LRU介绍:LRU是Least Recently Used的缩写,即最少使用页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的,

思路介绍:

能够使用两个标准的数据结构来实现。Map和Queue。由于须要支持多线程。须要使用实现了java.utili.concurrent.*的Map和Queue。

主要思路是使用一个Queue来维护FIFO和Map来对数据进行排序。当向缓存加入新的元素时,共同拥有下面三种可能

1. 假设该元素已经在Cache中存在(Map),我们会从queue中删除改元素并将其加入到queue的第一个位置。

2. 假设缓存已满无法新增新的元素,我们会从queue和Map中删除最后面的那个元素并把新元素加入进来。

3. 同一时候在Map和Queue中添加新的元素

简单的代码例如以下:

package cn.kge.comdemo;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class LRUCache<K,V> {
/**
* LRU缓存的最大容量.
*/
private final int capacity;
//用来保持近期使用的元素的Queue.
private ConcurrentLinkedQueue<K> queue;
private ConcurrentHashMap<K, V> map; /**
* 初始化LRU缓存
* @param capacity
*/
public LRUCache(final int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.queue = new ConcurrentLinkedQueue<K>();
this.map = new ConcurrentHashMap<K, V>(capacity);
} /**
* 检查该元素释放在缓存中存在,假设不存在则返回null
* @param key
* @return
*/
public V get(final K key) {
return map.get(key);
} /**
* 将元素加入到LRU缓存。 假设Key已存在,则将其放到缓存的第一位置
* @param key
* @param value
* @throws NullPointerException
*/
public synchronized void put(final K key, final V value) {
if(key == null || value == null) {
throw new NullPointerException();
}
if (map.containsKey(key)) {
queue.remove(key);
}
while (queue.size() >= capacity) {
K expiredKey = queue.poll();
if (expiredKey != null) {
map.remove(expiredKey);
}
}
queue.add(key);
map.put(key, value);
}
}

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