动手实现一个 LRU cache
前言
LRU 是 Least Recently Used 的简写，字面意思则是最近最少使用。
通常用于缓存的淘汰策略实现，由于缓存的内存非常宝贵，所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。
如常用的 Redis 就有以下几种策略：
| 策略 | 描述 |
|---|---|
| volatile-lru | 从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| volatile-ttl | 从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 |
| volatile-random | 从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰 |
| allkeys-lru | 从所有数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 |
| allkeys-random | 从所有数据集中任意选择数据进行淘汰 |
| no-envicition | 禁止驱逐数据 |
实现一
之前也有接触过一道面试题，大概需求是：
- 实现一个 LRU 缓存，当缓存数据达到 N 之后需要淘汰掉最近最少使用的数据。
- N 小时之内没有被访问的数据也需要淘汰掉。
以下是我的实现：
public class LRUAbstractMap extends java.util.AbstractMap {
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(LRUAbstractMap.class);
/**
* 检查是否超期线程
*/
private ExecutorService checkTimePool ;
/**
* map 最大size
*/
private final static int MAX_SIZE = 1024 ;
private final static ArrayBlockingQueue<Node> QUEUE = new ArrayBlockingQueue<>(MAX_SIZE) ;
/**
* 默认大小
*/
private final static int DEFAULT_ARRAY_SIZE =1024 ;
/**
* 数组长度
*/
private int arraySize ;
/**
* 数组
*/
private Object[] arrays ;
/**
* 判断是否停止 flag
*/
private volatile boolean flag = true ;
/**
* 超时时间
*/
private final static Long EXPIRE_TIME = 60 * 60 * 1000L ;
/**
* 整个 Map 的大小
*/
private volatile AtomicInteger size ;
public LRUAbstractMap() {
arraySize = DEFAULT_ARRAY_SIZE;
arrays = new Object[arraySize] ;
//开启一个线程检查最先放入队列的值是否超期
executeCheckTime();
}
/**
* 开启一个线程检查最先放入队列的值是否超期 设置为守护线程
*/
private void executeCheckTime() {
ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder()
.setNameFormat("check-thread-%d")
.setDaemon(true)
.build();
checkTimePool = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(1),namedThreadFactory,new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
checkTimePool.execute(new CheckTimeThread()) ;
}
@Override
public Set<Entry> entrySet() {
return super.keySet();
}
@Override
public Object put(Object key, Object value) {
int hash = hash(key);
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
arrays[index] = new Node(null,null, key, value);
//写入队列
QUEUE.offer((Node) arrays[index]) ;
sizeUp();
}else {
Node cNode = currentNode ;
Node nNode = cNode ;
//存在就覆盖
if (nNode.key == key){
cNode.val = value ;
}
while (nNode.next != null){
//key 存在 就覆盖 简单判断
if (nNode.key == key){
nNode.val = value ;
break ;
}else {
//不存在就新增链表
sizeUp();
Node node = new Node(nNode,null,key,value) ;
//写入队列
QUEUE.offer(currentNode) ;
cNode.next = node ;
}
nNode = nNode.next ;
}
}
return null ;
}
@Override
public Object get(Object key) {
int hash = hash(key) ;
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
return null ;
}
if (currentNode.next == null){
//更新时间
currentNode.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
//没有冲突
return currentNode ;
}
Node nNode = currentNode ;
while (nNode.next != null){
if (nNode.key == key){
//更新时间
currentNode.setUpdateTime(System.currentTimeMillis());
return nNode ;
}
nNode = nNode.next ;
}
return super.get(key);
}
@Override
public Object remove(Object key) {
int hash = hash(key) ;
int index = hash % arraySize ;
Node currentNode = (Node) arrays[index] ;
if (currentNode == null){
return null ;
}
if (currentNode.key == key){
sizeDown();
arrays[index] = null ;
//移除队列
QUEUE.poll();
