java实现Redis的LRU缓存机制
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了java实现Redis的LRU缓存机制相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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<Integer,Integer> map;
public LRUCacheTest(int capacity){
this.capacity = capacity;
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<Integer,Integer> {
/**
* LRU中最大元素数量
*/
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<Integer, Integer> 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(hashMap);
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<Integer,ListNode> 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;
}
}
}
以上是关于java实现Redis的LRU缓存机制的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章