LRUCache原理及HashMap LinkedHashMap内部实现原理

最新推荐文章于 2025-04-16 09:06:56 发布

w4lle

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分类专栏：算法数据结构 android开发文章标签： android hashmap 缓存

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hlglinglong/article/details/50072697

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本文详细解析了LRUCache的工作原理，包括其内部使用到的HashMap和LinkedHashMap的实现细节。LRUCache作为Android开发中的常用内存缓存，通过 LinkedHashMao 实现基于时间轴的替换策略。HashMap主要依赖于一个数组加链表的结构，通过hash值定位并高效查找。LinkedHashMap则在此基础上增加双向链表，用于维护插入顺序或访问顺序。当LRUCache达到最大容量时，最久未使用的条目会被淘汰。

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LRUCache概述

在开发android应用时，加载图片我们都会加上二级缓存，一级是内存缓存，二级是硬盘缓存。在内存缓存中我们一般采用SDK提供给我们的LRUCahce。
LRU（least recently uses最近最少使用）是一种页面置换算法，最近最少使用的被替换掉。LRU算法是以时间轴为依据进行替换，而不是使用频率为依据替换。
常用的页面置换算法还有：
LFU（least frequently used 最不经常使用）是以单位时间内使用频率为依据进行替换，使用频率低的被替换掉。
FIFO（first in fist out 先进先出）按顺序进行替换。

LRUCache实现原理

先看一下LruCache的构造方法

public LruCache(int maxSize) {
        if (maxSize <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("maxSize <= 0");
        }
        this.maxSize = maxSize;
        this.map = new LinkedHashMap<K, V>(0, 0.75f, true);
    }

可以看到LruCache内部维护了一个LinkedHashMap，LinkedHashMap继承自HashMap,所以我们先来研究下HashMap的实现原理。

HashMap的实现原理

还是先看下构造方法

public HashMap(int capacity) {
        if (capacity < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Capacity: " + capacity);
        }

        if (capacity == 0) {
            @SuppressWarnings("unchecked")
            HashMapEntry<K, V>[] tab = (HashMapEntry<K, V>[]) EMPTY_TABLE;
            table = tab;
            threshold = -1; // Forces first put() to replace EMPTY_TABLE
            return;
        }

        if (capacity < MINIMUM_CAPACITY) {
            capacity = MINIMUM_CAPACITY;
        } else if (capacity > MAXIMUM_CAPACITY) {
            capacity = MAXIMUM_CAPACITY;
        } else {
            capacity = Collections.roundUpToPowerOfTwo(capacity);
        }
        makeTable(capacity);
    }

其中 Collections.roundUpToPowerOfTwo(capacity); 方法是得到一个不小于所给数的2^n的数，就是说假如传入参数10，那么返回不小于10的2的n次方数就是16。具体的可以看这里
看下makeTable 方法

private HashMapEntry<K, V>[] makeTable(int newCapacity) {
        @SuppressWarnings("unchecked") HashMapEntry<K, V>[] newTable
                = (HashMapEntry<K, V>[]) new HashMapEntry[newCapacity];
        table = newTable;
        threshold = (newCapacity >> 1) + (newCapacity >> 2); // 3/4 capacity
        return newTable;
    }

可以看到，HashMap的构造方法中生成了一个大小为2^n的HashMapEntry的数组。我们看下HashMapEntry 的结构

static class HashMapEntry<K, V> implements Entry<K, V> {
   
        final K key;
        V value;
        final

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