return currentNode ;
}
Node nNode = currentNode ;
while (nNode.next != null){
if (nNode.key == key){
sizeDown();
//在链表中找到了 把上一个节点的 next 指向当前节点的下一个节点
nNode.pre.next = nNode.next ;
nNode = null ;
//移除队列
QUEUE.poll();
return nNode;
}
nNode = nNode.next ;
}
return super.remove(key);
}
/**
* 增加size
*/
private void sizeUp(){
//在put值时候认为里边已经有数据了
flag = true ;
if (size == null){
size = new AtomicInteger() ;
}
int size = this.size.incrementAndGet();
if (size >= MAX_SIZE) {
//找到队列头的数据
Node node = QUEUE.poll() ;
if (node == null){
throw new RuntimeException("data error") ;
}
//移除该 key
Object key = node.key ;
remove(key) ;
lruCallback() ;
}
}
/**
* 数量减小
*/
private void sizeDown(){
if (QUEUE.size() == 0){
flag = false ;
}
this.size.decrementAndGet() ;
}
@Override
public int size() {
return size.get() ;
}
/**
* 链表
*/
private class Node{
private Node next ;
private Node pre ;
private Object key ;
private Object val ;
private Long updateTime ;
public Node(Node pre,Node next, Object key, Object val) {
this.pre = pre ;
this.next = next;
this.key = key;
this.val = val;
this.updateTime = System.currentTimeMillis() ;
}
public void setUpdateTime(Long updateTime) {
this.updateTime = updateTime;
}
public Long getUpdateTime() {
return updateTime;
}
@Override
public String toString() {
return "Node{" +
"key=" + key +
", val=" + val +
'}';
}
}
/**
* copy HashMap 的 hash 实现
* @param key
* @return
*/
public int hash(Object key) {
int h;
return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}
private void lruCallback(){
LOGGER.debug("lruCallback");
}
private class CheckTimeThread implements Runnable{
@Override
public void run() {
while (flag){
try {
Node node = QUEUE.poll();
if (node == null){
continue ;
}
Long updateTime = node.getUpdateTime() ;
if ((updateTime - System.currentTimeMillis()) >= EXPIRE_TIME){
remove(node.key) ;
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("InterruptedException");
}
}
}
}
}
感兴趣的朋友可以直接从:
下载代码本地运行。
代码看着比较多，其实实现的思路还是比较简单：
- 采用了与 HashMap 一样的保存数据方式，只是自己手动实现了一个简易版。
- 内部采用了一个队列来保存每次写入的数据。
- 写入的时候判断缓存是否大于了阈值 N，如果满足则根据队列的 FIFO 特性将队列头的数据删除。因为队列头的数据肯定是最先放进去的。
- 再开启了一个守护线程用于判断最先放进去的数据是否超期（因为就算超期也是最先放进去的数据最有可能满足超期条件。）
- 设置为守护线程可以更好的表明其目的（最坏的情况下，如果是一个用户线程最终有可能导致程序不能正常退出，因为该线程一直在运行，守护线程则不会有这个情况。）
以上代码大体功能满足了，但是有一个致命问题。
就是最近最少使用没有满足，删除的数据都是最先放入的数据。
不过其中的
put get流程算是一个简易的 HashMap 实现，可以对 HashMap 加深一些理解。
实现二
因此如何来实现一个完整的 LRU 缓存呢，这次不考虑过期时间的问题。
其实从上一个实现也能想到一些思路：
- 要记录最近最少使用，那至少需要一个有序的集合来保证写入的顺序。
- 在使用了数据之后能够更新它的顺序。
基于以上两点很容易想到一个常用的数据结构：链表。
- 每次写入数据时将数据放入链表头结点。
- 使用数据时候将数据移动到头结点。
- 缓存数量超过阈值时移除链表尾部数据。
因此有了以下实现：
public class LRUMap<K, V> {
private final Map<K, V> cacheMap = new HashMap<>();
/**
* 最大缓存大小
*/
private int cacheSize;
/**
* 节点大小
*/
private int nodeCount;
/**
* 头结点
*/
private Node<K, V> header;
/**
* 尾结点
*/
private Node<K, V> tailer;
public LRUMap(int cacheSize) {
this.cacheSize = cacheSize;
//头结点的下一个结点为空
header = new Node<>();
header.next = null;
//尾结点的上一个结点为空
tailer = new Node<>();
tailer.tail = null;
//双向链表 头结点的上结点指向尾结点
header.tail = tailer;
//尾结点的下结点指向头结点
tailer.next = header;
}
public void put(K key, V value) {
cacheMap.put(key, value);
//双向链表中添加结点
addNode(key, value);
}
public V get(K key){
Node<K, V> node = getNode(key);
//移动到头结点
moveToHead(node) ;
return cacheMap.get(key);
}
private void moveToHead(Node<K,V> node){
