LRU缓存机制实现详解-优快云博客

本文介绍了LRU（最近最少使用）算法，并通过Java详细展示了两种实现方式：使用LinkedHashMap以及链表+HashMap的方式。重点讲解了如何利用LinkedHashMap的removeEldestEntry方法来实现淘汰最老数据的逻辑。

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LRU是Least Recently Used 的缩写，即“最近最少使用”，基于LRU算法实现的Cache机制简单地说就是缓存一定量的数据，当超过设定的阈值时就把一些过期的数据删除掉，比如我们缓存10000条数据，当数据小于10000时可以随意添加，当超过10000时就需要把新的数据添加进来，同时要把过期数据删除，以确保我们最大缓存10000条，那怎么确定删除哪条过期数据呢，采用LRU算法实现就是将最老的数据删除。Java里面实现LRU缓存通常有两种选择，一种是使用LinkedHashMap，一种是自己设计数据结构，使用链表+HashMap方式。

LinkedHashMap自身已经实现了顺序存储，默认情况下是按照元素的添加顺序存储，也可以启用按照访问顺序存储，即最近读取的数据放在最前面，最早读取的数据放在最后面，然后它还有一个判断是否删除最老数据的方法，默认是返回false，即不删除数据。

代码清单4-4所示示例是LinkedHashMap的一个构造函数，当参数accessOrder为true时，将会按照访问顺序排序，最后访问的放在最前，最早访问的放在后面。

代码清单4-4　LRU Cache的LinkedHashMap实现

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, booleanaccessOrder) {

super(initialCapacity, loadFactor);

this.accessOrder = accessOrder;

}

代码清单4-5所示赛马是LinkedHashMap自带的判断方法，判断是否删除最老的元素方法，默认返回false，即不删除老数据，我们要做的就是重写这个方法，当满足一定条件时删除老数据。

代码清单4-5　重写删除方法

protected booleanremoveEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {

return false;

}

采用inheritance方式实现比较简单，该方式实现了Map接口，在多线程环境使用时可以使用Collections.synchronizedMap()方法实现线程安全操作。

代码清单4-6　LRU缓存LinkedHashMap(inheritance)实现

importjava.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public classLRUCache2<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

private final int MAX_CACHE_SIZE;

public LRUCache2(int cacheSize) {

super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75)+ 1, 0.75f, true);

MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;

}

@Override

protected booleanremoveEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > MAX_CACHE_SIZE;

}

@Override

public String toString() {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (Map.Entry<K, V> entry :entrySet()) {

sb.append(String.format("%s:%s", entry.getKey(), entry.getValue()));

}

return sb.toString();

}

代码清单4-6的实现是比较标准的实现，在实际使用过程中这样写还是有些烦琐，更实用的方法是像代码清单4-7这样写，省去了单独新建一个类的麻烦。

代码清单4-7　LRU缓存LinkedHashMap(inheritance)实现改进版

final int cacheSize =100;

Map<String,String> map = new LinkedHashMap<String, String>((int) Math.ceil(cacheSize/ 0.75f) + 1, 0.75f, true) {

@Override

protected booleanremoveEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) {

return size() > cacheSize;

}

};

相比inheritance实现方式来说，delegation实现方式实现更加优雅一些，但是由于没有实现Map接口，所以线程同步就需要自己搞定了。

代码清单4-8　LRU缓存LinkedHashMap(delegation)实现

importjava.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

import java.util.Set;

/**

* Created by liuzhao on 14-5-13.

public classLRUCache3<K, V> {

private final int MAX_CACHE_SIZE;

private final float DEFAULT_LOAD_FACTOR =0.75f;

LinkedHashMap<K, V> map;

public LRUCache3(int cacheSize) {

MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;

//根据cacheSize和加载因子计算hashmap的capactiy，+1确保当达到cacheSize上限时不会触发hashmap的扩容，

int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1;

map = new LinkedHashMap(capacity,DEFAULT_LOAD_FACTOR, true) {

@Override

protected booleanremoveEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() >MAX_CACHE_SIZE;

}

};

}

public synchronized void put(K key, Vvalue) {

map.put(key, value);

}

public synchronized V get(K key) {

return map.get(key);

}

public synchronized void remove(K key) {

map.remove(key);

}

public synchronized Set<Map.Entry<K,V>> getAll() {

return map.entrySet();

}

public synchronized int size() {

return map.size();

}

public synchronized void clear() {

map.clear();

}

@Override

public String toString() {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

for (Map.Entry entry : map.entrySet()){

sb.append(String.format("%s:%s", entry.getKey(), entry.getValue()));

}

return sb.toString();

}

注意，上面的实现方式是非线程安全的，若在多线程环境下使用需要在相关方法上添加synchronized以实现线程安全操作。

前面说过，除了LinkedHashMap方式以外，我们还有一种采用LRU Cache的链表+HashMap实现的方式，如代码清单4-9包含的代码所示。

代码清单4-9　LRU Cache的链表+HashMap实现

importjava.util.HashMap;

public classLRUCache1<K, V> {

private final int MAX_CACHE_SIZE;

private Entry first;

private Entry last;

private HashMap<K, Entry<K, V>>hashMap;

public LRUCache1(int cacheSize) {

MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;

hashMap = new HashMap<K, Entry<K,V>>();

}

public void put(K key, V value) {

Entry entry = getEntry(key);

if (entry == null) {

if (hashMap.size() >=MAX_CACHE_SIZE) {

hashMap.remove(last.key);

removeLast();

}

entry = new Entry();

entry.key = key;

}

entry.value = value;

moveToFirst(entry);

hashMap.put(key, entry);

}

public V get(K key) {

Entry<K, V> entry =getEntry(key);

if (entry == null) return null;

moveToFirst(entry);

return entry.value;

}

public void remove(K key) {

Entry entry = getEntry(key);

if (entry != null) {

if (entry.pre != null)entry.pre.next = entry.next;

if (entry.next != null)entry.next.pre = entry.pre;

if (entry == first) first =entry.next;

if (entry == last) last =entry.pre;

}

hashMap.remove(key);

}

private void moveToFirst(Entry entry) {

if (entry == first) return;

if (entry.pre != null) entry.pre.next =entry.next;

if (entry.next != null) entry.next.pre= entry.pre;

if (entry == last) last = last.pre;

if (first == null || last == null) {

first = last = entry;

return;

}

entry.next = first;

first.pre = entry;

first = entry;

entry.pre = null;

}

private void removeLast() {

if (last != null) {

last = last.pre;

if (last == null) first = null;

else last.next = null;

}

private Entry<K, V> getEntry(K key) {

return hashMap.get(key);

}

@Override

public String toString() {

StringBuilder sb = new StringBuilder();

Entry entry = first;

while (entry != null) {

sb.append(String.format("%s:%s", entry.key, entry.value));

entry = entry.next;

}

return sb.toString();

}

class Entry<K, V> {

public Entry pre;

public Entry next;

public K key;

public V value;

}

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