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Grab如何通过时间感知LRU优化Android上的图像缓存
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Grab工程师将Android应用的缓存管理从LRU改为TLRU缓存，通过时间过期机制有效回收存储，提升用户体验。TLRU结合存储大小和过期时间，优化缓存性能，95%的用户缓存减少了50MB，预计可回收TB级存储。
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关键要点
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Grab工程师将Android应用的缓存管理从LRU改为TLRU缓存。
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TLRU缓存通过时间过期机制有效回收存储，提升用户体验。
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使用Glide作为主要的图像加载框架，LRU缓存用于本地存储图像。
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100MB的LRU缓存存在显著缺陷，导致性能下降和存储浪费。
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TLRU结合存储大小和过期时间，优化缓存性能。
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TLRU使用三个参数：生存时间（TTL）、最小缓存大小阈值和最大缓存大小。
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Grab工程师选择在现有的DiskLruCache基础上扩展TLRU，而不是从头开始实现。
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通过控制实验找到最佳配置值，95%的用户缓存减少了50MB。
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预计可回收TB级存储，同时保持缓存命中率在可接受范围内。
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延伸问答
Grab为什么要将LRU缓存改为TLRU缓存？
Grab将LRU缓存改为TLRU缓存是为了有效回收存储，提升用户体验，同时避免性能下降和存储浪费。
TLRU缓存是如何优化缓存性能的？
TLRU缓存通过结合存储大小和过期时间，使用生存时间（TTL）、最小和最大缓存大小来优化缓存性能。
Grab在实现TLRU时选择了哪些参数？
Grab在实现TLRU时选择了生存时间（TTL）、最小缓存大小阈值和最大缓存大小三个参数。
使用TLRU缓存后，用户的缓存大小减少了多少？
使用TLRU缓存后，95%的用户缓存减少了50MB。
Grab是如何处理现有用户缓存的迁移问题的？
Grab通过为所有LRU条目分配迁移时间戳来处理现有用户缓存的迁移问题。
TLRU缓存的实施对服务器成本有什么影响？
实施TLRU缓存后，Grab能够在不增加服务器成本的情况下回收存储。
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