淺談java如何實現Redis的LRU緩存機制
LRU概述
最近使用的放在前面,最近沒用的放在後面,如果來瞭一個新的數,此時內存滿瞭,就需要把舊的數淘汰,那為瞭方便移動數據,肯定就得使用鏈表類似的數據結構,再加上要判斷這條數據是不是最新的或者最舊的那麼應該也要使用hashmap等key-value形式的數據結構。
使用LinkedHashMap實現
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){ //沒有找到 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,刪除最久沒用的即第一個,或者可以復寫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); } }
結果來看是正確的,距離當前時間最遠的數據被淘汰
使用LinkedHashMap簡單方法實現
LinkedHashMap是維護瞭雙向鏈表的HashMap,保持瞭插入元素的順序。
LinkedHashMap提供瞭一個鉤子方法,在新插入元素後可以決定是否刪除最老的元素。
復寫removeEldestEntry實現
package thread; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUByLinkedHashMap extends LinkedHashMap<Integer,Integer> { /** * LRU中最大元素數量 */ private int maxSize; public LRUByLinkedHashMap(int maxSize) { // 容量為最大值/0.75,即最大負載容量為maxSize // accessOrder=true 根據查詢排序,即最近被使用的放到後面 super((int) Math.ceil(maxSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); this.maxSize = maxSize; } /** * 此方法為鉤子方法,map插入元素時會調用此方法 * 此方法返回true則證明刪除最老的因子 * @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); } }
雙鏈表+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; } } //把節點移動到尾巴 private void moveToTail(ListNode node) { node.pre = tail.pre; tail.pre = node; node.pre.next = node; node.next = tail; } //定義雙向鏈表節點 private class ListNode{ int key; int val; ListNode pre; ListNode next; //初始化雙向鏈表 public ListNode(int key,int val){ this.key = key; this.val = val; pre = null; next = null; } } }
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