浅谈java如何实现Redis的LRU缓存机制

浅谈java如何实现Redis的LRU缓存机制

目录LRU概述使用LinkedHashMap实现 使用LinkedHashMap简单方法实现双链表+hashmap

LRU概述

最近使用的放在前面,最近没用的放在后面,如果来了一个新的数,此时内存满了,就需要把旧的数淘汰,那为了方便移动数据,肯定就得使用链表类似的数据结构,再加上要判断这条数据是不是最新的或者最旧的那么应该也要使用hashmap等key-value形式的数据结构。

使用LinkedHashMap实现

package thread;

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public class LRUCacheTest {

int capacity;

Map map;

public LRUCacheTest(int capacity){

this.capacity = capacity;

qMMXVzOx map = new LinkedHashMap<>();

}

public int get(int key){

//没有找到

if(!map.containsKey(key)){

return -1;

}

Integer value = map.remove(key);

map.put(key,value);

return value;

}

public void put(int key,int value){

if(map.containsKey(key)){

map.remove(key);

map.put(key,value);

return;

}

map.put(key,value);

//超出capacity，删除最久没用的即第一个,或者可以复写removeEldestEntry方法

if(map.size() > capacity){

map.remove(map.entrySet().iterator().next().getKey());

}

}

public static void main(String[] args) {

LRUCacheTest lruCache = new LRUCacheTest(10);

for (int i = 0; i < 10; i++) {

lruCache.map.put(i,i);

System.out.print(lruCache.map.size()+"\t");

}

System.out.println();

System.out.println(lruCache.map);

lruCache.put(10,200);

System.out.println(lruCache.map);

lruCache.put(11,100);

System.out.println(lruCache.map);

lruCache.get(2);

System.out.println(lruCache.map);

}

}

结果来看是正确的,距离当前时间最远的数据被淘汰

使用LinkedHashMap简单方法实现

LinkedHashMap是维护了双向链表的HashMap,保持了插入元素的顺序。

LinkedHashMap提供了一个钩子方法,在新插入元素后可以决定是否删除最老的元素。

复写removeEldestEntry实现

package thread;

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public class LRUByLinkedHashMap extends LinkedHashMap {

/**

* LRU中最大元素数量qMMXVzOx

*/

private int maxSize;

public LRUByLinkedHashMap(int maxSize) {

// 容量为最大值/0.75，即最大负载容量为maxSize

// accessOrder=true 根据查询排序，即最近被使用的放到后面

super((int) Math.ceil(maxSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);

this.maxSize = maxSize;

}

/**

* 此方法为钩子方法，map插入元素时会调用此方法

* 此方法返回true则证明删除最老的因子

* @param eldest

* @return

*/

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > maxSize;

}

public static void main(String[] args) {

LRUByLinkedHashMap hashMap = new LRUByLinkedHashMap(10);

for (int i = 0; i < 10; i++) {

hashMap.put(i,i);

System.out.print(hashMap.size()+"\t");

}

System.out.println();

System.out.println(hashMap);

hashMap.put(10,200);

System.out.println(hashMap);

hashMap.put(11,100);

System.out.println(hashMahttp://p);

hashMap.get(10);

System.out.println(hashMap);

}

}

双链表+hashmap

package thread;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

public class LRURedis {

private int capacity;

private Map map;

private ListNode head;

private ListNode tail;

public LRURedis(int capacity){

this.capacity = capacity;

map = new HashMap<>();

head = new ListNode(-1,-1);

tail = new ListNode(-1,-1);

head.next = tail;

tail.pre = head;

}

public int get(int key){

if(!map.containsKey(key)){

return -1;

}

ListNode node = map.get(key);

node.pre.next = node.next;

node.next.pre = node.pre;

return node.val;

}

public void put(int key,int value){

if (get(key)!=-1){

map.get(key).val = value;

return;

}

ListNode node = new ListNode(key,value);

map.put(key,node);

moveToTail(node);

if (map.size() > capacity){

map.remove(head.next.key);

head.next = head.next.next;

head.next.pre = head;

}

}

//把节点移动到尾巴

private void moveToTail(ListNode node) {

node.pre = tail.pre;

tail.pre = node;

node.pre.next = node;

node.next = tail;

}

//定义双向链表节点

private class ListNode{

int key;

int val;

ListNode pre;

ListNode next;

//初始化双向链表

public ListNode(int key,int val){

this.key = key;

this.val = val;

pre = null;

next = null;

}

}

}

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