一个用hash表作为底层结构的数据库，当然少不了缓存淘汰算法。
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，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更高”。
LRU.png
1.新数据插入到链表头部；
2.每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
过程如下：
LRU
1.最开始时，内存空间是空的，因此依次进入A、B、C是没有问题的
当加入D时，就出现了问题，内存空间不够了，因此根据LRU算法，内存空间中A待的时间最为久远，选择A,将其淘汰
2.当再次引用B时，内存空间中的B又处于活跃状态，而C则变成了内存空间中，近段时间最久未使用的
3.当再次向内存空间加入E时，这时内存空间又不足了，选择在内存空间中待的最久的C将其淘汰出内存，这时的内存空间存放的对象就是E->B->D
附上：java算法
import java.util.LinkedHashMap;
/**
* @ClassName: LRULinkedHashMap
* @Description:
* @Author: wugongzi
* @Date: 2021/9/4 16:48
* @Version: 1.0
*/
public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
// 缓存最大容量
private final int maxCapacity;
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {
// accessOrder true：访问顺序；false：插入顺序
super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
this.maxCapacity = maxCapacity;
}
/**
* 默认的removeEldestEntry方法是返回false的，也就是不会进行删除，而是进行扩容
*
* @param eldest
* @return
*/
@Override
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > maxCapacity;
}
}
测试：
public static void main(String[] args) {
LRULinkedHashMap<String, String> linkedHashMap = new LRULinkedHashMap<>(5);
linkedHashMap.put("1","A");
linkedHashMap.put("2","B");
linkedHashMap.put("3","C");
linkedHashMap.put("4","D");
linkedHashMap.put("5","E");
System.out.println(linkedHashMap);
linkedHashMap.get("1");
linkedHashMap.put("6","F");
System.out.println(linkedHashMap);
}
结果：
{1=A, 2=B, 3=C, 4=D, 5=E}
{3=C, 4=D, 5=E, 1=A, 6=F}
