__2017-12-16 如一模式识别研究

如一模式识别研究

JAVA>>LRU缓存实现(Java)

转自:http://www.cnblogs.com/lzrabbit/p/3734850.html

LRU Cache的LinkedHashMap实现

LRU Cache的链表+HashMap实现

LinkedHashMap的FIFO实现

调用示例

LRU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是“最近最少使用”,LRU缓存就是使用这种原理实现,简单的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算法实现的话就是将最老的数据删掉,废话不多说,下面来说下Java版的LRU缓存实现

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

LRU Cache的LinkedHashMap实现

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,我们使用LinkedHashMap实现LRU缓存的方法就是对LinkedHashMap实现简单的扩展,扩展方式有两种,一种是inheritance,一种是delegation,具体使用什么方式看个人喜好

//LinkedHashMap的一个构造函数,当参数accessOrder为true时,即会按照访问顺序排序,最近访问的放在最前,最早访问的放在后面

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {

super(initialCapacity, loadFactor);

this.accessOrder = accessOrder;

}

//LinkedHashMap自带的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

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return false;

}

LRU缓存LinkedHashMap(inheritance)实现

采用inheritance方式实现比较简单,而且实现了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

package cn.lzrabbit.structure.lru;

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

/**

* Created by liuzhao on 14-5-15.

*/

public class LRUCache2 extends LinkedHashMap {

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 entry : entrySet()) {

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

}

return sb.toString();

}

}

这样算是比较标准的实现吧,实际使用中这样写还是有些繁琐,更实用的方法时像下面这样写,省去了单独见一个类的麻烦

final int cacheSize = 100;

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

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > cacheSize;

}

};

LRU缓存LinkedHashMap(delegation)实现

delegation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

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 {

private final int MAX_CACHE_SIZE;

private final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

LinkedHashMap 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 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> 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();

}

}

LRU Cache的链表+HashMap实现

注:此实现为非线程安全,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

package cn.lzrabbit.structure.lru;

import java.util.HashMap;

/**

* Created by liuzhao on 14-5-12.

*/

public class LRUCache1 {

private final int MAX_CACHE_SIZE;

private Entry first;

private Entry last;

private HashMap> hashMap;

public LRUCache1(int cacheSize) {

MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;

hashMap = new HashMap>();

}

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 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 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 {

public Entry pre;

public Entry next;

public K key;

public V value;

}

}

LinkedHashMap的FIFO实现

FIFO是First Input First Output的缩写,也就是常说的先入先出,默认情况下LinkedHashMap就是按照添加顺序保存,我们只需重写下removeEldestEntry方法即可轻松实现一个FIFO缓存,简化版的实现代码如下

final int cacheSize = 5;

LinkedHashMap lru = new LinkedHashMap() {

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > cacheSize;

}

};

调用示例

测试代码

View Code

运行结果

View Code

注:此文章属懒惰的肥兔原创,版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文链接:http://www.cnblogs.com/lzrabbit/p/3734850.html

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