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= Kotlin缓存机制 =

== 简介 ==  
'''Kotlin缓存机制'''是一种通过临时存储数据以提高程序性能的技术。在Kotlin中，缓存通常用于减少重复计算、数据库查询或网络请求的开销，从而提升响应速度并降低资源消耗。缓存可以存储在内存（如对象、集合）、磁盘或分布式系统中，具体实现取决于应用场景。  

Kotlin本身不提供内置的缓存库，但开发者可以通过标准库（如`MutableMap`）、第三方库（如Caffeine、Ehcache）或JVM平台特性（如`SoftReference`）实现缓存逻辑。本章将重点介绍内存缓存的常见模式与实践。

== 缓存类型 ==  
Kotlin中常见的缓存类型包括：  
* '''内存缓存'''：使用数据结构（如`HashMap`）存储键值对，生命周期与应用进程一致。  
* '''软引用/弱引用缓存'''：通过`SoftReference`或`WeakReference`避免内存泄漏，允许垃圾回收器在内存不足时回收缓存。  
* '''第三方缓存库'''：如Caffeine提供的自动过期、大小限制等高级功能。  

=== 内存缓存示例 ===  
以下是一个简单的内存缓存实现：  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class SimpleCache<K, V> {  
    private val cache = mutableMapOf<K, V>()  

    fun get(key: K): V? = cache[key]  
    fun put(key: K, value: V) { cache[key] = value }  
    fun clear() { cache.clear() }  
}  

// 使用示例  
fun main() {  
    val userCache = SimpleCache<String, String>()  
    userCache.put("user1", "Alice")  
    println(userCache.get("user1")) // 输出: Alice  
}  
</syntaxhighlight>  

=== 软引用缓存示例 ===  
利用`SoftReference`实现内存敏感型缓存：  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class SoftRefCache<K, V> {  
    private val cache = mutableMapOf<K, SoftReference<V>>()  

    fun get(key: K): V? = cache[key]?.get()  
    fun put(key: K, value: V) { cache[key] = SoftReference(value) }  
}  
</syntaxhighlight>  

== 缓存策略 ==  
常见的缓存策略包括：  
* '''FIFO（先进先出）'''：淘汰最早加入的条目。  
* '''LRU（最近最少使用）'''：淘汰最久未访问的条目（如`LinkedHashMap`实现）。  
* '''TTL（生存时间）'''：为条目设置固定过期时间。  

=== LRU缓存实现 ===  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class LRUCache<K, V>(private val maxSize: Int) : LinkedHashMap<K, V>() {  
    override fun removeEldestEntry(eldest: MutableMap.MutableEntry<K, V>?): Boolean = size > maxSize  
}  

// 使用示例  
fun main() {  
    val cache = LRUCache<String, Int>(2)  
    cache["a"] = 1  
    cache["b"] = 2  
    cache["c"] = 3 // 触发淘汰键"a"  
    println(cache) // 输出: {b=2, c=3}  
}  
</syntaxhighlight>  

== 实际应用案例 ==  
=== 案例1：图片加载缓存 ===  
在Android开发中，使用内存缓存存储已加载的图片：  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class ImageLoader(private val cache: MutableMap<String, Bitmap> = HashMap()) {  
    fun loadImage(url: String): Bitmap? {  
        return cache[url] ?: downloadImage(url)?.also { cache[url] = it }  
    }  

    private fun downloadImage(url: String): Bitmap? { /* 模拟网络请求 */ }  
}  
</syntaxhighlight>  

=== 案例2：API响应缓存 ===  
缓存网络API响应以减少重复请求：  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class ApiClient {  
    private val responseCache = ConcurrentHashMap<String, String>()  

    suspend fun fetchData(url: String): String {  
        return responseCache[url] ?: run {  
            val data = performNetworkRequest(url)  
            responseCache.putIfAbsent(url, data) ?: data  
        }  
    }  
}  
</syntaxhighlight>  

== 性能优化与陷阱 ==  
* '''内存泄漏'''：长期持有缓存可能导致对象无法回收，需定期清理或使用弱引用。  
* '''一致性'''：缓存数据可能与源数据不同步，需设计更新策略（如失效标记）。  
* '''线程安全'''：多线程环境下需使用`ConcurrentHashMap`或同步机制。  

=== 线程安全缓存示例 ===  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
class ThreadSafeCache<K, V> {  
    private val cache = ConcurrentHashMap<K, V>()  
    // 其他方法与SimpleCache类似  
}  
</syntaxhighlight>  

== 高级主题：缓存库集成 ==  
以Caffeine为例展示第三方库的使用：  
<syntaxhighlight lang="kotlin">  
// 添加依赖：implementation("com.github.ben-manes.caffeine:caffeine:3.x")  
val cache = Caffeine.newBuilder()  
    .maximumSize(100)  
    .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)  
    .build<String, String>()  

fun getData(key: String): String? = cache.getIfPresent(key)  
fun putData(key: String, value: String) { cache.put(key, value) }  
</syntaxhighlight>  

== 总结 ==  
Kotlin缓存机制是优化程序性能的重要手段，开发者需根据场景选择合适的数据结构、策略和库。关键点包括：  
* 理解内存管理与缓存生命周期  
* 权衡缓存大小与命中率  
* 处理并发与数据一致性  

<mermaid>  
graph LR  
    A[请求数据] --> B{缓存命中?}  
    B -->|是| C[返回缓存数据]  
    B -->|否| D[加载源数据]  
    D --> E[更新缓存]  
    E --> C  
</mermaid>

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