LRU，即 Least Recently Use ，直译为 [最近最少使用]。它是根据数据的历史访问记录来进行数据淘汰的，淘汰掉最先访问的数据，其核心思想是 如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也会更加高。
要实现 LRU，需要做到两点：
查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记实现的方案有多种，这里小编主要介绍两种：
LinkedHashMap 双向链表 + HashMap
LinkedHashMap 实现
利用 LinkedHashMap 的原因就在于 LinkedHashMap 是有序的，默认情况下是按照元素的添加顺序存储的，也可以调整为根据访问顺序来调整内部顺序（设置参数 accessOrder 进行调整），即最近读取的数据放在最前面，我们就是利用 LinkedHashMap 的这个特性来实现 LRU。先来一个简单的例子吧：
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public static void main(String[] args){ Map<String,String> map = new LinkedHashMap( 10 , 0 .75f, true );
map.put( "1" , "a" ); map.put( "2" , "b" ); map.put( "3" , "c" ); map.put( "4" , "d" );
System.out.println( "原始顺序为：" ); for (Iterator<Map.Entry<String,String>> it = map.entrySet().iterator();it.hasNext();){ System.out.print(it.next().getKey() + " " ); } System.out.println();
map.get( "2" );
System.out.println( "访问 4 之后的顺序为：" ); for (Iterator<Map.Entry<String,String>> it = map.entrySet().iterator();it.hasNext();){ System.out.print(it.next().getKey() + " " ); } } |
运行结果：
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1 2 3 4 |
原始顺序为： 1 2 3 4 访问 4 之后的顺序为： 1 3 4 2 |
更多关于 LinkedHashMap，请看这篇文章： LinkedHashMap
LinkedHashMap 实现 LRU 有两种方式，一种是继承 LinkedHashMap，一种是利用组合的方式，下面分别演示这两种情况。
继承 LinkedHashMap
采用继承的方式实现起来是非常简单的，因为 LinkedHashMap 本身就已经具备了 LRU 的特性，我们只需要实现一点：当容器中元素个数超过我们设定的容量后，删除第一个元素即可。同时由于 LinkedHashMap 本身不具备线程安全，我们需要确保他线程安全，这个也很简单，重写 LinkedHashMap 的 get() 和 put() 方法即可，或者使用 Collections.synchronizedMap() 方法也可以。实现如下：
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public class LRUCacheLinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
/** * 定一缓存容量 */ private int capacity;
LRUCacheLinkedHashMap( int capacity){ // AccessOrder = true super (capacity, 0 .75f, true );
this .capacity = capacity; }
/** * 实现LRU的关键方法，如果 map 里面的元素个数大于了缓存最大容量，则删除链表的顶端元素 * * @param eldest * @return */ @Override public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ System.out.println(eldest.getKey() + "=" + eldest.getValue()); return size()>capacity; }
@Override public synchronized V get(Object key) { return super .get(key); }
@Override public synchronized V put(K key, V value) { return super .put(key, value); } } |
验证
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public static void main(String[] args){ LRUCacheLinkedHashMap cache = new LRUCacheLinkedHashMap( 5 );
cache.put( "1" , "a" ); cache.put( "2" , "b" ); cache.put( "3" , "c" ); cache.put( "4" , "d" ); cache.put( "5" , "e" );
System.out.println( "插入 5 个元素后的顺序" ); printlnCache(cache);
// 插入第 6 个元素 cache.put( "6" , "e" );
System.out.println( "插入第 6 个元素后的顺序" ); printlnCache(cache);
// 访问 第 3 个元素 cache.get( "3" );
System.out.println( "访问元素 3 后的顺序" ); printlnCache(cache);
}
private static void printlnCache(LRUCacheLinkedHashMap cacheMap){ for (Iterator<Map.Entry<String,String>> it = cacheMap.entrySet().iterator(); it.hasNext();){ System.out.print(it.next().getKey() + " " ); } System.out.println(); } |
运行结果：
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1 2 3 4 5 6 |
插入 5 个元素后的顺序 1 2 3 4 5 插入第 6 个元素后的顺序 2 3 4 5 6 访问元素 3 后的顺序 2 4 5 6 3 |
运行结果完全符合我们的预期
组合 LinkedHashMap
使用组合的方式可能会更加优雅些，但是由于没有实现 Map 接口，所以就不能使用 Collections.synchronizedMap() 方式来保证线程安全性了，所以需要在每个方法处增加 synchronized 来确保线程安全。实现方式如下：
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public class LRUCache<K,V> { private int capacity;
private Map<K,V> cacheMap;
public LRUCache( int capacity){ this .capacity = capacity;
cacheMap = new LinkedHashMap<>(capacity, 0 .75f, true ); }
public synchronized void put(K k,V v){ cacheMap.put(k,v);
// 移除第一个元素 if (cacheMap.size() > capacity){ K first = this .keyIterator().next();
cacheMap.remove(first); } }
public synchronized V get(K k){ return cacheMap.get(k); }
public Iterator<K> keyIterator(){ return cacheMap.keySet().iterator(); } } |
验证：
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public static void main(String[] args) { LRUCache lruCache = new LRUCache( 5 );
lruCache.put( "1" , "a" ); lruCache.put( "2" , "b" ); lruCache.put( "3" , "c" ); lruCache.put( "4" , "d" ); lruCache.put( "5" , "e" );
