LinkedHashMap实现LRU缓存算法

缓存这个东西就是为了提高运行速度的，由于缓存是在寸土寸金的内存里面，不是在硬盘里面，所以容量是很有限的。

LRU这个算法就是把最近一次使用时间离现在时间最远的数据删除掉。

先说说List：每次访问一个元素后把这个元素放在 List一端，这样一来最远使用的元素自然就被放到List的另一端。缓存满了t的时候就把那最远使用的元素remove掉。但更实用的是 HashMap。因为List太慢，要删掉的数据总是位于List底层数组的第一个位置，删掉之后，后面的数据要向前补位。。所以复杂度是O(n)，那就用链表结构的LinkedHashMap呗~，LinkedHashMap默认的元素顺序是put的顺序，但是如果使用带参数的构造函数，那么 LinkedHashMap会根据访问顺序来调整内部顺序。

LinkedHashMap的get()方法除了返回元素之外还可以把被访问的元素放到链表的底端，这样一来每次顶端的元素就是remove的元素。

构造函数如下：

public LinkedHashMap (int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder)；

initialCapacity 初始容量

loadFactor 加载因子，一般是 0.75f

accessOrder false 基于插入顺序 true 基于访问顺序（get一个元素后，这个元素被加到最后，使用了LRU 最近最少被使用的调度算法）

看一下LinkedHashMap的相关实现源码吧：

// 双向链表的 head节点
private transient Entry<K,V> header;// 访问顺序 true：访问顺序；false：插入顺序
private final boolean accessOrder;// get方法 每个get之后，都要进行recordAccess操作
public V get(Object key) {Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key);if (e == null)return null;e.recordAccess(this);return e.value;
}// recordAccess 方法中，先remove该节点，再在head之间添加节点，表示最近访问了
void recordAccess(HashMap<K,V> m) {LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;if (lm.accessOrder) {lm.modCount++;remove();addBefore(lm.header);}
}// 删除该节点
private void remove() {before.after = after;after.before = before;
}private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {after  = existingEntry;before = existingEntry.before;before.after = this;after.before = this;
}// 添加新的entry时，如果需要删除eldest节点，就会删除head.after，如果是访问顺序，也就是最早以前访问的节点
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex);// Remove eldest entry if instructedEntry<K,V> eldest = header.after;if (removeEldestEntry(eldest)) {removeEntryForKey(eldest.key);}
}   // 默认的removeEldestEntry方法是返回false的，也就是不会进行删除，而是进行扩容protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {return false;
}
这是实现LRU的关键，我们可以重写这个方法，让其删除eldest entry；

来个例子吧：
import java.util.*;

class Test
{  public static void main(String[] args) throws Exception{  Map<Integer,Integer> map=new LinkedHashMap<>(10,0.75f,true);  map.put(9,3);  map.put(7,4);  map.put(5,9);  map.put(3,4);  //现在遍历的话顺序肯定是9,7,5,3  //下面访问了一下9,3这个键值对，输出顺序就变喽~  map.get(9);  for(Iterator<Map.Entry<Integer,Integer>> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){  System.out.println(it.next().getKey());  }  }
}

输出
7
5
3
9

好玩吧~
下面开始实现LRU缓存喽~

import java.util.*;
//扩展一下LinkedHashMap这个类，让他实现LRU算法
class LRULinkedHashMap<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{  //定义缓存的容量  private int capacity;  private static final long serialVersionUID = 1L;  //带参数的构造器     LRULinkedHashMap(int capacity){  //调用LinkedHashMap的构造器，传入以下参数  super(16,0.75f,true);  //传入指定的缓存最大容量  this.capacity=capacity;  }  //实现LRU的关键方法，如果map里面的元素个数大于了缓存最大容量，则删除链表的顶端元素  @Override  public boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest){   System.out.println(eldest.getKey() + "=" + eldest.getValue());    return size()>capacity;  }
}
//测试类
class Test{
public static void main(String[] args) throws Exception{  //指定缓存最大容量为4  Map<Integer,Integer> map=new LRULinkedHashMap<>(4);  map.put(9,3);  map.put(7,4);  map.put(5,9);  map.put(3,4);  map.put(6,6);  //总共put了5个元素，超过了指定的缓存最大容量  //遍历结果  for(Iterator<Map.Entry<Integer,Integer>> it=map.entrySet().iterator();it.hasNext();){  System.out.println(it.next().getKey());  }  }
}

输出结果如下
9=3
9=3
9=3
9=3
9=3
7
5
3

分析一下：使用带参数构造器，且启用LRU模式的LinkedHashMap会在每次有新元素加入的时候，判断当前储存元素是否超过了缓存上限，也就是执行
一次removeEldestEntry方法，看最后的遍历结果，发现果然把9删除了，LRU发挥作用了~

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