使用LinkedHashMap实现一个简易的LRU缓存

  对于缓存系统，我们在开发中经常用到的，除了本地缓存，还有像memcached、redis这样优秀的分布式缓存服务器，在这些缓存服务器中，有一个经常听说的术语，叫做淘汰策略，也就是当系统中缓存越来越多时，需要执行一定的策略，来实现缓存的合理利用，下图是redis配置文件中关于淘汰策略的相关配置：

在redis提供的这些可选择的淘汰策略中，有一个叫做LRU的组合策略，下面也有了说明：LRU means Least Recently Used，也就是最近最少使用的，当触发淘汰策略时，会找出最近最少使用的缓存进行淘汰，下面就使用Java中自带的LinkedHashMap来实现这个LRU的缓存系统。

  对于本地的缓存系统，一般使用集合来实现，最常用的就是HashMap，存储键值对，但是缓存越来越多时，想要淘汰其中一些不常用的缓存时，就比较麻烦，首先要标记哪些缓存是常用的，哪些是不常用的，淘汰的时候还要进行遍历，影响性能，好在JDK中提供了一个集合类，可以简易实现一个LRU的缓存系统，那就是LinkedHashMap。

  LinkedHashMap是由数组+链表+红黑树的结构实现的，它的构造方法中，有一个是这样的：

注意第三个参数，boolean accessOrder，这个参数默认为false，从它的注释说明来看，当参数为true时，按照访问顺序，当参数为false时，按照插入顺序，这就为我们实现一个LRU的缓存系统提供了很大的遍历，因为我们要利用这个访问顺序来实现。再来看另外一个方法：

顾名思义，就是移除最老的那些元素，可以通过重写这个方法来控制缓存元素的删除，当缓存满了后，就可以通过返回true删除最久未被使用的元素，达到LRU的要求。多说无益，上代码。

package com.zjl.test;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class SimpleLRUCache {
    private final int MAX_CACHE_SIZE;
    private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;

    LinkedHashMap map;

    public SimpleLRUCache(int cacheSize) {
        MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
        int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
        map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true) {
			private static final long serialVersionUID = 1L;
			@Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                return size() > MAX_CACHE_SIZE;
            }
        };
    }

    public synchronized void put(K key, V value) {
        map.put(key, value);
    }
    public synchronized V get(K key) {
        return map.get(key);
    }
    public synchronized void remove(K key) {
        map.remove(key);
    }
    public synchronized Set> getAll() {
        return map.entrySet();
    }
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
            stringBuilder.append(String.format("%s: %s  ", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return stringBuilder.toString();
    }
}

下面就来测试一下，大家都知道，NBA每队首发球员都是5人，就那这个来举例：

package com.zjl.test;

public class LRUTest {
	public static void main(String[] args) {
		SimpleLRUCache lru = new SimpleLRUCache<>(5);
        lru.put("球员1", "杜兰特");
        lru.put("球员2", "表妹");
        lru.put("球员3", "库里");
        System.out.println(lru);
        lru.get("球员1");
        System.out.println(lru);
        lru.put("球员4", "一哥");
        lru.put("球员5", "汤姆");
        System.out.println(lru);
        lru.put("球员6", "格林");
        System.out.println(lru);
	}
}

运行结果如下：

可以看出，当我们访问杜兰特时，他的位置就变成的最新的位置，继续添加首发，会综合访问顺序和之后的添加作出一个合理的顺序，而这时追蛋格林必须要求首发，就把表妹给淘汰掉了！

重点在这个get()方法，当我们get时，这个集合就会把元素进行LRU的策略排序，进入源码来看究竟：

它的注释简单，但是特别明了，move node to last，无须多言，源码就是最好的解释，开源的精神不仅仅在于贡献，更是让你知其然，并知其所以然，这样结合源码，一个简易的LRU缓存的核心就实现了！