介紹
LRU全稱是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思。
LRU算法的設計原則是:如果一個數據在最近一段時間沒有被訪問到,那麼在將來它被訪問的可能性也很小。也就是說,當限定的空間已存滿數據時,應當把最久沒有被訪問到的數據淘汰。
FIFO (First In FIrst Out) 是最簡單的算法,原理跟名字一樣,“如果一個數據最先進入緩存中,則應該最早淘汰掉”。
LinkedHashMap介紹
它是一個雙向鏈表 + 數組 + 單向鏈表 + 紅黑樹。說白了就是在HashMap的基礎上加了個雙向鏈表,這個雙向鏈表用於在插入,刪除,在鏈表尾部添加。
因爲HashMap已經在插入、刪除的時候都會調用一個空的方法,這就是關鍵,LinkedHashMap重寫了這些方法。如圖:
在LinkedHashMap中,具體實現如下,就鏈表的基本操作,沒什麼好解釋的:
需要注意的是LinkedHashMap中的accessOrder變量:
在訪問的時候,如果accessOrder爲true,那麼會被重新加入到鏈表尾部,正是因爲它,纔有LRU的關鍵。
如果你想設置LRU的大小,那麼可以實現如下方法:
該方法返回true,說明鏈表頭部會被刪除。
LRU代碼
package vip.wulang.test.map;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class TestLRU extends LinkedHashMap<Integer, Object> {
private int max;
public TestLRU(int max) {
super(16, 0.75f, true);
this.max = max;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Object> eldest) {
return size() > max;
}
public static void main(String[] args) {
TestLRU map = new TestLRU(10);
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
map.put(i, i);
}
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));
for (int i = 99990; i < 99995; i++) {
map.get(i);
}
for (int i = 100000; i < 100005; i++) {
map.put(i, i);
}
System.out.println("LRU");
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));
}
}
結果:
FIFO代碼
package vip.wulang.test.map;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class TestFIFO extends LinkedHashMap<Integer, Object> {
private int max;
public TestFIFO(int max) {
this.max = max;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Object> eldest) {
return size() > max;
}
public static void main(String[] args) {
TestFIFO map = new TestFIFO(10);
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
map.put(i, i);
}
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));
for (int i = 100000; i < 100010; i++) {
map.put(i, i);
}
System.out.println("FIFO");
map.forEach((k, v) -> System.out.println(k + ":" + v));
}
}
結果:
結尾
是不是很簡單,如果需要追尋原理的話,可以看看源碼,建議你直接看HashMap,LinkedHashMap太水了。