Question

我正在制作一个使用谷歌云终端作为后端的Android应用程序。所以我在应用程序中提出请求。我想在内存和存储中缓存这些请求的响应。

我想在手机上缓存响应，这样我就不必再做不必要的重复网络请求了。

我在互联网上搜索了一些内置的解决方案，但在google提供的api中找不到类似的内容。

我想要缓存大约2MB的数据。该数据分布在20个终点请求中。

实施此类缓存的最佳选择是什么？

Answer 1

我将回答我自己的问题，以便它可以帮助某人，直到有更清晰的解决方案可用。

我正在使用此库来缓存响应：https://github.com/vincentbrison/android-easy-cache

GCE结果为GenericJson。使用此SerializationUtil

使用此代码创建DualCache库样板。 dualCacheByteArray用于缓存回复，dualCacheDate用于跟踪time_to_live_for_response

public static final int APP_CACHE_VERSION = 1;
public static final String CACHE_ID = "cache_id_string";
public static final String CACHE_ID_DATE = "cache_id_date";
public static final int RAM_CACHE_SIZE = 5 * 1024 * 1024; // 5 mb
public static final int DISK_CACHE_SIZE = 15 * 1024 * 1024; //15 mb
public static final int RAM_CACHE_SIZE_DATE = 1 * 1024 * 1024; // 5 mb
public static final int DISK_CACHE_SIZE_DATE = 3 * 1024 * 1024; //15 mb


private DualCache<byte[]> dualCacheByteArray;
private DualCache<Date> dualCacheDate;

public DualCache<byte[]> getDualCacheByteArray() {
if (dualCacheByteArray == null) {
    dualCacheByteArray = new DualCacheBuilder<byte[]>(Constants.CACHE_ID, Constants.APP_CACHE_VERSION, byte[].class)
            .useReferenceInRam(Constants.RAM_CACHE_SIZE, new SizeOf<byte[]>() {
                @Override
                public int sizeOf(byte[] object) {
                    return object.length;
                }
            })
            .useDefaultSerializerInDisk(Constants.DISK_CACHE_SIZE, true);
    }
    return dualCacheByteArray;
}

public DualCache<Date> getDualCacheDate() {
if (dualCache == null) {
    dualCacheDate = new DualCacheBuilder<Date>(Constants.CACHE_ID_DATE, Constants.APP_CACHE_VERSION, Date.class)
            .useReferenceInRam(Constants.RAM_CACHE_SIZE_DATE, new SizeOf<Date>() {
                @Override
                public int sizeOf(Date date) {
                    byte[] b = new byte[0];
                    try {
                        ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
                        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(baos);
                        oos.writeObject(date);
                        oos.flush();
                        byte[] buf = baos.toByteArray();
                        return buf.length;
                    } catch (IOException e) {
                        Log.e("some prob", "error in calculating date size for caching", e);
                    }
                    return sizeOf(date);
                }
            })
            .useDefaultSerializerInDisk(Constants.DISK_CACHE_SIZE_DATE, true);
    }
    return dualCacheDate;
}

现在使用上述DualCache来缓存您的回复。

getDualCacheByteArray().put(YOUR_RESPONSE_CACHE_KEY, serializedProduct);
getDualCacheDate().put(YOUR_RESPONSE_CACHE_KEY, new Date());

在使用Google云端点发出新请求之前，如果旧响应已存在于缓存中，则应检入双缓存

public byte[] getCachedGenericJsonByteArray(String key, int cacheExpireTimeInMinutes) {
    Date cachingDate = getDualCacheDate().get(key);
    if(cachingDate!=null) {
        long expirationTime = TimeUnit.MILLISECONDS.convert(cacheExpireTimeInMinutes, TimeUnit.MINUTES);
        long timeElapsedAfterCaching = new Date().getTime() - cachingDate.getTime();
        if (timeElapsedAfterCaching >= expirationTime) {
            //the cached data has expired
            return null;
        } else {
            byte[] cachedGenericJsonByteArray = getDualCacheByteArray().get(key);
            return cachedGenericJsonByteArray;
        }
    } else {
    //result for this key was never cached or is cleared
    return null;
    }
}

如果缓存的字节数组不为null，则使用SerializationUtil对其进行反序列化并将其用作缓存响应，否则从Google云端点发出新请求

编辑：如Sanket Berde在其他答案中指出的那样，在每种情况下都不一定需要使用序列化工具

Answer 2

您可以实现一个名为android-easy-cache

的神奇图书馆

示例实现显示在我的回答here

中

如何在谷歌云端点缓存响应？

2 个答案: