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LRU Cache
LRU —— Least Recently Used,即 最近最少使用;也就是说LRU Cache把最近最少使用的数据移除,让给最新读取的数据,而往往最常读取的,也是读取次数最多的,所以,利用LRU Cache,能够提高系统的性能。
要实现 LRU 缓存,我们首先要用到一个类 LinkedHashMap。
用这个类有两大好处:
- 它本身已经实现了按照访问顺序的存储,也就是说,最近读取的会放在最前面,最不常读取的会放在最后(当然,它也可以实现按照插入顺序存储)。
- LinkedHashMap 本身有一个方法用于判断是否需要移除最不常读取的数,但是,原始方法默认不需要移除(这时LinkedHashMap 相当于一个Linkedlist),所以需要 override 这样一个方法,使得当缓存里存放的数据个数超过规定个数后,就把最不常用的移除掉。
import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * An LRU cache, based on <code>LinkedHashMap</code>. * * <p> * This cache has a fixed maximum number of elements (<code>cacheSize</code>). * If the cache is full and another entry is added, the LRU (least recently * used) entry is dropped. * * <p> * This class is thread-safe. All methods of this class are synchronized. * * <p> * Author: Christian d'Heureuse, Inventec Informatik AG, Zurich, Switzerland<br> * Multi-licensed: EPL / LGPL / GPL / AL / BSD. */ public class LRUCache<K, V> { private static final float hashTableLoadFactor = 0.75f; private LinkedHashMap<K, V> map; private int cacheSize; /** * Creates a new LRU cache. * * @param cacheSize the maximum number of entries that will be kept in this cache. */ public LRUCache(int cacheSize) { this.cacheSize = cacheSize; int hashTableCapacity = (int) Math.ceil(cacheSize / hashTableLoadFactor) + 1; map = new LinkedHashMap<K, V>(hashTableCapacity, hashTableLoadFactor, true) { // (an anonymous inner class) private static final long serialVersionUID = 1; @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return size() > LRUCache.this.cacheSize; } }; } /** * Retrieves an entry from the cache.<br> * The retrieved entry becomes the MRU (most recently used) entry. * * @param key the key whose associated value is to be returned. * @return the value associated to this key, or null if no value with this * key exists in the cache. */ public synchronized V get(K key) { return map.get(key); } /** * Adds an entry to this cache. The new entry becomes the MRU (most recently * used) entry. If an entry with the specified key already exists in the * cache, it is replaced by the new entry. If the cache is full, the LRU * (least recently used) entry is removed from the cache. * * @param key the key with which the specified value is to be associated. * @param value a value to be associated with the specified key. */ public synchronized void put(K key, V value) { map.put(key, value); } /** * Clears the cache. */ public synchronized void clear() { map.clear(); } /** * Returns the number of used entries in the cache. * * @return the number of entries currently in the cache. */ public synchronized int usedEntries() { return map.size(); } /** * Returns a <code>Collection</code> that contains a copy of all cache * entries. * * @return a <code>Collection</code> with a copy of the cache content. */ public synchronized Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() { return new ArrayList<>(map.entrySet()); } // Test routine for the LRUCache class. public static void main(String[] args) { LRUCache<String, String> cache = new LRUCache<>(3); cache.put("1", "one"); // 1 cache.put("2", "two"); // 2 1 cache.put("3", "three"); // 3 2 1 cache.put("4", "four"); // 4 3 2 if (cache.get("2") == null) throw new Error(); // 2 4 3 cache.put("5", "five"); // 5 2 4 cache.put("4", "second four"); // 4 5 2 // Verify cache content. if (cache.usedEntries() != 3) throw new Error(); if (!cache.get("4").equals("second four")) throw new Error(); if (!cache.get("5").equals("five")) throw new Error(); if (!cache.get("2").equals("two")) throw new Error(); // List cache content. for (Map.Entry<String, String> entry : cache.getAll()) { System.out.println(entry.getKey() + " : " + entry.getValue()); } cache.clear(); } }
Reference
https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#Least_Recently_Used_.28LRU.29
http://wiki.jikexueyuan.com/project/java-collection/linkedhashmap-lrucache.html
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