System.out.println( "插入 5 个元素后的顺序" ); println(lruCache);
// 插入第 6 个元素 lruCache.put( "6" , "e" );
System.out.println( "插入 第 6 个元素后的顺序" ); println(lruCache);
// 访问 第 3 个元素 lruCache.get( "3" );
System.out.println( "访问元素 3 后的顺序" ); println(lruCache);
}
private static void println(LRUCache lruCache){ for (Iterator it = lruCache.keyIterator(); it.hasNext();){ System.out.print(it.next() + " " ); } System.out.println(); } |
运行结果如下：
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插入 5 个元素后的顺序 1 2 3 4 5 插入 第 6 个元素后的顺序 2 3 4 5 6 访问元素 3 后的顺序 2 4 5 6 3 |
组合的方式也显得非常简单，有两点需要注意：
保证每个方法的线程安全 put 时，需要查看当前容量是否超过设置的容量，超过则需要删除第一个元素。当然小编这种是实现方式不是很优雅，这么做知识为了能够更加好阐述 LRU 的实现。更好的方案是在构造 LinkedHashMap 时，重写 removeEldestEntry(), 如下：
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cacheMap = new LinkedHashMap<K,V>(capacity, 0 .75f, true ){ @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size()>capacity; } }; |
链表 + HashMap 实现
我们想想，在不利用现存数据结构的条件（如 LinkedHashMap）如何实现一个 LRU 呢？缓存部分容易实现，我们都知道利用 HashMap 即可，但是如何实现缓存容量不足时丢弃最不常用的数据的功能？
利用时间戳。每一个访问，增加的元素我们都给其更新一个时间戳，在 put 的时候，检查，删除时间戳最小的就可以了。这种方法可以实现，但是代价较高，就是我们需要遍历整个数据，得到最小的时间戳。 我们可以换位思考，我们其实不需要关注每个节点的增加或者遍历时间，我们只需要知道那个节点是最先访问就可以了，所以我们可以利用链表记录访问记录，有新数据加入时放在链表的 head 节点，每次访问也将该数据放在 head 节点，那么链表的 tail 一定是最早访问的节点，所以每次当容量不足的时候删除 tail 节点数据并将它的前驱节点设置为 tail 就可以了。注意，这个链表是一个双向链表。代码如下：
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public class LinkedLRUCache<K,V> {
private int capacity;
private Map<K,LRUNode> map;
private LRUNode head;
private LRUNode tail;
LinkedLRUCache( int capacity){ this .capacity = capacity; this .map = new HashMap<>(); }
public synchronized void put(K k,V v){ LRUNode node = map.get(k);
// 存在该 key，将节点的设置为 head if (node != null ){ node.value = v;
remove(node, false ); } else { /** * 该节点不存在 * 1、将该节点加入缓存 * 2、设置该节点为 head * 3、判断是否超出容量 */ node = new LRUNode(k,v);
if (map.size() >= capacity){ //删除 tail 节点 remove(tail, true ); }
map.put(k,node);
setHead(node); }
// 设置当前节点为首节点 setHead(node); }
public Object get(String key) { LRUNode node = map.get(key); if (node != null ) { // 将刚操作的元素放到head remove(node, false ); setHead(node); return node.value; } return null ; }
/** * 设置头结点 * * @param node */ private void setHead(LRUNode node) { if (head != null ){ node.next = head; head.prev = node; }
head = node;
if (tail == null ){ tail = node; } }
/** * 从链表中删除此Node * * @param node * @param flag 为 true 就删除该节点的 key */ private void remove(LRUNode node, boolean flag) { if (node.prev != null ) { node.prev.next = node.next; } else { head = node.next; } if (node.next != null ) { node.next.prev = node.prev; } else { tail = node.prev; } node.next = null ; node.prev = null ; if (flag) { map.remove(node.key); } }
private Iterator iterator(){ return map.keySet().iterator(); }
private class LRUNode<K,V> {
/** * cache 的 key */ private K key;
/** * cache 的 value */ private V value;
private LRUNode next;
private LRUNode prev;
LRUNode(K key, V value) { this .key = key; this .value = value; } } } |
验证
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public static void main(String[] args){ LRUCache lruCache = new LRUCache( 5 );
lruCache.put( "1" , "a" ); lruCache.put( "2" , "b" ); lruCache.put( "3" , "c" ); lruCache.put( "4" , "d" ); lruCache.put( "5" , "e" );
System.out.println( "插入 5 个元素" ); println(lruCache);
System.out.println( "插入 3 元素" ); lruCache.put( "3" , "c" ); println(lruCache);
System.out.println( "插入第 6 个元素" ); lruCache.put( "6" , "f" ); println(lruCache);
System.out.println( "访问 4 元素" ); lruCache.get( "4" ); println(lruCache); }
private static void println(LRUCache lruCache){ Iterator iterator = lruCache.keyIterator(); while (iterator.hasNext()){ System.out.print(iterator.next() + " " ); }
System.out.println(); } |
执行结果：
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插入 5 个元素 1 2 3 4 5 插入 3 元素 1 2 4 5 3 插入第 6 个元素 2 4 5 3 6 访问 4 元素 2 5 3 6 4 |
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原文链接：https://HdhCmsTestcnblogs测试数据/chenssy/p/15164873.html
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