简单LRU算法实现缓存

时间：2023-03-09 02:38:26
简单LRU算法实现缓存

最简单的LRU算法实现，就是利用jdk的LinkedHashMap，覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可，如下所示：

java 代码
  1. import java.util.ArrayList;
  2. import java.util.Collection;
  3. import java.util.LinkedHashMap;
  4. import java.util.concurrent.locks.Lock;
  5. import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
  6. import java.util.Map;
  7. /**
  8. * 类说明：利用LinkedHashMap实现简单的缓存， 必须实现removeEldestEntry方法，具体参见JDK文档
  9. *
  10. * @author dennis
  11. *
  12. * @param <K>
  13. * @param <V>
  14. */
  15. public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
  16. private final int maxCapacity;
  17. private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
  18. private final Lock lock = new ReentrantLock();
  19. public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {
  20. super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
  21. this.maxCapacity = maxCapacity;
  22. }
  23. @Override
  24. protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
  25. return size() > maxCapacity;
  26. }
  27. @Override
  28. public boolean containsKey(Object key) {
  29. try {
  30. lock.lock();
  31. return super.containsKey(key);
  32. } finally {
  33. lock.unlock();
  34. }
  35. }
  36. @Override
  37. public V get(Object key) {
  38. try {
  39. lock.lock();
  40. return super.get(key);
  41. } finally {
  42. lock.unlock();
  43. }
  44. }
  45. @Override
  46. public V put(K key, V value) {
  47. try {
  48. lock.lock();
  49. return super.put(key, value);
  50. } finally {
  51. lock.unlock();
  52. }
  53. }
  54. public int size() {
  55. try {
  56. lock.lock();
  57. return super.size();
  58. } finally {
  59. lock.unlock();
  60. }
  61. }
  62. public void clear() {
  63. try {
  64. lock.lock();
  65. super.clear();
  66. } finally {
  67. lock.unlock();
  68. }
  69. }
  70. public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
  71. try {
  72. lock.lock();
  73. return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet());
  74. } finally {
  75. lock.unlock();
  76. }
  77. }
  78. }

如果你去看LinkedHashMap的源码可知，LRU算法是通过双向链表来实现，当某个位置被命中，通过调整链表的指向将该位置调整到头位置，新加入 的内容直接放在链表头，如此一来，最近被命中的内容就向链表头移动，需要替换时，链表最后的位置就是最近最少使用的位置。
    LRU算法还可以通过计数来实现，缓存存储的位置附带一个计数器，当命中时将计数器加1，替换时就查找计数最小的位置并替换，结合访问时间戳来实现。这种 算法比较适合缓存数据量较小的场景，显然，遍历查找计数最小位置的时间复杂度为O(n)。我实现了一个，结合了访问时间戳，当最小计数大于 MINI_ACESS时，就移除最久没有被访问的项：

