Redis中的LRU

Redis被当做缓存来使用，当你新增数据时，让它自动地回收旧数据是件很方便的事情。LRU 实际上是被唯一支持的数据移除方法。

实际中，redis并没有严格遵循LRU的思路去回收旧的数据，具体的redis关于LRU的实现，可以参考这篇文章https://www.cnblogs.com/houziwty/p/5129946.html

本次我们主要使用java实现LRU算法

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

实现思路：

对一个Cache的操作无非三种：插入(insert)、替换(replace)、查找（lookup）。
为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项，我们使用 双向链表 连接Cache中的数据项，并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。

• 插入：当Cache未满时，新的数据项只需插到双链表头部即可。时间复杂度为O(1)O(1).
• 替换：当Cache已满时，将新的数据项插到双链表头部，并删除双链表的尾结点即可。时间复杂度为O(1)O(1).
• 查找：每次数据项被查询到时，都将此数据项移动到链表头部。

经过分析，我们知道使用双向链表可以保证插入和替换的时间复杂度是O(1)O(1)，但查询的时间复杂度是O(n)O(n)，因为需要对双链表进行遍历。为了让查找效率也达到O(1)O(1)，很自然的会想到使用 hash table 。

代码实现：

1.定义一个Node节点

public class Node {int key;int value;Node pre;Node next;public Node(int key, int value) {this.key = key;this.value = value;}}

2.LRUCache.java

public class LRUCache {/*** 缓存大小*/private int capacity;HashMap<Integer, Node> map = new HashMap<>();/*** 头结点*/private Node head = null;/*** 尾节点*/private Node end = null;/*** 初始化缓存大小*/public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;}/*** 删除节点*/public void remove(Node node) {//需要注意变更pre,end指针情况if (node.pre != null) {node.pre.next = node.next;} else {head = node.next;}if (node.next != null) {node.next.pre = node.pre;} else {end = node.pre;}}/*** 设置头节点*/public void setHead(Node node) {node.next = head;node.pre  =null;if (head != null) {head.pre = node;}head = node;//判断头尾是否为空if (end == null) {end = head;}}/**获取一个缓存数据后，应该把这个数据在当前位置删除掉，然后把它重新添加到头的位置* @param key* @return*/public int get(int key) {if (map.containsKey(key)) {Node node = map.get(key);remove(node);setHead(node);return node.value;}return -1;}/**s设置指定位置的数据* @param key* @param value*/public void set(int key, int value) {//如果该位置有元素，那么就替换数据，将其放入头结点if (map.containsKey(key)) {Node old = map.get(key);old.value = value;remove(old);setHead(old);} else {//如果是新的节点就要判断集合大小是否满足，并将新节点设置到头结点Node created = new Node(key, value);if (map.size()>=capacity) {map.remove(end.key);remove(end);setHead(created);} else {setHead(created);}map.put(key, created);}}
}