FIFO与LRU实现（Java）

Posted 2021-01-11 hirampeng

一、概述

在学操作系统的时候，会接触到页面缓存调度算法。缓存不可能是无限大的，所以会涉及到一些置换策略，来保证缓存的命中率。常见的有：FIFO、LRU、LFU、OPT策略等。

1、缓存置换算法

• FIFO：First In First Out，先进先出，和队列保持一致。最先进来的最早出去。
• LRU：Least Recently Used，最近最少使用。总是淘汰最近没有使用的。其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
  也就是说，淘汰最近一段时间内最长时间未访问过的数据。根据程序局部性原理，刚被访问的数据，可能马上又要被访问；而较长时间内没有被访问的数据，可能最近不会被访问。
• LFU：Least Frequently Used，最近使用次数最少。即淘汰使用次数最少的。
• OPT：Optimal，最佳置换。置换以后永不再被访问，或者在将来最迟才会被访问的。该算法无法实现，通常作为衡量其他算法的标准。

2、缓存置换算法的要素

• （1）缓存不是无限大，需要有一个固定的大小来约束其大小
• （2）缓存满后，再次插入需要替换掉某些元素，才能添加新元素
• （3）每次访问完缓存，可能需要改变缓存元素的状态，如元素顺序的改变

3、Java LinkedHashMap简介

先看下LinkedHashMap的构造函数，三个参数分别为：初始化大小、装载因子和访问顺序。

• 当参数accessOrder = true时，则按照访问顺序对Map排序，那么调用get()方法后，会将这次访问的元素移至链表尾部。不断访问可以形成按访问顺序排序的链表。
• 当参数accessOrder = false时，则按照插入顺序对Map排序。先插入的元素放置在链表的首部，按照尾插入的方式维护链表。

public LinkedHashMap(int initialCapacity,                          float loadFactor,                          boolean accessOrder) {         super(initialCapacity, loadFactor);         this.accessOrder = accessOrder;     } 

根据链表中元素的顺序可以分为：按插入顺序的链表(默认，false)，和按访问顺序的链表(调用get方法)。默认是按插入顺序排序，如果指定按访问顺序排序，那么调用get方法后，会将这次访问的元素移至链表尾部，不断访问可以形成按访问顺序排序的链表。 可以重写removeEldestEntry方法返回true值指定插入元素时移除最老的元素。

结论1：可以得出accessOrder = true时，可以模仿出LRU的特性；accessOrder = false时，可以模仿出FIFO的特性。即满足缓存置换算法要素3。

这是LinkedHashMap中另外一个方法：移除最久的元素。当返回为false时，不会移除其中最久的元素。当返回true的时候，就会remove其中最久的元素。

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {         return false;     } 

结论2：由于缓存置换算法要素2，当缓存满了之后，需通过返回true删除最久未被使用的元素。所以我们需要 重写此方法来删除缓存元素，达到缓存置换的要求。

当然，我们还需要满足缓存置换算法要素1，就大功告成了。由于Java Map是自动扩容的，当其table.size() > Capacity * loadFactor的时，会自动进行两倍扩容。

结论：为了使缓存能固定大小，需要禁止Map的自动扩容。可将初始化大小设置为(cacheSize / loadFactor) + 1，就可以在元素数目达到缓存大小时，不会自动扩容，达到缓存置换的要求。

二、实现简单的FIFO缓存

1、继承继承LinkedHashMap

public class FIFOCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {     private static int MAX_CACHE_SIZE;      public FIFOCache(int maxCacheSize) {         super((int) Math.ceil(maxCacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, false);         this.MAX_CACHE_SIZE = maxCacheSize;     }      @Override     public boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {         return size() > MAX_CACHE_SIZE;     } } 

2、根据LinkedHashMap重新实现

由于LinkedHashMap并非是线程安全的，我们可以仅利用LinkedHashMap的特性自己实现一个。

public class FIFOCache<K, V> {     private static int MAX_CACHE_SIZE = 0;     private final float LOAD_FACTORY = 0.75f;      Map<K, V> map;      public FIFOCache(int maxCacheSize) {         this.MAX_CACHE_SIZE = maxCacheSize;         // 根据 cacheSize 和 填充因子计算cache的容量         int capacity = (int) Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / LOAD_FACTORY) + 1;         map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, LOAD_FACTORY, false) {             @Override             protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {                 return size() > MAX_CACHE_SIZE;             }         };     }      public synchronized void put(K key, V value) {         map.put(key, value);     }      public synchronized V get(K key) {         return map.get(key);     }      public synchronized void remove(K key) {         map.remove(key);     }      @Override     public String toString() {         StringBuilder sb = new StringBuilder();         for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {             sb.append(entry.getKey()).append("=")                     .append(entry.getValue()).append(" ");         }         return sb.toString();     } } 

三、实现简单的LRU缓存

1、继承LinkedHashMap

和FIFO的实现基本一致，只需要将accessOrder = false。

public class Cache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {     private static int MAX_CACHE_SIZE;      public Cache(int maxCacheSize) {         super((int) Math.ceil(maxCacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);         this.MAX_CACHE_SIZE = maxCacheSize;     }      @Override     public boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {         return size() > MAX_CACHE_SIZE; // 需要删除最久的元素     } } 

2、根据LinkedHashMap重新实现

同样，由于LinkedHashMap并非是线程安全的，我们可以仅利用LinkedHashMap的特性自己实现一个。
和FIFO的实现基本一致，只需要将accessOrder = false。

public class LruCache<K, V> {     private static int MAX_CACHE_SIZE = 0;     private final float LOAD_FACTORY = 0.75f;      Map<K, V> map;      public LruCache(int maxCacheSize) {         this.MAX_CACHE_SIZE = maxCacheSize;         // 根据 cacheSize 和 填充因子计算cache的容量         int capacity = (int) Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / LOAD_FACTORY) + 1;         map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, LOAD_FACTORY, true) {             @Override             protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {                 return size() > MAX_CACHE_SIZE;             }         };     }      public synchronized void put(K key, V value) {         map.put(key, value);     }      public synchronized V get(K key) {         return map.get(key);     }      public synchronized void remove(K key) {         map.remove(key);     }      @Override     public String toString() {         StringBuilder sb = new StringBuilder();         for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {             sb.append(entry.getKey()).append("=")                     .append(entry.getValue()).append(" ");         }         return sb.toString();     } }

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