摘要：不过其中的流程算是一个简易的实现，可以对加深一些理解。实现二因此如何来实现一个完整的缓存呢，这次不考虑过期时间的问题。缓存数量超过阈值时移除链表尾部数据。
前言
LRU 是 Least Recently Used 的简写，字面意思则是最近最少使用。
通常用于缓存的淘汰策略实现，由于缓存的内存非常宝贵，所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。
如常用的 Redis 就有以下几种策略：
| 策略 | 描述 |
|---|---|
| volatile-lru | 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| volatile-ttl | 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 |
| volatile-random | 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 |
| allkeys-lru | 从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| allkeys-random | 从所有数据集中任意选择数据进行淘汰 |
| no-envicition | 禁止驱逐数据 |
摘抄自:https://github.com/CyC2018/Interview-Notebook/blob/master/notes/Redis.md#%E5%8D%81%E4%B8%89%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%B7%98%E6%B1%B0%E7%AD%96%E7%95%A5实现一
之前也有接触过一道面试题，大概需求是：
实现一个 LRU 缓存，当缓存数据达到 N 之后需要淘汰掉最近最少使用的数据。
N 小时之内没有被访问的数据也需要淘汰掉。
以下是我的实现：
public class LRUAbstractMap extends java.util.AbstractMap {
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(LRUAbstractMap.class);
/**
* 检查是否超期线程
*/
private ExecutorService checkTimePool ;
/**
* map 最大size
*/
private final static int MAX_SIZE = 1024 ;
private final static ArrayBlockingQueue QUEUE = new ArrayBlockingQueue<>(MAX_SIZE) ;
/**
* 默认大小
*/
private final static int DEFAULT_ARRAY_SIZE =1024 ;
/**
* 数组长度
*/
private int arraySize ;
/**
* 数组
*/
private Object[] arrays ;
/**
* 判断是否停止 flag
*/
private volatile boolean flag = true ;
/**
* 超时时间
*/
private final static Long EXPIRE_TIME = 60 * 60 * 1000L ;
/**
* 整个 Map 的大小
*/
private volatile AtomicInteger size ;
public LRUAbstractMap() {
arraySize = DEFAULT_ARRAY_SIZE;
arrays = new Object[arraySize] ;
//开启一个线程检查最先放入队列的值是否超期
executeCheckTime();
}
/**
* 开启一个线程检查最先放入队列的值是否超期 设置为守护线程
*/
private void executeCheckTime() {
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("check-thread-%d")
.setDaemon(true)
.build();
checkTimePool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
checkTimePool.execute(new CheckTimeThread()) ;
}
@Override
public Set entrySet() {
return super.keySet();
}
@Override
public Object put(Object key, Object value) {
int hash = hash(key);
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
arrays[index] = new Node(null,null, key, value);
//写入队列
QUEUE.offer((Node) arrays[index]) ;
sizeUp();
}else {
Node cNode = currentNode ;
Node nNode = cNode ;
//存在就覆盖
if (nNode.key == key){
cNode.val = value ;
}
while (nNode.next != null){
//key 存在 就覆盖 简单判断
if (nNode.key == key){
nNode.val = value ;
break ;
}else {
//不存在就新增链表
sizeUp();
Node node = new Node(nNode,null,key,value) ;
//写入队列
QUEUE.offer(currentNode) ;
cNode.next = node ;
}
nNode = nNode.next ;
}
}
return null ;
}
@Override
public Object get(Object key) {
int hash = hash(key) ;
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
return null ;
}
if (currentNode.next == null){
//更新时间
currentNode.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
//没有冲突
return currentNode ;
}
Node nNode = currentNode ;
while (nNode.next != null){
if (nNode.key == key){
