深入理解JCSprout项目中的LRU缓存实现-优快云博客

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深入理解JCSprout项目中的LRU缓存实现

JCSprout 👨‍🎓 Java Core Sprout : basic, concurrent, algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/JCSprout

什么是LRU缓存

LRU（Least Recently Used）即"最近最少使用"，是一种常见的缓存淘汰算法。它的核心思想是：当缓存空间不足时，优先淘汰那些最近最少使用的数据。

想象一下你书桌上的文件堆：你总是把最近用过的文件放在最上面，而长期不用的文件会慢慢沉到最下面。当桌面空间不足时，你自然会从最下面开始清理文件。这就是LRU算法的一个生活化例子。

LRU的应用场景

LRU算法广泛应用于各种缓存系统中，比如：

操作系统中的页面置换
数据库中的查询缓存
Web服务器中的静态资源缓存
分布式缓存系统如Redis

在Redis中，就提供了多种基于LRU的淘汰策略，如：

volatile-lru：从设置了过期时间的数据中淘汰最近最少使用的
allkeys-lru：从所有数据中淘汰最近最少使用的

JCSprout中的LRU实现分析

JCSprout项目提供了三种不同的LRU实现方式，让我们逐一分析：

实现一：基于自定义哈希表和队列

这个实现有以下特点：

数据结构：
- 使用数组+链表实现了一个简易版HashMap
- 使用队列(FIFO)来记录数据访问顺序
淘汰机制：
- 当缓存大小超过阈值时，删除队列头部的数据（最早进入的数据）
- 额外线程检查数据是否过期
优缺点：
- 优点：实现相对简单，展示了缓存的基本原理
- 缺点：没有真正实现"最近最少使用"，而是"先进先出"

这个实现虽然不完美，但很好地展示了缓存的基本工作流程，特别是：

缓存大小限制
淘汰机制
过期检查

实现二：基于双向链表+HashMap

这是更标准的LRU实现：

数据结构：
- HashMap用于快速查找数据
- 双向链表维护数据访问顺序
工作流程：
- 新数据插入链表头部
- 访问数据时将其移动到头部
- 缓存满时删除链表尾部数据

关键操作：

// 添加节点到头部
private void addHead(Node<K, V> node) {
    header.next = node;
    node.tail = header;
    header = node;
    nodeCount++;
}

// 删除尾部节点
private void delTail() {
    cacheMap.remove(tailer.getKey());
    tailer.next.tail = null;
    tailer = tailer.next;
    nodeCount--;
}

优缺点：
- 优点：真正实现了LRU策略
- 缺点：链表查找效率低(O(n))，线程不安全

实现三：基于LinkedHashMap

这是最简洁高效的实现：

public class LRULinkedMap<K,V> {
    private LinkedHashMap<K,V> cacheMap;
    
    public LRULinkedMap(int cacheSize) {
        this.cacheSize = cacheSize;
        cacheMap = new LinkedHashMap(16,0.75F,true){
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                return cacheSize + 1 == cacheMap.size();
            }
        };
    }
}

优势：
- 直接利用Java集合框架
- LinkedHashMap内部已经实现了LRU所需的所有机制
- 只需重写removeEldestEntry方法
LinkedHashMap原理：
- 维护一个双向链表记录访问顺序
- 构造函数的accessOrder参数决定是否按访问顺序排序
- 内部自动处理节点移动

LRU实现对比

| 实现方式 | 数据结构 | 时间复杂度 | 线程安全 | 实现复杂度 | |---------|---------|-----------|---------|-----------| | 自定义哈希表+队列 | 数组+链表+队列 | O(n) | 否 | 高 | | 双向链表+HashMap | 双向链表+HashMap | O(n)查找,O(1)插入删除 | 否 | 中 | | LinkedHashMap | LinkedHashMap | O(1) | 否 | 低 |