LinkedHashMap实现LRU缓存

LinkedHashMap实现Map的接口,和HashMap不同的是维持了一个所有entries的双向链表,并持有一个该有序链表的迭代器,并有两个Entry<K,V>引用transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head,tail 分别指向链表的首部和尾部,最常使用的元素会放到链表的尾部,链表的头部为最不常用的数据,同时插入一个新元素也会插入到尾部,我们可以用这个特性来实现LRU(最近最不常使用)缓存,下面我们在实现前先简单的对LinkedHashMap的一些特性进行简单介绍:

  • 构造方法LinkedHashMap<K,V>(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder),前两个参数和HashMap常用参数一样,后一个是表示是否维持一个访问顺序:
    • accessOrder表示访问一个元素后, 是否调用afterNodeAccess()方法
public V get(Object key) {
        Node<K,V> e;
        if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
            return null;
        if (accessOrder)
            afterNodeAccess(e);
        return e.value;
    }

accessOrdertrue的时候,在我们访问了一个Entry<K,V>时,我们会调用afterNodeAccess()方法,将我们当前访问的节点放入到链表的末尾,利用这个特性便可以区分谁是最近访问,谁是最近最不常访问元素了

  • InitialCapacity该参数设定实现散列集的数组链表中数组的长度,默认大小为16之后每超过指定的大小都扩展为2的n次方倍
  • loadFactor 默认为0.75f,注意是float类型的
  • boolean removeEldestEntry(Map.Entry)该方法返回值为true时,会删除最近最不常使用的元素,也就是double-link的头部节点,当插入一个新节点之后removeEldestEntry()方法会被put()、putAll()方法调用,我们可以通过override该方法,来控制删除最旧节点的条件
下面我们来看看具体的实现
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;

/*
 * 为最近最少使用(LRU)缓存策略设计一个数据结构,
 * 它应该支持以下操作:获取数据(get)和写入数据(set)。
 * 获取数据get(key):如果缓存中存在key,则获取其数据值(通常是正数),否则返回-1。
 * 写入数据set(key, value):如果key还没有在缓存中,则写入其数据值。
 * 当缓存达到上限,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据用来腾出空闲位置。 
 *
 */
public class LRUCache<K, V>{
    LinkedHashMap<K,V> cache = null;
    private int cacheSize;
    public LRUCache(int cacheSize){
        this.cacheSize = (int) Math.ceil (cacheSize / 0.75f) + 1;  // ceil浮点数向上取整数
        cache = new LinkedHashMap<K,V>(this.cacheSize,0.75f,true){  //boolean accessOrder用来控制访问顺序的,默认设置为false,在访问之后,不会将当前访问的元素插入到链表尾部
          //内部类来重写removeEldestEntry()方法
        @Override
          protected boolean removeEldestEntry (Map.Entry<K, V> eldest){
              System.out.println("size="+size());
              return size() > cacheSize; //当前size()大于了cacheSize便删掉头部的元素
          }
        };
    }
    
    public V get(K key){   //如果使用继承的话就用getE而不是get,防止覆盖了父类的该方法
       return (V) cache.get(key);
    }
    public V set(K key,V value){
       return cache.put(key, value);
    }
    
    public int getCacheSize() {
        return cacheSize;
    }

    public void setCacheSize(int cacheSize) {
        this.cacheSize = cacheSize;
    }
    
    public void printCache(){
        for(Iterator it = cache.entrySet().iterator();it.hasNext();){
            Entry<K,V> entry = (Entry<K, V>)it.next();
            if(!"".equals(entry.getValue())){
                System.out.println(entry.getKey() + "\t" + entry.getValue()); 
            }
        }
        System.out.println("------");
    }
    
    public void PrintlnCache(){
        Set<Map.Entry<K,V>> set = cache.entrySet();
        for(Entry<K,V> entry : set){
            K key = entry.getKey();
            V value = entry.getValue();
            System.out.println("key:"+key+"value:"+value);
        }
        
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<String,Integer> lrucache = new LRUCache<String,Integer>(3);
        lrucache.set("aaa", 1);
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("bbb", 2);
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("ccc", 3);
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("ddd", 4);
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("eee", 5);
        lrucache.printCache();
        System.out.println("这是访问了ddd后的结果");
        lrucache.get("ddd");
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("fff", 6);
        lrucache.printCache();
        lrucache.set("aaa", 7);
        lrucache.printCache();
    }

}

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 206,482评论 6 481
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 88,377评论 2 382
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 152,762评论 0 342
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 55,273评论 1 279
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 64,289评论 5 373
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,046评论 1 285
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,351评论 3 400
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,988评论 0 259
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 43,476评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,948评论 2 324
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,064评论 1 333
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,712评论 4 323
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,261评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,264评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,486评论 1 262
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,511评论 2 354
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,802评论 2 345

推荐阅读更多精彩内容