手動實現Redis的LRU緩存機制示例詳解

前言

最近在逛博客的時候看到瞭有關Redis方面的面試題,其中提到瞭Redis在內存達到最大限制的時候會使用LRU等淘汰機制,然後找瞭這方面的一些資料與大傢分享一下。 LRU總體大概是這樣的,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。

第一種實現(使用LinkedHashMap)

public class LRUCache {

  int capacity;
  Map<Integer,Integer> map;

  public LRUCache(int capacity){
    this.capacity = capacity;
    map = new LinkedHashMap<>();
  }

  public int get(int key){
    //如果沒有找到
    if (!map.containsKey(key)){
      return -1;
    }
    //找到瞭就刷新數據
    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) {
    LRUCache lruCache = new LRUCache(10);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      lruCache.map.put(i,i);
      System.out.println(lruCache.map.size());
    }
    System.out.println(lruCache.map);
    lruCache.put(10,200);
    System.out.println(lruCache.map);
  }

在這裡插入圖片描述

第二種實現(雙鏈表+hashmap)

public class LRUCache {

  private int capacity;
  private Map<Integer,ListNode>map;
  private ListNode head;
  private ListNode tail;

  public LRUCache2(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;
    }
  }
}

像第一種方式,如果復寫removeEldestEntry會更簡單,這裡簡單的展示一下

public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
  private int capacity;
  
  @Override
  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
    return size() > capacity;
  }
}

到此這篇關於手動實現Redis的LRU緩存機制的文章就介紹到這瞭,更多相關Redis的LRU緩存機制內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!