//更新时间
currentNode.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
return nNode ;
}
nNode = nNode.next ;
}
return super.get(key);
}
@Override
public Object remove(Object key) {
int hash = hash(key) ;
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
return null ;
}
if (currentNode.key == key){
sizeDown();
arrays[index] = null ;
//移除队列
QUEUE.poll();
return currentNode ;
}
Node nNode = currentNode ;
while (nNode.next != null){
if (nNode.key == key){
sizeDown();
//在链表中找到了 把上一个节点的 next 指向当前节点的下一个节点
nNode.pre.next = nNode.next ;
nNode = null ;
//移除队列
QUEUE.poll();
return nNode;
}
nNode = nNode.next ;
}
return super.remove(key);
}
/**
* 增加size
*/
private void sizeUp(){
//在put值时候认为里边已经有数据了
flag = true ;
if (size == null){
size = new AtomicInteger() ;
}
int size = this.size.incrementAndGet();
if (size >= MAX_SIZE) {
//找到队列头的数据
Node node = QUEUE.poll() ;
if (node == null){
throw new RuntimeException("data error") ;
}
//移除该 key
Object key = node.key ;
remove(key) ;
lruCallback() ;
}
}
/**
* 数量减小
*/
private void sizeDown(){
if (QUEUE.size() == 0){
flag = false ;
}
this.size.decrementAndGet() ;
}
@Override
public int size() {
return size.get() ;
}
/**
* 链表
*/
private class Node{
private Node next ;
private Node pre ;
private Object key ;
private Object val ;
private Long updateTime ;
public Node(Node pre,Node next, Object key, Object val) {
this.pre = pre ;
this.next = next;
this.key = key;
this.val = val;
this.updateTime = System.currentTimeMillis() ;
}
public void setUpdateTime(Long updateTime) {
this.updateTime = updateTime;
}
public Long getUpdateTime() {
return updateTime;
}
@Override
public String toString() {
return "Node{" +
"key=" + key +
", val=" + val +
"}";
}
}
/**
* copy HashMap 的 hash 实现
* @param key
* @return
*/
public int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
private void lruCallback(){
LOGGER.debug("lruCallback");
}
private class CheckTimeThread implements Runnable{
@Override
public void run() {
while (flag){
try {
Node node = QUEUE.poll();
if (node == null){
continue ;
}
Long updateTime = node.getUpdateTime() ;
if ((updateTime - System.currentTimeMillis()) >= EXPIRE_TIME){
remove(node.key) ;
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("InterruptedException");
}
}
}
}
}
感兴趣的朋友可以直接从:
https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/blob/master/src/main/java/com/crossoverjie/actual/LRUAbstractMap.java
下载代码本地运行。
代码看着比较多，其实实现的思路还是比较简单：
采用了与 HashMap 一样的保存数据方式，只是自己手动实现了一个简易版。
内部采用了一个队列来保存每次写入的数据。
写入的时候判断缓存是否大于了阈值 N，如果满足则根据队列的 FIFO 特性将队列头的数据删除。因为队列头的数据肯定是最先放进去的。
再开启了一个守护线程用于判断最先放进去的数据是否超期（因为就算超期也是最先放进去的数据最有可能满足超期条件。）
设置为守护线程可以更好的表明其目的（最坏的情况下，如果是一个用户线程最终有可能导致程序不能正常退出，因为该线程一直在运行，守护线程则不会有这个情况。）
以上代码大体功能满足了，但是有一个致命问题。
就是最近最少使用没有满足，删除的数据都是最先放入的数据。
不过其中的 put get 流程算是一个简易的 HashMap 实现，可以对 HashMap 加深一些理解。实现二
因此如何来实现一个完整的 LRU 缓存呢，这次不考虑过期时间的问题。
其实从上一个实现也能想到一些思路：
要记录最近最少使用，那至少需要一个有序的集合来保证写入的顺序。
在使用了数据之后能够更新它的顺序。
基于以上两点很容易想到一个常用的数据结构：链表。
每次写入数据时将数据放入链表头结点。
使用数据时候将数据移动到头结点。
缓存数量超过阈值时移除链表尾部数据。
因此有了以下实现：
