最近接触LRU(Least Recently Used),即最近最少使用,也称淘汰算法,在JDK中LinkedHashMap有相关实现,下面针对LRU及LinkedHashMap的LRU实现进行详细讲解
1. 为什么使用LRU
有些数据需要缓存在内存中,以便高效查询。但是当缓存的数据量很大,并且某一时间段只有某小部分缓存数据被频繁使用(称之为热点数据),而其他缓存数据暂时没有访问,这时就需要LRU策略对热点数据进行保留,对非热点数据进行及时下线,保证缓存空间健康。 应用场景: 商城分时段商品秒杀
2. LRU的LinkedHashMap实现
创建LRULinkedHashMap继承LinkedHashMap并重写removeEldestEntry方法,该方法返回的boolean代表是否删除最早使用/存放的Entry。
- LRULinkedHashMap
public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private int threshold;
public LRULinkedHashMap(int threshold) {
super(16, 0.75f, true);
this.threshold = threshold;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > threshold;
}
}
- 使用
- get操作,会将节点移动到队尾。
- put操作,如果key不存在,则节点放置队尾,如果节点存在,会将节点移动到队尾。
public static void main(String[] args) {
LRULinkedHashMap<String, String> lruLinkedHashMap = new LRULinkedHashMap<>(5);
lruLinkedHashMap.put("1", null);
lruLinkedHashMap.put("2", null);
lruLinkedHashMap.put("3", null);
lruLinkedHashMap.put("4", null);
lruLinkedHashMap.put("5", null);
lruLinkedHashMap.put("6", null);
lruLinkedHashMap.put("7", null);
System.out.println(lruLinkedHashMap);
lruLinkedHashMap.get("4");
System.out.println(lruLinkedHashMap);
lruLinkedHashMap.put("5", null);
System.out.println(lruLinkedHashMap);
out => {3=null, 4=null, 5=null, 6=null, 7=null}
out => {3=null, 5=null, 6=null, 7=null, 4=null}
out => {3=null, 6=null, 7=null, 4=null, 5=null}
}
3. LinkedHashMap实现Map有序 - 源码分析
LinkedHashMap继承自HashMap,HashMap采用数组加链表的结构存储数据,存储节点为HashMap.Node,分别存放hash值,key,value,以及指向下一个Node节点的next指针,链表结构是单项链表,HashMap并没有维护有序性。
- HashMap
image.png
LinkedHashMap继承了HashMap,也是采用了数据加链表的结构,不同的是LinkedHashMap的存储节点(Entry)继承自HashMap.Node,多维护了before和after指针,用来指向上一个和下一个节点,实现双向链表。这个双向链表就可以实现Map有序性(access-order:访问顺序/insertion-order插入顺序,默认是insertion-order)。
- LinkedHashMap
image.png
重点代码
- HashMap.Node
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
V value;
Node<K,V> next;
...
}
- LinkedHashMap.Entry
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
Entry<K,V> before, after;
...
}
- HashMap - newNode
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
return new Node<>(hash, key, value, next);
}
- LinkedHashMap - newNode
// 重写了HashMap - newNode
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
new LinkedHashMap.Entry<>(hash, key, value, e);
linkNodeLast(p); // 添加节点到队尾
return p;
}
- HashMap - forEach 先遍历数组,再顺序遍历链表
@Override
public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) {
Node<K,V>[] tab;
if (action == null)
throw new NullPointerException();
if (size > 0 && (tab = table) != null) {
int mc = modCount;
for (Node<K,V> e : tab) { // 先遍历数据
for (; e != null; e = e.next) //再书序遍历链表
action.accept(e.key, e.value);
}
if (modCount != mc)
throw new ConcurrentModificationException();
}
}
- LinkedHashMap - forEach 直接遍历双向链表,实现有序性。
// Map overrides
public void forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action) {
if (action == null)
throw new NullPointerException();
int mc = modCount;
for (LinkedHashMap.Entry<K,V> e = head; e != null; e = e.after) // 直接遍历
action.accept(e.key, e.value);
if (modCount != mc)
throw new ConcurrentModificationException();
}
4. LinkedHashMap实现LRU - 源码分析
下面是设置LinkedHashMap为访问顺序时的示意图。
image.png
- LinkedHashMap - 构造器 accessOrder默认为false,即维护插入顺序,设置为true时,维护访问顺序。
* @param accessOrder the ordering mode - {@code true} for access-order, {@code false} for insertion-order
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
代码语言:javascript复制public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false; // 默认为插入顺序
}
- LinkedHashMap - get
当设置为访问顺序时,在get/put的时候调用
afterNodeAccess
方法,将节点移动到队尾。
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);// 将节点移动到队尾
return e.value;
}
- LinkedHashMap - put - 更新值
下面是HashMap的put操作,调用LinkedHashMap 的
afterNodeAccess
方法
final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent,
boolean evict) {
....
if (e != null) { // existing mapping for key
V oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent || oldValue == null)
e.value = value;
afterNodeAccess(e); // 将节点移动到队尾
return oldValue;
}
....
}
- LinkedHashMap - put - 插入新值
插入新值, 调用
linkNodeLast
添加节点到队尾
// 重写了HashMap - newNode
Node<K,V> newNode(int hash, K key, V value, Node<K,V> e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
new LinkedHashMap.Entry<>(hash, key, value, e);
linkNodeLast(p); // 添加节点到队尾
return p;
}
相关参考
- LeetCode – LRU Cache (Java)
- 玩转Redis:8 种数据淘汰策略及近似LRU、LFU原理!