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基于LinkedHashMap实现LRU缓存

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概述

LinkedHashMap是Java集合中一个常用的容器,它继承了HashMap, 是一个有序的Hash表。那么该如何基于LinkedHashMap实现一个LRU缓存呢?这也是面试经常被问到的题目,主要是考察你对Java集合容器的了解程度以及LinkedHashMap的实现原理。

分析

什么是LRU?

LRU(Least Recently Used)指的是最近最少使用,是一种缓存淘汰算法,淘汰掉那个最少使用的的数据。

  1. LinkedHashMap是有序的,它默认通过双向链表维护元素的插入顺序,同时,通过构造函数设置accessOrder属性为true的情况,维护元素的访问顺序,这里的访问包括插入、修改、查询等元素,每次操作都会记录顺序,所以LRU缓存其实是包括访问的,所以我们需要通过构造函数设置LinkedHashMap设置accessOrder为true。
  2. 已经解决了顺序的问题,也就是最近访问的会在双向链表的尾部,最老的数据会在头部。那么如何删除头部的元素呢?其实LinkedHashMap也提供了一个回调函数removeEldestEntry,它也会在添加元素的时候调用, 默认返回false,我们可以通过重写这个方法的逻辑,如果LinkedHashMap大于缓存指定数量,就进行淘汰。

基于LinkedHashMap实现LRU缓存

LRU缓存实现

场景:我们需要设计一个缓存最多只能存储10个元素,当元素个数超过10的时候,删除(淘汰)那些最近最少使用的数据,仅保存热点数据。

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

    /**
     * 缓存允许的最大容量
     */
    private final int maxSize;

    public LRUCache(int initialCapacity, int maxSize) {
        // accessOrder必须为true
        super(initialCapacity, 0.75f, true);
        this.maxSize = maxSize;
    }

    // 重写
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        // 当键值对个数超过最大容量时,返回true,触发删除操作
        return size() > maxSize;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<String, String> cache = new LRUCache<>(5, 5);
        cache.put("1", "1");
        cache.put("2", "2");
        cache.put("3", "3");
        cache.put("4", "4");
        // 做一次查询
        cache.get("1");
        cache.put("5", "5");
        cache.put("6", "6");
        cache.put("7", "7");
        System.out.println(cache);
    }

}

运行结果:

{4=4, 1=1, 5=5, 6=6, 7=7}

因为做了一次cache.get("1"),相当于操作了1这个元素,变"新"了,所以只能淘汰3, 4。

总结

通过本文想必大家对LinkedHashMap有了更深的了解,可以用它来实现一个LRU缓存,实际上,通过LinkedHashMap实现LRU还是挺常见的,比如logback框架的LRUMessageCache。