java 代码
  1. import java.io.Serializable;
  2. import java.util.ArrayList;
  3. import java.util.Collection;
  4. import java.util.HashMap;
  5. import java.util.Iterator;
  6. import java.util.Map;
  7. import java.util.Set;
  8. import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
  9. import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
  10. import java.util.concurrent.locks.Lock;
  11. import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
  12. /**
  13. *
  14. * @author dennis
  15. * 类说明：当缓存数目不多时，才用缓存计数的传统LRU算法
  16. * @param <K>
  17. * @param <V>
  18. */
  19. public class LRUCache<K, V> implements Serializable {
  20. private static final int DEFAULT_CAPACITY = 100;
  21. protected Map<K, ValueEntry> map;
  22. private final Lock lock = new ReentrantLock();
  23. private final transient int maxCapacity;
  24. private static int MINI_ACCESS = 10;
  25. public LRUCache() {
  26. this(DEFAULT_CAPACITY);
  27. }
  28. public LRUCache(int capacity) {
  29. if (capacity <= 0)
  30. throw new RuntimeException("缓存容量不得小于0");
  31. this.maxCapacity = capacity;
  32. this.map = new HashMap<K, ValueEntry>(maxCapacity);
  33. }
  34. public boolean ContainsKey(K key) {
  35. try {
  36. lock.lock();
  37. return this.map.containsKey(key);
  38. } finally {
  39. lock.unlock();
  40. }
  41. }
  42. public V put(K key, V value) {
  43. try {
  44. lock.lock();
  45. if ((map.size() > maxCapacity - 1) && !map.containsKey(key)) {
  46. // System.out.println("开始");
  47. Set<Map.Entry<K, ValueEntry>> entries = this.map.entrySet();
  48. removeRencentlyLeastAccess(entries);
  49. }
  50. ValueEntry valueEntry = map.put(key, new ValueEntry(value));
  51. if (valueEntry != null)
  52. return valueEntry.value;
  53. else
  54. return null;
  55. } finally {
  56. lock.unlock();
  57. }
  58. }
  59. /**
  60. * 移除最近最少访问
  61. */
  62. protected void removeRencentlyLeastAccess(
  63. Set<Map.Entry<K, ValueEntry>> entries) {
  64. // 最小使用次数
  65. int least = 0;
  66. // 最久没有被访问
  67. long earliest = 0;
  68. K toBeRemovedByCount = null;
  69. K toBeRemovedByTime = null;
  70. Iterator<Map.Entry<K, ValueEntry>> it = entries.iterator();
  71. if (it.hasNext()) {
  72. Map.Entry<K, ValueEntry> valueEntry = it.next();
  73. least = valueEntry.getValue().count.get();
  74. toBeRemovedByCount = valueEntry.getKey();
  75. earliest = valueEntry.getValue().lastAccess.get();
  76. toBeRemovedByTime = valueEntry.getKey();
  77. }
  78. while (it.hasNext()) {
  79. Map.Entry<K, ValueEntry> valueEntry = it.next();
  80. if (valueEntry.getValue().count.get() < least) {
  81. least = valueEntry.getValue().count.get();
  82. toBeRemovedByCount = valueEntry.getKey();
  83. }
  84. if (valueEntry.getValue().lastAccess.get() < earliest) {
  85. earliest = valueEntry.getValue().count.get();
  86. toBeRemovedByTime = valueEntry.getKey();
  87. }
  88. }
  89. // System.out.println("remove:" + toBeRemoved);
  90. // 如果最少使用次数大于MINI_ACCESS，那么移除访问时间最早的项(也就是最久没有被访问的项）
  91. if (least > MINI_ACCESS) {
  92. map.remove(toBeRemovedByTime);
  93. } else {
  94. map.remove(toBeRemovedByCount);
  95. }
  96. }
  97. public V get(K key) {
  98. try {
  99. lock.lock();
  100. V value = null;
  101. ValueEntry valueEntry = map.get(key);
  102. if (valueEntry != null) {
  103. // 更新访问时间戳
  104. valueEntry.updateLastAccess();
  105. // 更新访问次数
  106. valueEntry.count.incrementAndGet();
  107. value = valueEntry.value;
  108. }
  109. return value;
  110. } finally {
  111. lock.unlock();
  112. }
  113. }
  114. public void clear() {
  115. try {
  116. lock.lock();
  117. map.clear();
  118. } finally {
  119. lock.unlock();
  120. }
  121. }
  122. public int size() {
  123. try {
  124. lock.lock();
  125. return map.size();
  126. } finally {
  127. lock.unlock();
  128. }
  129. }
  130. public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
  131. try {
  132. lock.lock();
  133. Set<K> keys = map.keySet();
  134. Map<K, V> tmp = new HashMap<K, V>();
  135. for (K key : keys) {
  136. tmp.put(key, map.get(key).value);
  137. }
  138. return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(tmp.entrySet());
  139. } finally {
  140. lock.unlock();
  141. }
  142. }
  143. class ValueEntry implements Serializable {
  144. private V value;
  145. private AtomicInteger count;
  146. private AtomicLong lastAccess;
  147. public ValueEntry(V value) {
  148. this.value = value;
  149. this.count = new AtomicInteger(0);
  150. lastAccess = new AtomicLong(System.nanoTime());
  151. }
  152. public void updateLastAccess() {
  153. this.lastAccess.set(System.nanoTime());
  154. }
  155. }
  156. }

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