬引用LruCache、軟引用SoftReference<Bitmap>）、外部文件緩存（context.getCachedDir()），緩存中取不到的情況下再向服務端請求下載圖片。同時緩存三張圖片（當前預覽的這張，前一張以及後一張）。1.內存緩存//需要導入外部jar文件 android-support-v4.jar
import android.support.v4.util.LruCache;
//開辟8M硬緩存空間
private final int hardCachedSize = 8*1024*1024;
//hard cache
private final LruCache<String, Bitmap> sHardBitmapCache = new LruCache<String, Bitmap>(hardCachedSize){
@Override
public int sizeOf(String key, Bitmap value){
return value.getRowBytes() * value.getHeight();
}
@Override
protected void entryRemoved(boolean evicted, String key, Bitmap oldValue, Bitmap newValue){
Log.v("tag", "hard cache is full , push to soft cache");
//硬引用緩存區滿，將一個最不經常使用的oldvalue推入到軟引用緩存區
sSoftBitmapCahe.put(key, new SoftReference<Bitmap>(oldValue));
}
}

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