什么是LRU算法？

redis大家都玩过吧，你们好奇redis内存数据存满之后会发生什么吗？抛出异常？禁止使用？还是删除数据？其实redis设计了一种内润淘汰机制。

noeviction(默认策略)：屏蔽写操作，返回错误(特殊的写操作除外)，但是支持删除操作

volatile-lru：使用LRU算法对设置了过期时间的key进行删除。

allkeys-lru：使用LRU算法对所有key进行删除。

allkeys-random：在所有的key中随即淘汰一部分数据。

volatile-ttl：根据过期时间删除key，越快过期，就会被优先执行删除操作。

volatile-random：在设置了过期时间的key中随机淘汰一部分数据。

使用命令查看redis的淘汰机制：

config get maxmemory-policy

看到没有，其中就有一种LRU算法，那LRU到底是什么呢？最近最少使用的就被淘汰(删除)，这样说比较抽象，我举个现实中的例子：假如你买了一个衣柜，用来存放衣服，又因为你平时比较喜欢剁手，买着买着发现衣服太多了，衣柜放不下了，房间有没有其他空间存放，这个时候是不是就需要将衣柜里面的某些衣服送给朋友或者丢掉呢？那你处理哪些衣服呢？你是不是会处理掉不怎么穿，并且买了很久的衣服，不会将你昨天买的就处理掉吧，LRU也是这样，他会保留最近被使用的，删除之前最少被使用的数据。

数组实现一个简单的LRU算法

实现思路：1.创建一个指定长度的数组。2.判断数组是否已被完全使用，如果没有直接将数据添加数组末尾。3.如果数组已经被完全使用，判断此数据在数组中书否存在，如存在：将此数据移到数组末尾，其他数据往前移一位；如不存在，删除数组第一位，然后将数组后面的数据往前移一位，最后将数据添加到数组的末尾。

请看代码：

  /**     * 判断数据是否存在数组中     * @param arr     * @param length     * @param str     * @return     */    public static Integer getIndex(String[] arr, int length, String str) {        for (int i = 0; i < length; i++) {            if (str.equals(arr[i])) {                return i;            }        }        return null;    }    /**     * 使用数组实现LRU算法     *     * @param args     */    public static void main(String[] args) {        String[] arr = new String[5];        String[] newArr;        int length = arr.length;        Scanner input = new Scanner(System.in);        while (true) {            System.out.println("");            System.out.println("请输入数据:");            String str = input.next();            if ("n".equals(str)) {                System.exit(0);            }            newArr = arr.clone();            if(null == arr[length - 1]){                loop:                for (int i = 0; i < length; i++) {                    if (null == arr[i]) {                        arr[i] = str;                        break loop;                    }                }            }else{                Integer index = getIndex(arr, length, str);                if (null == index) {                    // System.out.println("没有在数组中找到数据");                    //数组中找不到数据                    //所有数据左移一位                    for (int i = 1; i < length; i++) {                        arr[i - 1] = newArr[i];                    }                    arr[length - 1] = str;                } else {                    //System.out.println("在数组中找到了数据，下标在："+index);                    int newArrLength = newArr.length;                    for (int i = 0; i < newArrLength - 1; i++) {                        if (index > i) {                            arr[i] = newArr[i];                        } else {                            arr[i] = newArr[i + 1];                        }                    }                    arr[length - 1] = str;                }            }            //打印结果            for (int i = 0; i < length; i++) {                if (i == (length - 1)) {                    System.out.print(arr[i]);                } else {                    System.out.print(arr[i] + ",");                }            }        }    }

请看结果：

这样，用数组实现一个简单的LRU就完成了，当然，你可以使用集合，还会更简单。

使用链表的集合实现LRU算法

思路：1.判断集合是否完全被使用，如果没有，将数据添加到集合的末尾。2.如果集合空间已被完全使用，判断数据在几何中是否出现过，若没有：删除集合中的第一个元素，将数据添加到集合末尾；如果存在，删除存在的元素，然后再将数据添加到集合末尾。代码实现：

package cn.meiot.test;import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;import java.util.Scanner;public class LinkedLRU {    public static void main(String[] args) {        Map map = new LinkedHashMap(5);        Scanner input = new Scanner(System.in);        System.out.println("这是用链表集合实现的LRU=================");        while (true){            System.out.println("");            System.out.println("请输入数据:");            String str = input.next();            if ("n".equals(str)) {                System.exit(0);            }            if(map.size() < 5){                map.put(str,str);            }else if(null == map.get(str)){                Map.Entry head = getHead(map);                map.remove(head.getKey());                map.put(str,str);            }else{                map.remove(str);                map.put(str,str);            }            System.out.println(map);        }    }    /**     * 获取第一个元素     * @param map     * @param      * @param      * @return     */    public static  Map.Entry getHead(Map map) {        return  map.entrySet().iterator().next();    }}

结果如下：