使用LinkedHashMap实现LRUCache

最新推荐文章于 2025-04-22 18:13:09 发布

你的小祖宗饿了

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分类专栏： Java基础文章标签： html5

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本文介绍了如何使用LinkedHashMap实现LRU缓存算法，重点讲解了removeEldestEntry方法的重写，展示了缓存满时如何自动淘汰最近最少使用的数据。通过实例演示了当cacheSize为3时，如何动态管理缓存元素。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LRUCache的目的就是当缓存中的数据量达到一定的程度时，添加新的数据会将最近最少被使用的旧数据删除，以保障Cache中的数据都是经常需要的数据，提高命中率。

下面是一个基于linkedhashmap的LRUCache的简单实现，关键是重写LinkedHashMap的removeEldestEntry( )方法，在LinkedHashMap中该方法默认返回false（LRUCache本身未考虑线程安全的问题）。

public class BasicLRUCache<K, V> {
    private LinkedHashMap<K, V> map;
    private int cacheSize;

    static final int DEFAULT_CACHE_SIZE = 2;

    public BasicLRUCache() {
        this(DEFAULT_CACHE_SIZE);
    }

    public BasicLRUCache(int cacheSize) {
        this.cacheSize = cacheSize;
        int hashTableSize = (int) Math.ceil(cacheSize/0.75f) + 1;
        map = new LinkedHashMap<K,V>(hashTableSize, 0.75f, true) {
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K,V> eldest) {
                System.out.println("size=" + size() + 
                    " cacheSize=" + BasicLRUCache.this.cacheSize);
                return size() > BasicLRUCache.this.cacheSize;
            };
        };
    }

    public V put(K key, V value) {
        return map.put(key, value);
    }

    public V get(Object key) {
        return map.get(key);
    }

    public static void main(String[] args) {
        BasicLRUCache<String, String> lruCache = new BasicLRUCache<String, String>(3);
        lruCache.put("1", "1");
        lruCache.put("2", "2");
        lruCache.put("3", "3");
        lruCache.put("4", "4");
        System.out.println(lruCache.get("1"));
        System.out.println(lruCache.get("2"));
        System.out.println(lruCache.get("3"));
        System.out.println(lruCache.get("4"));
    }
}

上面的程序运行的结果将是如下，从下面的结果中可以看出缓存大小为3时，当添加第4个元素时，最新插入的元素会被删除掉。

size=1 cacheSize=3

size=2 cacheSize=3

size=3 cacheSize=3

size=4 cacheSize=3

null