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Java LRU缓存 Java实现简单LRU缓存机制的方法

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一、什么是 LRU 算法

就是一种缓存淘汰策略。

计算机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除一些内容,给新内容腾位置。但问题是,删除哪些内容呢?我们肯定希望删掉哪些没什么用的缓存,而把有用的数据继续留在缓存里,方便之后继续使用。

LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。

二、LRU的使用

LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
    cache.put(1, 1);
    cache.put(2, 2);
    cache.get(1);    // 返回 1
    cache.put(3, 3);  // 该操作会使得密钥 2 作废

第一步:创建一个长度为2的LRUCache

第二步:cache.put(1, 1);放入key=1,value=1的数据

第三步:cache.put(2,2);放入key = 2,value = 2的数据
(因为2刚使用,所有把2移动到前面)

第四步:cache.get(1);获取key = 1的数据
(因为我们刚使用了1,所以把1移动到前面)

第五步:cache.put(3,3);放入key = 3,value = 3的数据
(因为3刚放进,所以放前面,又因为容量只有2,需要移除原先的1个。只因key = 2是最近最少使用的(key = 1刚get()过),所以移除2。

三、LRU的实现机制

算法:

LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现,我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。

1)双向链表按照被使用的顺序存储了这些键值对,靠近头部的键值对是最近使用的,而靠近尾部的键值对是最久未使用的。

2)哈希表即为普通的哈希映射(HashMap),通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。

一、初始化:

二、cache.put(1,1):

三、cache.put(2,2):

四、cache.get(1):

五、cache.put(3,3):

四、代码如下

import java.io.*;
import java.util.HashMap;

public class test {

  public static void main(String args[]) throws IOException {

    LRUCache cache = new LRUCache( 2 /* 缓存容量 */ );
    cache.put(1, 1);
    cache.put(2, 2);
    cache.get(1);    // 返回 1
    cache.put(3, 3);  // 该操作会使得密钥 2 作废
    cache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
    cache.put(4, 4);  // 该操作会使得密钥 1 作废
    cache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
    cache.get(3);    // 返回 3
    cache.get(4);    // 返回 4
  }
}

/**
 * 设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put
 */
class LRUCache {

  private HashMap<Integer,LinkedNode> cache = new HashMap();//方便通过key快速定位结点
  private int size;
  private int capacity;
  private LinkedNode head,tail;
  class LinkedNode{
    int key;
    int value;
    LinkedNode pre;
    LinkedNode next;
  }
  public LRUCache(int capacity) {
    this.size = 0;
    this.capacity = capacity;
    head = new LinkedNode();
    tail = new LinkedNode();
    head.next = tail;
    tail.pre = head;
  }

  /**
   * 移除节点
   * @param node
   */
  private void removeNode(LinkedNode node) {
    LinkedNode preNode = node.pre;
    LinkedNode nextNode = node.next;
    preNode.next = nextNode;
    nextNode.pre = preNode;
  }

  /**
   * 添加节点到头部
   * @param node
   */
  private void addNode(LinkedNode node) {
    node.pre = head;
    node.next = head.next;
    head.next.pre = node;
    head.next = node;
  }

  /**
   * 将节点移动到头部
   * @param node
   */
  private void moveToHead(LinkedNode node) {
    removeNode(node);
    addNode(node);
  }

  /**
   * 获取数据
   * @param key
   * @return
   */
  public int get(int key) {
    LinkedNode node = cache.get(key);
    if(node != null) {
      moveToHead(node);
    }else{
      return -1;
    }
    return node.value;
  }

  /**
   * 写入数据
   * @param key
   * @param value
   */
  public void put(int key, int value) {
    LinkedNode node = cache.get(key);
    //存在
    if(node != null) {
      node.value = value;//可能更新数据
      moveToHead(node);
    }
    //不存在
    else{
      LinkedNode newNode = new LinkedNode();
      newNode.key = key;
      newNode.value = value;
      cache.put(key,newNode);//更新Map
      addNode(newNode);//添加结点到头部
      size++;//更新结点数
      if(size > capacity) {//如果结点数超过容量大小
        LinkedNode tailPre = tail.pre;
        cache.remove(tailPre.key);//更新Map
        removeNode(tailPre);//删除最后一个结点(尾结点的前一个结点)
        size--;
      }
    }
  }
}

总结:自己实现的简单LRU总归太简单了,要是想完善或者实现更真实的LRU,不妨参考一下Redis中的LRU。(◔◡◔)

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