LRU算法java实现

人走茶凉 提交于 2020-01-11 20:55:36

LRU全称是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思。

LRU算法的设计原则是: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。也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

实现LRU:

1.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。

2.利用一个链表来实现,每次新插入数据的时候将新数据插到链表的头部;每次缓存命中(即数据被访问),则将数据移到链表头部;那么当链表满的时候,就将链表尾部的数据丢弃。

3.利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候,如果新数据项在链表中存在(一般称为命中),则把该节点移到链表头部,如果不存在,则新建一个节点,放到链表头部,若缓存满了,则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候,如果数据项在链表中存在,则把该节点移到链表头部,否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。

比较三种方法优劣:

对于第一种方法,需要不停地维护数据项的访问时间戳,另外,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)。对于第二种方法,链表在定位数据的时候时间复杂度为O(n)。所以在一般使用第三种方式来是实现LRU算法。

实现方案:

使用LinkedHashMap实现

LinkedHashMap底层就是用的HashMap加双链表实现的,而且本身已经实现了按照访问顺序的存储。此外,LinkedHashMap中本身就实现了一个方法removeEldestEntry用于判断是否需要移除最不常读取的数,方法默认是直接返回false,不会移除元素,所以需要重写该方法。即当缓存满后就移除最不常用的数。


import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
 * @version v1.0
 * @ClassName: LRULinkedHashMap
 * @Description: LRU 算法 java实现
 * @Date: 2020/1/11 17:03
 */
public class LRULinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {

    private int maxCapacity;

    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;

    private final Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * @param maxCapacity
     */
    public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {
        super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
        this.maxCapacity = maxCapacity;
    }

    /**
     * 方法用来判断是否需要移除最不常读的数,默认false
     * @param eldest
     * @return
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > maxCapacity;
    }

    @Override
    public boolean containsKey(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.containsKey(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public V get(Object key) {
        try {
            lock.lock();
            return super.get(key);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public V put(K key, V value) {
        try {
            lock.lock();
            return super.put(key, value);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public int size() {
        try {
            lock.lock();
            return super.size();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void clear() {
        try {
            lock.lock();
            super.clear();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
        try {
            lock.lock();
            return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet());
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

}

 

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