LRU經典算法的原理與實現

LRU  least recently used.顧名思義，是根據數據的活躍度進行更新的緩存算法。　　

 

LRU Cache的LinkedHashMap實現：

LinkedHashMap自身已經實現了順序存儲，默認情況下是按照元素的添加順序存儲，也可以啟用按照訪問順序存儲，即最近讀取的數據放在最前面，最早讀取的數據放在最后面，然后它還有一個判斷是否刪除最老數據的方法，默認是返回false，即不刪除數據，我們使用LinkedHashMap實現LRU緩存的方法就是對LinkedHashMap實現簡單的擴展，擴展方式有兩種，一種是inheritance，一種是delegation，具體使用什么方式看個人喜好

//LinkedHashMap的一個構造函數，當參數accessOrder為true時，即會按照訪問順序排序，最近訪問的放在最前，最早訪問的放在后面
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor);
        this.accessOrder = accessOrder;
}

//LinkedHashMap自帶的判斷是否刪除最老的元素方法，默認返回false，即不刪除老數據
//我們要做的就是重寫這個方法，當滿足一定條件時刪除老數據
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
        return false;
}

采用inheritance方式實現比較簡單，而且實現了Map接口，在多線程環境使用時可以使用 Collections.synchronizedMap()方法實現線程安全操作

package cn.lzrabbit.structure.lru;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * Created by liuzhao on 14-5-15.
 */
public class LRUCache2<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 boolean removeEldestEntry(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();
    }
}

 

這樣算是比較標准的實現吧，實際使用中這樣寫還是有些繁瑣，更實用的方法時像下面這樣寫，省去了單獨見一個類的麻煩

final int cacheSize = 100;
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75f) + 1, 0.75f, true) {
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) {
    return size() > cacheSize;
    }
};

 

LRU緩存LinkedHashMap(delegation)實現

delegation方式實現更加優雅一些，但是由於沒有實現Map接口，所以線程同步就需要自己搞定了

package cn.lzrabbit.structure.lru;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * Created by liuzhao on 14-5-13.
 */
public class LRUCache3<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;
        //根據cacheSize和加載因子計算hashmap的capactiy，+1確保當達到cacheSize上限時不會觸發hashmap的擴容，
        int capacity = (int) Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1;
        map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                return size() > MAX_CACHE_SIZE;
            }
        };
    }

    public synchronized void put(K key, V value) {
        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：此實現為非線程安全，若在多線程環境下使用需要在相關方法上添加synchronized以實現線程安全操作