解读

面试官问“三级缓存架构”并不是想听“L1/L2/L3”这种芯片级概念，而是考察你对移动端“数据加载性能与用户体验”这一核心场景的系统化思考。国内 App 日活高、网络复杂（弱网、高时延、省流量）、机型碎片，任何一次多余请求都可能带来耗电、卡顿、投诉。因此，能否用“内存-磁盘-网络”三级缓存把“最快命中、最少请求、最小流量”做到极致，是衡量候选人是否具备“工程化落地能力”的关键。回答时要突出三点：

1. 每一级的数据结构、生命周期与淘汰策略；
2. 读/写两条时间链的完整协作流程；
3. 异常与一致性兜底方案（磁盘坏块、网络 304、CDN 回源失败等）。

知识点

1. 内存缓存（Memory Cache）

   • 实现：LruCache / LinkedHashMap + 强引用 + 同步锁；图片场景用 AndroidX Collection 的 LruCache，Object 场景可自定义 SizeOf 逻辑。
   • 容量：Runtime.maxMemory() 的 1/8 是官方推荐，国内 4 G 小内存机型可动态下探到 1/16。
   • 淘汰：LRU + 引用队列弱引用兜底；onLowMemory() / onTrimMemory() 主动释放。

2. 磁盘缓存（Disk Cache）

   • 实现：DiskLruCache（JakeWharton 版）或 OKIO 自己写 FIFO/LRU；国内 ROM 管控严，必须放 Context.getCacheDir()，勿用外置存储。
   • 容量：10~50 MB 区间，按可用空间比例（getUsableSpace()）动态调整；老机型 sdcard 与内部存储合并场景要留 200 MB 安全垫。
   • 索引：以 URL 的 MD5 作为文件名，避免中文与特殊字符；header 中 etag/lastModified 存到同目录 *.meta，用于网络层做 304 校验。

3. 网络缓存（Network Cache）

   • 实现：HTTP 协议缓存（Cache-Control、ETag、Last-Modified）；国内厂商 CDN 普遍支持 Range 与 304，注意“微信/QQ 分享”场景下 CDN 回源带短链签名，容易把 302 当成新资源。
   • 离线：可配合 WorkManager 做“后台预拉”与“差分更新”，把热点资源提前放进磁盘缓存，降低高峰并发。

4. 协作流程（读链）
   ① UI 线程发起数据请求；
   ② 内存缓存同步命中？直接返回主线程并终止；
   ③ 未命中则开子线程进磁盘缓存，命中后解码→写回内存→返回主线程；
   ④ 磁盘也未命中，走网络下载→写入磁盘→写入内存→返回主线程；
   ⑤ 网络 304 场景，把磁盘文件时间戳更新后直接当成新数据使用，避免二次解码。

5. 协作流程（写链）
   ① 网络层收到 200 新数据，先写临时文件（*.tmp），校验 Content-Length 与 MD5 防 CDN 劫持；
   ② 校验通过 rename 到目标文件，同时把 etag/lastModified 写 *.meta；
   ③ 把文件解码后插到内存缓存，若内存超限触发 LRU 淘汰，仅清内存不清磁盘；
   ④ 发送 LocalBroadcast 或 EventBus 通知 UI 刷新，避免重复加载。

6. 一致性 & 异常

   • 磁盘损坏：catch IOException 后自动删除脏文件，降级到网络；
   • 内存同步：使用原子引用 + CopyOnWrite 防止解码过程中被回收；
   • 多进程：图片浏览器/推送弹窗场景可能出现多进程，磁盘缓存必须加文件锁（FileLock）或使用 ContentProvider 封装；
   • 权限：Android 11 分区存储，磁盘缓存只能在内置目录，getExternalCacheDir() 需要 MEDIA_ACCESS 权限，面试时主动提“不会违规写外置”。

答案

三级缓存架构是指“内存缓存—磁盘缓存—网络缓存”由近到远的三层数据容器，其核心目标是“用最快路径命中、用最少流量更新”。
读数据时，先在当前线程查 LruCache，命中即返回；未命中则开线程进 DiskLruCache，命中后解码并回写内存，再返回主线程；磁盘也未命中才走网络，下载完成后先写磁盘、再写内存，最后返回。
写数据时，网络层收到新资源先做完整性校验，确认无误后落盘并更新索引，再把解码对象插到内存；若内存超限按 LRU 淘汰，磁盘与网络层不受影响。
通过 HTTP 304 与本地索引比对，可保证“磁盘不重复下载、内存不重复解码”，在弱网、省流、高并发场景下把流量节省 30% 以上，把图片加载耗时控制在 50 ms 内，从而满足国内 16 ms 帧率与 2 G 网络并存的现实环境。

拓展思考

1. 折叠屏/多窗口场景下内存缓存容量是否需要动态翻倍？如何与 onConfigurationChanged() 联动？
2. 国内厂商后台清理激进，DiskLruCache 被系统一键清除后，如何结合 WorkManager 做“断点续拉”与“差分更新”？
3. 隐私合规趋严，磁盘缓存里可能残留用户头像或证件照，如何在上传成功后立即物理擦除（RandomAccessFile 写 0）并通过 SecurityProvider 做取证不可恢复？
4. 直播电商秒杀场景，瞬间千万级并发，三级缓存如何与 CDN 预热、HTTP/3 QUIC、边缘函数（Edge Function）协同，做到“单 URL 单节点 1 秒 5 万次请求”不击穿？