LinkedHashMap是比HashMap多了一个链表的结构。与HashMap相比LinkedHashMap维护的是一个具有双重链表的HashMap,LinkedHashMap支持2中排序一种是插入排序,即插入是什么顺序,读出来的就是什么顺序。一种是使用排序,最近使用的会移至尾部例如
key1 key2 key3 key4,使用key3后为 key1 key2 key4
key3了。accessOrder为true表示使用顺序,false表示插入顺序。
基于LinkedHashMap的使用顺序的特性,我们可以用来实现LRU算法(Mybatis的LRU算法也是这样实现的)
bigSize表示缓存最大容量,超过这个值最近最少使用的key,将会被移除。
代码语言:txt复制public class LruCache extends LinkedHashMap<Object, Object> {
代码语言:txt复制 private int bigSize;
代码语言:txt复制 public LruCache(int bigSize) {
代码语言:txt复制 this(1024, 0.75F, true,8);
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 public LruCache(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder , int bigSize) {
代码语言:txt复制 super(initialCapacity, loadFactor, accessOrder);
代码语言:txt复制 this.bigSize=bigSize;
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 @Override
代码语言:txt复制 protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
代码语言:txt复制 boolean toBig=size() > bigSize;
代码语言:txt复制 if (toBig){
代码语言:txt复制 System.out.println("移除:" eldest.getKey());
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 return toBig;
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制}
测试
代码语言:txt复制public class Main {
代码语言:txt复制 public static void main(String[] args) {
代码语言:txt复制 LruCache lruCache = new LruCache(8);
代码语言:txt复制 //先插入8个值
代码语言:txt复制 for (int i = 0; i < 8; i ) {
代码语言:txt复制 lruCache.put("key" i , "" i);
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 System.out.println(lruCache.toString());
代码语言:txt复制 //操作前3个值
代码语言:txt复制 for (int i = 0; i < 3; i ) {
代码语言:txt复制 lruCache.put("key" i , "" i);
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 System.out.println(lruCache.toString());
代码语言:txt复制 //当map中的值超过bigSize
代码语言:txt复制 for (int i = 9; i < 11; i ) {
代码语言:txt复制 lruCache.put("key" i , "" i);
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制 System.out.println(lruCache.toString());
代码语言:txt复制 }
代码语言:txt复制}
结果如下,当我们重新访问前3个值后,他们会被放到链表最后。前面的值会被移除。
代码语言:txt复制{key0=0, key1=1, key2=2, key3=3, key4=4, key5=5, key6=6, key7=7}
代码语言:txt复制{key3=3, key4=4, key5=5, key6=6, key7=7, key0=0, key1=1, key2=2}
代码语言:txt复制移除:key3
代码语言:txt复制移除:key4
代码语言:txt复制{key5=5, key6=6, key7=7, key0=0, key1=1, key2=2, key9=9, key10=10}