一、OkHhtp的缓存策略
1.同步和异步的区别
里面有个Dispatcher这个类来实现，它主要作用是维护请求的状态（同步和异步），并且维护一个线程池，用于执行请求
同步请求
同步请求发送请求之后，就会进入阻塞状态，Dispatcher（分发器）主要做两个事情：保存同步请求、移除同步请求,直到收到响应。
异步请求
异步请求放到线程池里面,Dispatcher类主要做三件事情：正在执行异步队列、等待执行异步队列、维护一个还有一个线程池
里面之所以有两个异步请求队列：当前运行的异步队列小于64时候，它就会被放入到正在运行的异步队列(runningAsyncCalls)中，然后去运行线程池,否则就是加入就绪缓冲队列(readyAsyncCalls)当中作为等待
2.缓存的原理以及实现
2.缓存相关的知识
CacheInterceptor : 缓存拦截器
Expirse : 缓存失效的时间
Cactce-Contral : 控制缓存缓存类型
private ： 客户端可以去缓存
public ： 客户端和代理服务器都可以缓存
max-age ： 表示多少秒后失效(在服务端用的较多)
no-cache ： 通过服务验证码(304)是否能使用缓存
no-store ： 代理和本地都不可以使用缓存，只能从服务器去拿数据
ETag : 通过返回的Response返回数据比较里面两个内容是否一直
If-None-Match : 与ETag成对存在的
Last-Modified : 最后一次修改时间（比如只是添加一个空格，时间就不一样，所以就出现ETag这个关键字段）
If-Modified-Since : 与Last-Modified成对存在的
二、Gilde内部大概原理、加载大图片以及产生OOM的解决办法
LRU的算法内部大概原理
内部使用LinkedHashMap作为缓存, get和put完成添加和获取的操作，HashMap的remove方法来移除对象,当内部缓存满的时候，会调用trimToSize方法把较早或者使用最少的缓存对象移除出去，添加新的对象。
三级缓存 : 网络－>本地->内存
原理：第一次打开app时候，图片首先从网络获得，然后再本地和内存各缓存一份，再去请求相同的url的时候，就会去本地或者内存去找
图片产生OOM的原因
1.一个页面加载过多图片
2. 加载过大图片没有进行对图片尺寸、质量进行压缩
3.加载大量图片时候没有对图片做缓存
加载过大图片应如何处理
1.可以使用BitMapRegionDecoder
2.所以为了节约内存，在加载时可以设置Option.inSampleSize。但inSampleSize的取值只能是整数，不能精确缩放到指定尺寸。想要精确缩放，还需要结合inDensity（精度）、inTargetDensity使用
