线程安全的iOS通用缓存-SwiftlyCache
iOS开发中或多或少都会使用到Cache来减少网络请求,在网络上也有很多使用Objective-c开发的Cache框架,而Swift开发的Cache框架相对来说就要少一些,所以我就用Swift 5开发了一款Cache库-SwiftlyCache(https://github.com/hlc0000/SwiftlyCache)
特性:
- 支持所有遵守
Codable协议的数据类型 - 支持
LRU淘汰算法 - 当收到内存警告或者App进入后台时,内存缓存可以配置为自动清空或者手动清空
- 支持使用
Subscript，使读写数据更加方便 - 提供了
MultiCacheGennerator、MemoryCacheGenerator、DiskCacheGenerator用于支持for..in、compactMap、map、filter等方法
架构图:
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成员职责划分:
CacheAware:提供了一些基本接口的协议,MultiCache,MemoryCache,DiskCache等都遵守该协议.
MultiCache:多重缓存,调用MemoryCache以及DiskCache相关方法.
MemoryCache:负责处理容量小,相对高速的内存缓存,线程安全,支持异步操作,支持自动和手动清理缓存功能.
MemoryStorage:MemoryCache使用的双向链表类.
LinkedNode:双向链表节点类.
DiskCache:负责处理容量大,相对低速的磁盘缓存,线程安全,支持异步操作,自动和手动清理缓存功能.
DiskStorage:DiskCache内部实现类.
DiskStorageItem:用于加载磁盘缓存数据使用的.
SwiftlyCache支持使用Subscript,读写更加方便.
SwiftlyCache提供了MultiCacheGenerator、MemoryCacheGenerator、DiskCacheGenerator用于支持for... in、compactMap、 map、filter等一系列方法
使用方法:
CocoaPods:
1.在Podfile中添加pod SwiftlyCache
2.执行pod install或者pod update
3.导入 SwiftlyCache
手动导入:
1.下载SwiftlyCache文件夹内所有内容
2.将SwiftlyCache内的源文件添加到你的工程
属性的使用:
MemoryCache可供使用的属性:
设置最大的内存缓存容量(0为不限制)
public var totalCostLimit:vm_size_t = 0
设置最大的内存缓存数量
public var totalCountLimit:vm_size_t = 0
系统内存警告是否删除所有内存数据，默认为true
public var autoRemoveAllObjectWhenMemoryWarning =true
进入后台是否删除所有内存数据，默认为true
public var autoRemoveAllObjectWhenEnterBackground =true
DiskCache可供使用的属性:
设置最大的磁盘缓存容量(0为不限制)
public var maxSize:vm_size_t = 0
设置最大的磁盘缓存数量
public var maxCountLimit:vm_size_t = 0
缓存的过期时间(默认是一周)
public var maxCachePeriodInSecond:TimeInterval = 60 * 60 * 24 * 7
自动检查时间设置(默认为120秒)
自动检查磁盘缓存是否达到限制,如果达到限制,则自动丢弃部分数据(缓存最大容量限制、缓存最大个数限制、数据是否过期)
public var autoInterval:TimeInterval = 120
接口的使用:
MultiCache和MemoryCache,DiskCache中的设置缓存、获取缓存、根据key查询是否存在对应的缓存数据、移除全部缓存数据、根据key移除对应的缓存数据都是遵守CacheAware协议的
设置缓存对象:(Value为所有遵守Codable协议的数据类型)
public funcset(forKey key: String, value: Value?, cost: vm_size_t = 0)->Bool
public funcset(forKey key:String,value:Value?,cost:vm_size_t = 0,completionHandler:@escaping((_ key:String,_ finished:Bool) -> Void))
可以通过Subscript的形势设置缓存key、Value
cache["key"] = Value
获取缓存对象
public func object(forKey key: String) -> Value?public func object(forKey key:String,completionHandler:@escaping((_ key:String,_ value:Value?) -> Void))
也可以通过Subscript的方式获取对应的缓存对象
let object = cache["key"]
根据给定的key查找缓存中是否存在对应的Value
public func isExistsObjectForKey(forKey key: String) -> Bool
public func isExistsObjectForKey(forKey key:String,completionHandler:@escaping((_ key:String,_ contain:Bool) -> Void))
根据key移除缓存中对应的value
public func removeObject(forKey key: String)
public func removeObject(forKey key: String, completionHandler: @escaping (() -> Void))
移除所有缓存
public func removeAll()public func removeAll(completionHandler:@escaping(() -> Void)
也可以通过for ... in、compactMap、 map、filter等方式获取到对应的缓存数据
public func makeIterator() -> MultiCacheGenerator
let iterator = cache.makeIterator()
while let result = iterator.next(){}
let flatMapResult = cache.compactMap{$0}
print("flatMapResult:\(flatMapResult)")
let filterResult = cache.filter{(key,object) -> Bool in return key =="shirley2"}
print("filterResult:\(filterResult)")
cache.forEach(print($0) )
let values = cache.map{return$0}
print("value:\(value)")
for(key,object) in cache{
print("key:\(key),object:\(object)")
}
MultiCache与MemoryCache所有的可供使用的接口就介绍完了,DiskCache除了上述所有接口之外还有以下几个:
移除所有过期数据
public func removeAllExpired()->Bool{}
获取磁盘缓存总个数
public func getTotalItemCount()->Int}
public func getTotalItemCount(completionHandler:@escaping((_ count:Int)->Void)){}
获取磁盘缓存总占用容量
public func getTotalItemSize()->Int32{}
public func getTotalItemSize(completionHandler:@escaping((_ size:Int32)->Void)){}
性能对比:
之前也看过一些用Objective-c开发的Cache框架,比如PINCache,YYCache等,也基本了解了他们的一些优缺点,所以在SwiftlyCache中也尽量融合了他们的一些优点.
单线程下的MemoryCache性能测试(150000次)
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PINMemoryCache写入数据时采用三个字典的方式分别记录缓存对象、缓存时间、缓存容量,在每次写入数据时都需要依次对三个字典进行写入操作.
YYMemoryCache和SwiftlyCache在每次写入数据的时候最多只需要对字典进行一次写入操作.
在每次缓存数据完成之后,都需要丢弃超出TotalCount和TotalCost的数据,PINMemoryCache在淘汰时都需要对Date字典重新进行排序,然后再丢弃掉最老的数据.
而YYCache和SwiftlyCache则需要每次从链表的最后开始移除,YYCache的cost淘汰是异步线程中进行的,而SwiftlyCache则是在当前线程中进行(每一次设置缓存数据完成后都会对TotalCost进行判断,可丢弃数据很少,如果使用异步线程的开销蛮大的).
单线程下的DiskCache性能测试(1000次,左侧数据为10k,右侧数据为100k)
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PINDiskCache使用文件缓存数据,设置文件参数,文件的大小来管理缓存数据,对缓存数据的增删改查也是转化为对文件的读写删除操作.
YYDiskCache和SwiftlyCache中DiskCache都是使用SQLite和文件结合的方式进行数据缓存,可以更好得扩展元数据,实现LRU淘汰算法，当缓存数据超过20k,将元数据写入数据库,value写在文件中.
最后的话:
终于完成了最终版本的发布了,我终于可以去放肆的抽上一根烟了,哈哈哈,也希望各位小伙伴多多提出宝贵意见和建议....谢谢啦啦啦啦啦啦.......
