LRU算法介绍和在JAVA的实现及源码分析

一、写随笔的原因：最近准备去朋友公司面试，他说让我看一下LRU算法，就此整理一下，方便以后的复习。

二、具体的内容：

1.简介：

　　LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用。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“如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小”。

　　这里不得不说i一下LFU（Least Frequently Used），其核心思想是“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”

　　LRU和LFU算法的区别是概括来说，LRU强调的是访问时间，而LFU则强调的是访问次数。

2.使用场景：

　　一般来说它是用来作为一种缓存淘汰算法。

3.实现方法：

　　方法一：用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存在的数据项的时间戳自增，并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候，将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时，将时间戳最大的数据项淘汰。该方法有个致命的缺点就是需要不停地维护数据项的访问时间戳，在插入数据、删除数据以及访问数据时，时间复杂度都是O(n)。

　　方法二：可以使用链表来实现，分三步走：首先当新数据插入的时候，依次按顺序放到链表中；其次查询数据时，已经存在链表中时（即缓存数据被访问），则将数据移到链表尾部；当链表满的时候，将链表顶部的数据丢弃。

4.Java中的实现代码：

　　Java中最简单的LRU算法实现，就是利用LinkedHashMap，覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可，内部就是使用的方法二实现的。代码如下：

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LRUTest {

static class LRULinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {
//定义缓存的容量
 private int capacity;
//带参数的构造器
 LRULinkedHashMap(int capacity){
//如果accessOrder为true的话，则会把访问过的元素放在链表后面，放置顺序是访问的顺序(LinkedHashMap里面的get方法，当accessOrder为true，会走afterNodeAccess方法将节点移到最后)
 //如果accessOrder为flase的话，则按插入顺序来遍历
 super(16,0.75f,true);
//传入指定的缓存最大容量
 this.capacity=capacity;
 }
//实现LRU的关键方法，如果map里面的元素个数大于了缓存最大容量，则删除链表的顶端元素
 @Override
 public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){
return size()>capacity;
 }
 }
//test
 public static void main(String[] args) {
 LRULinkedHashMap<String, Integer> testCache = new LRULinkedHashMap<>(3);
 testCache.put("A", 1);
 testCache.put("B", 2);
 testCache.put("C", 3);
 System.out.println(testCache.get("B"));
 System.out.println(testCache.get("A"));
 testCache.put("D", 4);
 System.out.println(testCache.get("D"));
 System.out.println(testCache.get("C"));
 }
}

　　输出结果：

　　 LRU算法介绍和在JAVA的实现及源码分析

　　为何上述简单的代码LRU算法，具体要看LinkedHashMap里的put和get方法的源代码。

　　1.首先是put（）方法，这个在LinkedHashMap并没有重写，直接使用的是HashMap中的put()方法，这里解释一下上面的重写的removeEldestEntry（）方法，在上次HashMap原理探究中，put()方法会调用内部的putVal（）方法，putVal（）方法中最后会调用一个afterNodeInsertion(evict);这个方法在LinkedHashMap里面有实现：

    void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
        LinkedHashMap.Entry<K,V> first; //头结点
        if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { //会调用我们重写的removeEldestEntry（）
            K key = first.key;
            removeNode(hash(key), key, null, false, true);  // 满足条件，这移除头结点
        }
    }

　　　　会调用我们重写的removeEldestEntry（）方法，当返回为true时，则会removeNode（）方法移除链表的顶端元素，满足方法二中的第三个步骤。

　　2.接下来看一下get()方法，这个在LinkedHashMap有重写，代码如下：

    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;
    }

　　这里会用到我们初始化时设置的accessOrder的值，我们当时设置的是ture，也就意味着会调用afterNodeAccess（）方法，我们继续看afterNodeAccess的源码：

    void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
        LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
        if (accessOrder && (last = tail) != e) {
            LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
                (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
            p.after = null;
            if (b == null)
                head = a;
            else
                b.after = a;
            if (a != null)
                a.before = b;
            else
                last = b;
            if (last == null)
                head = p;
            else {
                p.before = last;
                last.after = p;
            }
            tail = p;
            ++modCount;
        }
    }

　　源码中有块英文注释// move node to last，很明显是将查到的数据移动到链表的尾部。满足方法二中的第二个步骤。

　　至于方法二中的第一个步骤，LinkedHashMap本身就是有顺序的插入，顺带分析下为啥它是如何实现有顺序插入的。由于它并没有单独实现put()方法，所以要看HashMap中的put()实现，还是参照上次HashMap原理探究，在put()方法会调用内部的putVal（）方法，putVal（）方法中添加新节点会调用newNode（）方法，而LinkedHashMap对newNode进行了重写，代码如下：

    Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
        LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
            new LinkedHashMap.Entry<K,V>(hash, key, value, e);
        linkNodeLast(p); // 这个方法就是将新节点顺序的插入到为节点的后面
        return p;
    }

linkNodeLast（）方法：

// link at the end of list
private void linkNodeLast(LinkedHashMap.Entry<K,V> p) {
    LinkedHashMap.Entry<K,V> last = tail;
    tail = p;
    if (last == null)
        head = p;
    else {
        p.before = last;
        last.after = p;
    }
}

三、总结：

　　本篇随笔主要就是LRU的介绍和在java中的快速实现，实现的代码相信网上非常的多，主要还是从源码角度分析了为何可以这样简单的实现，让我们能够更加理解LRU的基于链表的实现吧，同时也分析了下LinkedHashMap的部分源码实现，让大家能够更深入的理解吧。

秒客网

LRU算法介绍和在JAVA的实现及源码分析

相关文章