LRUCache 详解

LRU的基本概念:

    LRU是Least Recently Used的缩写,近期最少使用算法。

Java 实现LRUCache

  1、基于LRU的基本概念,为了达到按近期最少使用排序,可以选择HashMap的子类
 LinkedHashMap来作为LRUCache的存储容器。
  2、LinkedHashMap的原理:
  a、 对于LinkedHashMap而言,它继承与HashMap、底层使用哈希表与双向链表来保存所有元素。其基本操作与父类HashMap相似,它通过重写父类相关的方法,来实现自己的链接列表特性。HashMap是单链表,LinkedHashMap是双向链表
  b、存储:LinkedHashMap并未重写父类HashMap的put方法,而是重写了父类HashMap的put方法调用的子方法void recordAccess(HashMap m)   ,void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) 和void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex),提供了自己特有的双向链接列表的实现。
  c、读取:LinkedHashMap重写了父类HashMap的get方法,实际在调用父类getEntry()方法取得查找的元素后,再判断当排序模式accessOrder为true时,记录访问顺序,将最新访问的元素添加到双向链表的表头,并从原来的位置删除。由于的链表的增加、删除操作是常量级的,故并不会带来性能的损失。

LRUCache的简单实现

package com.knowledgeStudy.lrucache;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
 * 固定大小 的LRUCache
* 线程安全 **/ public class LRUCache { private static final float factor = 0.75f;//扩容因子 private Map map; //数据存储容器 private int cacheSize;//缓存大小 public LRUCache(int cacheSize) { this.cacheSize = cacheSize; int capacity = (int) Math.ceil(cacheSize / factor) + 1; map = new LinkedHashMap(capacity, factor, true) { private static final long serialVersionUID = 1L; /** * 重写LinkedHashMap的removeEldestEntry()固定table中链表的长度 **/ @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { boolean todel = size() > LRUCache.this.cacheSize; return todel; } }; } /** * 根据key获取value * * @param key * @return value **/ public synchronized V get(K key) { return map.get(key); } /** * put一个key-value * * @param key * value **/ public synchronized void put(K key, V value) { map.put(key, value); } /** * 根据key来删除一个缓存 * * @param key **/ public synchronized void remove(K key) { map.remove(key); } /** * 清空缓存 **/ public synchronized void clear() { map.clear(); } /** * 已经使用缓存的大小 **/ public synchronized int cacheSize() { return map.size(); } /** * 获取缓存中所有的键值对 **/ public synchronized Collection> getAll() { return new ArrayList>(map.entrySet()); } }



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