如何在谷歌云端点缓存响应？

Question

我正在制作一个使用谷歌云端点作为后端的Android应用程序。所以我正在从应用程序请求。我想缓存这些请求在内存中的响应以及存储。

我想缓存在手机上的响应，这样我就不必做不必要的重复的网络请求。

我在网上搜索了一些内置的解决方案，但在google提供的api中找不到类似的东西。

我总共需要缓存大约2MB的数据。这些数据分布在20个端点请求上。

实现这种缓存的最佳选择是什么？

Answer 1

我要回答我自己的问题，以便它可以帮助某人，直到有更清洁的解决方案可用。

我使用这个库缓存回应：https://github.com/vincentbrison/android-easy-cache

1. GCE结果是GenericJson。使用此序列化响应SerializationUtil

2. 使用此代码创建DualCache库样板。 dualCacheByteArray用于高速缓存响应和dualCacheDate保持的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; 
   } 
   

3. 轨道现在使用上述DualCache s到缓存你的回应。

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

4. 之前制作使用谷歌云终端新的请求，你应该检查在双缓存如果旧响应在高速缓存中

   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; 
       } 
   } 
   

已经存在，如果缓存字节数组不null，然后使用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

EDI牛逼：使用序列UTIL在其他的答案中指出SANKET伯德可能不会在所有情况下是必要的

Answer 2

可以实现惊人的库，称为android-easy-cache

样品实现我的回答显示here