WeakReference bitmap 缓存，
但是不推荐使用这种方式。从 Android 2.3 (API Level 9) 开始，垃圾回收开始强制的回收掉 
soft/weak 

 

引用 从而导致这些缓存没有任何效率的提升。
 

另外，在 Android 3.0 (API Level 11)之前，这些缓存的 Bitmap 数据保存在底层内存(native 
memory)中，并且达到预定条件后也不会释放这些对象，从而可能导致
程序超过内存限制并崩溃。

 

在使用 LruCache 的时候，需要考虑如下一些因素来选择一个合适的缓存数量参数：
程序中还有多少内存可用
同时在屏幕上显示多少图片？要先缓存多少图片用来显示到即将看到的屏幕上？
设备的屏幕尺寸和屏幕密度是多少？超高的屏幕密度(xhdpi 

 

例如 Galaxy Nexus)

设备显示同样的图片要比低屏幕密度(hdpi 

 

例如 Nexus S)设备需要更多的内存。

图片的尺寸和格式决定了每个图片需要占用多少内存
图片访问的频率如何？一些图片的访问频率要比其他图片高很多？如果是这样的话，您
可能需要把这些经常访问的图片放到内存中。
在质量和数量上如何平衡？有些情况下保存大量的低质量的图片是非常有用的，当需要
的情况下使用后台线程来加入一个高质量版本的图片。
这里没有万能配方可以适合所有的程序，您需要分析您的使用情况并在指定自己的缓存
策略。使用太小的缓存并不能起到应有的效果，而使用太大的缓存会消耗更多

 

的内存从而有可能导致 java.lang.OutOfMemory 异常或者留下很少的内存供您的程序其他
功能使用。

 

下面是一个使用 LruCache 缓存的示例:
private LruCache""> mMemoryCache; 
                                                               
@Override 
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 
    ... 
    // Get memory class of this device, exceeding this amount will throw an 
    // OutOfMemory exception. 
    final int memClass = ((ActivityManager) context.getSystemService( 
            Context.ACTIVITY_SERVICE)).getMemoryClass(); 
                                                               
    // Use 1/8th of the available memory for this memory cache. 
    final int cacheSize = 1024 * 1024 * memClass / 8; 
                                                               
    mMemoryCache = new LruCache"">(cacheSize) { 
        @Override 
        protected int sizeOf(String key, Bitmap bitmap) { 
            // The cache size will be measured in bytes rather than number of items. 
            return bitmap.getByteCount(); 
        } 
    }; 
    ... 
}                                                               

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