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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
- Grab工程师将Android应用的缓存管理从LRU改为TLRU缓存。
- TLRU缓存通过时间过期机制有效回收存储，提升用户体验。
- 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。
- 100MB的LRU缓存存在显著缺陷，导致性能下降和存储浪费。
- TLRU结合存储大小和过期时间，优化缓存性能。
- 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。
- 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。
- 通过控制实验找到最佳配置值，95%的用户缓存减少了50MB。
- 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。
❓
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缓存使用了哪些参数来优化性能？
TLRU缓存使用了生存时间（TTL）、最小缓存大小阈值和最大缓存大小三个参数来优化性能。
Grab在实现TLRU时选择了什么基础？
Grab选择在现有的DiskLruCache基础上扩展TLRU，而不是从头开始实现。
使用TLRU后，用户的缓存大小减少了多少？
使用TLRU后，95%的用户缓存减少了50MB。
TLRU缓存如何处理过期的缓存条目？
TLRU缓存通过时间基础的驱逐逻辑，在每次缓存访问时检查最少最近访问的条目是否已过期，并在需要时将其移除。
Grab预计通过TLRU可以回收多少存储？
Grab预计可以回收TB级存储。
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