Java实现简单LRU缓存机制的方法

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MapremoveNode(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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