剖析LinkedHashMap 和 LRU实现的种种

1、LinkedHashMap数据结构

一图便知原理：

• LinkedHashMap 是HashMap + LinkedList 双结构
• 即保留了HashMap的高效存取能力
• 又具备了按预期顺序遍历的能力

2、LinkedHashMap知识要点

2.1、LinkedHashMap构造方法的accessOrder参数

LinkedHashMap是有排序能力的HashMap。其排序策略有2种，取决于accessOrder的设置

• accessOrder = false 所有Entry按照插入排序
• accessOrder = true 所有Entry按照访问排序

LRU实现时，accessOrder要在构造方法里设置为true

2.2、LinkedHashMap在HashMap基础上额外维护一个双向链表

结构如上图所示

LinkedHashMap 的数据节点类型

在HashMap.Node基础上，包装了一个Entry。这个Entry实现双向链表的能力。

2.3、put（key, value）新增数据时

• 为什么put（）方法中也要afterNodeAccess? 覆写数据也算一次访问。

2.4、get（key）访问数据时

3、实现一个LRU

3.1、LinkedHashMap是天生的LRU

只需要做几个事：

1、构造时设置accessOrder = true 。按双向链表按访问排序。

2、重载 removeEldestEntry

注：最近访问的在链表尾部。淘汰链表头部的。

详细代码：

public class LRUCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
   

    private final int CACHE_SIZE;

    /**
     * 传递进来最多能缓存多少数据
     * @param cacheSize 缓存大小
     */
    public LRUCache(int cacheSize) {
   

        //true 表示让 linkedHashMap 按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头部，最老访问的的放在尾部
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        CACHE_SIZE = cacheSize;
    }


    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
   
        //当map中的数据量大于制定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
        return size() > CACHE_SIZE;
    }
}

测试：

@Test
public void testLRU(){
   
    LRUCache lruCache = new LRUCache(10);

    for (int i = 1; i <= 10; i++){
   
        lruCache.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
    }

    System.out.println("初始化后：");
    lruCache.forEach((k,v) -> {
   System.out.println("key = " + k + " value = " + v);});

    lruCache.get("5");
    lruCache.get("1");
    lruCache.get("8");

    System.out.println("几次访问后：");
    lruCache.forEach((k,v) -> {
   System.out.println("key = " + k + " value = " + v);});

    lruCache.put("first","first");
    lruCache.put("second","second");

    System.out.println("超量设置后：");
    lruCache.forEach((k,v) -> {
   System.out.println("key = " + k + " value = " + v);});

}

结果：

初始化后：
key = 1 value = 1
key = 2 value = 2
key = 3 value