Java实现LRU缓存的实例详解
1.Cache
Cache对于代码系统的加速与优化具有极大的作用，对于码农来说是一个很熟悉的概念。可以说，你在内存中new 了一个一段空间（比方说数组，list）存放一些冗余的结果数据，并利用这些数据完成了以空间换时间的优化目的，你就已经使用了cache。
有服务级的缓存框架，如memcache，Redis等。其实，很多时候，我们在自己同一个服务内，或者单个进程内也需要缓存，例如，lucene就对搜索做了缓存，而无须依赖外界。那么，我们如何实现我们自己的缓存？还要带自动失效的，最好还是LRU（Least Recently Used）。
当你思考怎么去实现，你可能会想得很远。为了LRU，需要把刚使用的数据存入栈，或者纪录每个数据最近使用的时间，再来的定时扫描失效的线程….其实，Java本身就已经为我们提供了LRU Cache很好的实现，即LinkedHashMap。
2.LinkedHashMap分析
很多没有去细究过其内部实现的人，只是将其当作一个普通的hashMap来对待。LinkedHashMap是一个双向链表，加上HashTable的实现。表现出来与普通HashMap的一个区别就是LinkedHashMap会记录存入其中的数据的顺序，并能按顺取出。
为了实现，一个hash表，自然应该先申请在一片连续的内存空间上。当需要存入数据的时候，根据相应的hash值存入。而LinkedHashMap在这个基础上，为每个entry设置了before与after属性，形了一个双向链表，记录了他们put进入的前后顺序。
不仅如此，每当通过get来获得某个元素后，get方法内部，会在最后通过afterNodeAccess方法来调整链表的指向:
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void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last LinkedHashMap.Entry<K,V> last; if (accessOrder && (last = tail) != e) { LinkedHashMap.Entry<K,V> p = (LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after; p.after = null; if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a != null) a.before = b; else last = b; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } tail = p; ++modCount; }} |
上述代码将Node e移至了双向链表的未尾。而在方法afterNodeInsertion中，只要满足条件，便移除最老的数据,即链表的head。
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void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest LinkedHashMap.Entry<K,V> first; if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) { K key = first.key; removeNode(hash(key), key, null, false, true); }} |
可见，当你为LinkedHashMap设置有限空间的时候，自然便完成了LRU Cache的效果。当然还有一个前提，你必须重写一个方法removeEldestEntry,返回true。表示空间已满时，删除最老的。
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@Overridepublic boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){ return size()>capacity; } |
3.线程安全的LRU Cache
如此，我们就获得了一个LRU缓存利器，满足了我们大多场景下的需求。但还有一个问题，它不是线程安全的。在多线程的情况下，你有可能需要对某些Cache做同步处理。这时候，你再找，可以看到java有ConcurrentHashMap的实现，但并不存在ConcurrentLinkedHashMap这样的类。
当然这个问题也不大，我们可以对再有的LinkedHashMap，再作封装，对get，put, 之类的方法加上同步操作。
目前，我们所用的处理，是直接采和google提供的guava包，这里面就提供了我们想要的ConcurrentLinkedHashMap。这样就可以很方便地实现一个线程安全。具体代码如下:
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import java.util.Set; import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.Weighers; import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.ConcurrentLinkedHashMap; public class ConcurrentLRUCache<K, V> { public static final int DEFAULT_CONCURENCY_LEVEL = 32; private final ConcurrentLinkedHashMap<K, V> map; public ConcurrentLRUCache(int capacity) { this(capacity, DEFAULT_CONCURENCY_LEVEL); } public ConcurrentLRUCache(int capacity, int concurrency) { map = new ConcurrentLinkedHashMap.Builder<K, V>().weigher(Weighers.<V> singleton()) .initialCapacity(capacity).maximumWeightedCapacity(capacity) .concurrencyLevel(concurrency).build(); } public void put(K key, V value) { map.put(key, value); } public V get(K key) { V v = map.get(key); return v; } public V getInternal(K key) { return map.get(key); } public void remove(K key) { map.remove(key); } public long getCapacity() { return map.capacity(); } public void updateCapacity(int capacity) { map.setCapacity(capacity); } public int getSize() { return map.size(); } public void clear() { map.clear(); } public Set<K> getKeySet() { return map.keySet(); }} |
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原文链接：http://blog.csdn.net/u014723529/article/details/52453585
