解读

国内面试中，这道题既考察候选人对“内存缓存”这一高频优化点的理解深度，也暗含对“图片加载闭环”——下载→解码→缓存→复用→回收——的整体把控。面试官希望听到：

1. 对 LruCache 数据结构的精确描述（LinkedHashMap 双向链表 + 访问顺序排序）；
2. 容量设定策略（可用内存比例、屏幕像素密度、业务场景）；
3. 与 Bitmap 强引用、软引用、弱引用的取舍；
4. 线程安全与并发访问；
5. 与磁盘缓存、复用池（BitmapPool）的协同；
6. 版本差异（API 12 之前无 LruCache 时如何手写，Android 4.4 前后 Bitmap 内存模型差异）；
7. 线上灰度指标（缓存命中率、GC 次数、PSS 增长曲线）。

回答时切忌只背“最近最少使用”六个字，而要给出“可落地的数值 + 代码骨架 + 性能验证”。

知识点

1. LruCache 源码级原理：LinkedHashMap 三参构造 accessOrder=true，每次 get/put 把节点移至队尾，trimToSize 从队头循环移除。
2. Bitmap 内存占用计算：width * height * 每像素字节数（ARGB_8888 为 4 字节）；在 Android 7.0 之前 Bitmap 像素存 native 层，7.0 之后移回 Java 堆，影响 GC 策略。
3. 缓存容量设定：国内主流方案为“运行时最大内存的 1/8～1/6”，再按屏幕分辨率做系数修正，例如 1080P 手机取 1/6，2K 屏取 1/8，防止高分辨率图片瞬间打满。
4. 并发安全：LruCache 自带 synchronized，但自定义加载器内部仍需把“内存缓存命中→UI 线程回调”与“磁盘/网络加载→线程池解码”两条路径拆成独立锁域，避免 UI 阻塞。
5. Bitmap 复用池：inBitmap 参数要求新 Bitmap 的内存 <= 旧 Bitmap 的内存，且 inSampleSize=1 时必须尺寸完全一致；国内厂商 ROM 对 inBitmap 校验策略略有差异，需灰度兼容。
6. 缓存命中率监控：利用美团 Raptor、腾讯 Matrix 或字节 ByteHook 插桩，统计 LruCache.hitCount / missCount，线上低于 85% 即触发告警。
7. 国内合规：若图片含用户头像，需遵循《个人信息保护法》加密缓存，禁用全局可读目录；若集成第三方 SDK，需在隐私清单中声明“SDCard 缓存”用途。

答案

1. LruCache 定义
   Android 提供的泛型哈希链表缓存，内部用 LinkedHashMap 按访问顺序排序，当元素超过 maxSize 时，从队头移除“最近最少使用”项，时间复杂度 O(1)。

2. 容量计算与初始化

   val maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory()
   val cacheSize = (maxMemory / 1024 / 6).toInt() // 单位 KB，约 1/6
   val memoryCache = object : LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
       override fun sizeOf(key: String, bitmap: Bitmap): Int {
           return bitmap.byteCount / 1024 // KB
       }
   }
   

3. 线程安全封装
   对内存缓存做一层代理，所有读写走主锁，但把“解码”任务放到线程池，解码完成后再一次性提交到主线程，避免持有锁做耗时 IO。

4. 与复用池协同
   解码前从 BitmapPool 查找可复用对象，设置 Options.inBitmap；若复用失败则回退到普通解码。解码成功后将旧 Bitmap 回收到池中。

5. 生命周期对齐
   在 Activity.onLowMemory() 与 ComponentCallbacks2.onTrimMemory() 中分别调用 memoryCache.evictAll() 与 memoryCache.trimToSize(newSize)，防止后台被系统杀死。

6. 命中率验证
   线下用 Systrace + Perfetto 观察：连续滑动 RecyclerView 200 张图片，目标帧率 ≥ 55 fps，缓存命中率 ≥ 90%，PSS 增长 ≤ 15 MB。

拓展思考

1. 分层缓存架构：把“内存缓存→磁盘缓存→网络”做成责任链，国内弱网场景下磁盘缓存 TTL 可拉长至 7 天，但需在 HTTP 响应头加入 Cache-Control: max-age=604800，并兼容 CDN 劫持导致的 404 替换图。
2. 大图片分片缓存：针对电商长图，先按 256 px 高切片，再对每片做 LruCache 缓存，滑动时按需解码，降低峰值内存。
3. 零拷贝渲染：Android 10 以上引入 ImageDecoder，可把解码后像素直接映射到 HardwareBuffer，结合 SurfaceFlinger 的 GPU 纹理缓存，实现“解码→渲染”零次 memcpy，适合 4K 视频封面。
4. 隐私沙盒适配：Android 13 细化 READ_MEDIA_IMAGES 权限，自定义加载器需把磁盘缓存目录迁移到 app-specific 路径，避免触发新权限弹窗；同时把缓存索引加密存储在 JetSec 提供的 EncryptedFile，防止 root 设备被拷走。
5. 动态调参：利用 MVI 架构把“缓存命中率、GC 次数、电量消耗”作为状态流，后台下发实验参数，实时调整 cacheSize 与池大小，实现“千人千面”的内存策略。