基于LinkedHashMap实现LRU缓存策略

在本篇博客中，我们将详细探讨如何利用Java的LinkedHashMap数据结构来实现LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存策略。LRU缓存策略是一种常用的缓存替换策略，其主要思想是淘汰最久未使用的数据，以此方式来最大化缓存的效用。

LinkedHashMap概述

LinkedHashMap是Java提供的一个数据结构，是HashMap的一个子类。它在HashMap的基础上，增加了元素的顺序信息。LinkedHashMap内部通过维护一组双向链表，保证元素按照插入顺序或者访问顺序进行排序。这一特性为实现LRU策略提供了便利。

LRU算法简述

LRU算法的核心思想是，如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在未来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，这类最久未被访问的数据最先被淘汰。

基于LinkedHashMap实现LRU算法

接下来我们将用Java的LinkedHashMap实现LRU缓存策略。

/**
 * @Author 果酱桑
 * LRU Cache based on LinkedHashMap
 */
@lombok.extern.slf4j.Slf4j
public class LRUCache extends LinkedHashMap {
    private final int CACHE_SIZE;

    /**
     * Initialize LRUCache with cache size
     * @param cacheSize Cache size
     */
    public LRUCache(int cacheSize) {
        // true means based on access order
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    /**
     * When map size over CACHE_SIZE, remove oldest entry
     * @param eldest The least recently accessed entry in the map
     * @return boolean value indicates whether the oldest entry should be removed
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > CACHE_SIZE;
    }
}

以上就是一个基本的LRU缓存策略的实现。当我们创建LRUCache对象时，需要设定缓存的大小，然后我们覆写LinkedHashMap的removeEldestEntry()方法，当map的大小超过我们设定的缓存大小时，就会移除最不常用的数据。

接下来，我们来测试一下这个LRUCache类：

/**
 * @Author 果酱桑
 * Test LRUCache
 */
public class LRUCacheTest {
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lruCache = new LRUCache<>(3);
        lruCache.put("key1", "value1");
        lruCache.put("key2", "value2");
        lruCache.put("key3", "value3");
        System.out.println(lruCache.keySet());
        lruCache.put("key4", "value4");
        System.out.println(lruCache.keySet());
        lruCache.get("key2");
        System.out.println(lruCache.keySet());
        lruCache.put("key5", "value5");
        System.out.println(lruCache.keySet());
    }
}

在以上代码中，我们创建了一个缓存大小为3的LRU缓存，然后按照顺序插入了3个元素。插入第4个元素时，缓存的大小超过了设定值，因此最久未使用的元素（key1）被移除。然后，我们通过访问key2，将其移到链表末尾。最后，插入第5个元素，此时最久未使用的元素（key3）被移除。

我们看到，LRUCache通过维护链表的顺序，很好地实现了LRU策略。

总结

本文我们探讨了如何基于Java的LinkedHashMap实现LRU缓存策略，通过LinkedHashMap内部的链表，我们可以轻松地将最近最少使用的元素淘汰，从而实现LRU策略。

尽管这个例子很简单，但是这是一种强大的策略。LRU算法广泛应用于各种场景中，如数据库查询、网络数据传输等，它能有效地提升系统性能，优化资源的利用。

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