YYCache 深度解析与使用指南
2024-08-10 18:13:33作者:何举烈Damon
1. 项目介绍
YYCache 是由 ibireme 创建的一款高性能的 iOS 缓存框架。它包含了内存缓存(YYMemoryCache)和磁盘缓存(YYDiskCache),提供了类似 NSCache 的 API,但增加了更多的特性,例如 LRUCache(最近最少使用)算法、容量控制、存活时间和空间限制。YYCache 是线程安全的,适用于并发环境。
2. 项目快速启动
安装
CocoaPods
在 Podfile 文件中添加:
pod 'YYCache'
然后执行:
pod install
Carthage
在 Cartfile 文件中添加:
github "ibireme/YYCache"
接着运行:
carthage update --platform ios
最后,将生成的 framework 添加到你的工程。
使用
导入库:
#import <YYCache/YYCache.h>
创建并使用缓存实例:
// 创建内存缓存
YYMemoryCache *memoryCache = [[YYMemoryCache alloc] init];
// 创建磁盘缓存
YYDiskCache *diskCache = [[YYDiskCache alloc] initWithName:@"myCache"];
// 存储对象
[memoryCache setObject:@"Hello" forKey:@"greeting"];
[diskCache setObject:@"World" forKey:@"welcome"];
// 获取对象
NSString *memObject = [memoryCache objectForKey:@"greeting"];
NSString *diskObject = [diskCache objectForKey:@"welcome"];
3. 应用案例和最佳实践
-
缓存图片
NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://example.com/image.jpg"]; UIImage *image = [UIImage imageWithData:[NSData dataWithContentsOfURL:url]]; YYDiskCache *diskCache = [[YYDiskCache alloc] initWithName:@"ImageCache"]; [diskCache setObject:image forKey:url.absoluteString]; -
自动清理策略 设置最大内存成本限制:
memoryCache.costLimit = 1024 * 1024; // 1MB设置自动清理间隔:
memoryCache.autoTrimInterval = 60.0; // 1 minute -
LRU 算法的利用 对于频繁访问的数据,应避免过早移除;相反,不常用的数据会被优先剔除。
4. 典型生态项目
-
YYKit(https://github.com/ibireme/YYKit) YYCache 是 YYKit 的一部分,YYKit 是一套完整的 iOS 开发工具包,包括网络、图像、UI、JSON、日期时间、数学计算等多个领域的类库。
-
TMCache(https://github.com/example/TMCache) 也是著名的 iOS 缓存库,虽然不是 YYCache 的直接依赖,但在缓存设计上有许多相似之处,可以作为对比研究。
通过以上介绍,你可以快速地集成和运用 YYCache 来优化你的 iOS 应用的性能和用户体验。在实践中,根据具体场景调整缓存策略,结合 YYCache 提供的各种选项,能够更好地管理应用的资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
539
3.77 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
347
413
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
889
607
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
184
暂无简介
Dart
778
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
758
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
896