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 instructed
    Entry<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~

LinkedHashMap实现LRU缓存算法

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