//如果是最后的一个节点
if (node.tail == null){
node.next.tail = null ;
tailer = node.next ;
nodeCount -- ;
}
//如果是本来就是头节点 不作处理
if (node.next == null){
return ;
}
//如果处于中间节点
if (node.tail != null && node.next != null){
//它的上一节点指向它的下一节点 也就删除当前节点
node.tail.next = node.next ;
nodeCount -- ;
}
//最后在头部增加当前节点
//注意这里需要重新 new 一个对象，不然原本的node 还有着下面的引用，会造成内存溢出。
node = new Node<>(node.getKey(),node.getValue()) ;
addHead(node) ;
}
/**
* 链表查询 效率较低
* @param key
* @return
*/
private Node<K,V> getNode(K key){
Node<K,V> node = tailer ;
while (node != null){
if (node.getKey().equals(key)){
return node ;
}
node = node.next ;
}
return null ;
}
/**
* 写入头结点
* @param key
* @param value
*/
private void addNode(K key, V value) {
Node<K, V> node = new Node<>(key, value);
//容量满了删除最后一个
if (cacheSize == nodeCount) {
//删除尾结点
delTail();
}
//写入头结点
addHead(node);
}
/**
* 添加头结点
*
* @param node
*/
private void addHead(Node<K, V> node) {
//写入头结点
header.next = node;
node.tail = header;
header = node;
nodeCount++;
//如果写入的数据大于2个 就将初始化的头尾结点删除
if (nodeCount == 2) {
tailer.next.next.tail = null;
tailer = tailer.next.next;
}
}
private void delTail() {
//把尾结点从缓存中删除
cacheMap.remove(tailer.getKey());
//删除尾结点
tailer.next.tail = null;
tailer = tailer.next;
nodeCount--;
}
private class Node<K, V> {
private K key;
private V value;
Node<K, V> tail;
Node<K, V> next;
public Node(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
public Node() {
}
public K getKey() {
return key;
}
public void setKey(K key) {
this.key = key;
}
public V getValue() {
return value;
}
public void setValue(V value) {
this.value = value;
}
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder() ;
Node<K,V> node = tailer ;
while (node != null){
sb.append(node.getKey()).append(":")
.append(node.getValue())
.append("-->") ;
node = node.next ;
}
return sb.toString();
}
}
实际效果，写入时：
@Test
public void put() throws Exception {
LRUMap<String,Integer> lruMap = new LRUMap(3) ;
lruMap.put("1",1) ;
lruMap.put("2",2) ;
lruMap.put("3",3) ;
System.out.println(lruMap.toString());
lruMap.put("4",4) ;
System.out.println(lruMap.toString());
lruMap.put("5",5) ;
System.out.println(lruMap.toString());
}
//输出：
1:1-->2:2-->3:3-->
2:2-->3:3-->4:4-->
3:3-->4:4-->5:5-->
使用时：
@Test
public void get() throws Exception {
LRUMap<String,Integer> lruMap = new LRUMap(3) ;
lruMap.put("1",1) ;
lruMap.put("2",2) ;
lruMap.put("3",3) ;
System.out.println(lruMap.toString());
System.out.println("==============");
Integer integer = lruMap.get("1");
System.out.println(integer);
System.out.println("==============");
System.out.println(lruMap.toString());
}
//输出
1:1-->2:2-->3:3-->
==============
1
==============
2:2-->3:3-->1:1-->
实现思路和上文提到的一致，说下重点：
- 数据是直接利用 HashMap 来存放的。
- 内部使用了一个双向链表来存放数据，所以有一个头结点 header，以及尾结点 tailer。
- 每次写入头结点，删除尾结点时都是依赖于 header tailer，如果看着比较懵建议自己实现一个链表熟悉下，或结合下文的对象关系图一起理解。
- 使用数据移动到链表头时，第一步是需要在双向链表中找到该节点。这里就体现出链表的问题了。查找效率很低，最差需要
O(N)。之后依赖于当前节点进行移动。 - 在写入头结点时有判断链表大小等于 2 时需要删除初始化的头尾结点。这是因为初始化时候生成了两个双向节点，没有数据只是为了形成一个数据结构。当真实数据进来之后需要删除以方便后续的操作（这点可以继续优化）。
- 以上的所有操作都是线程不安全的，需要使用者自行控制。
下面是对象关系图：
初始化时
写入数据时
LRUMap<String,Integer> lruMap = new LRUMap(3) ;
lruMap.put("1",1) ;
lruMap.put("2",2) ;
lruMap.put("3",3) ;
lruMap.put("4",4) ;
获取数据时
数据和上文一样：
Integer integer = lruMap.get("2");
通过以上几张图应该是很好理解数据是如何存放的了。
实现三
其实如果对 Java 的集合比较熟悉的话，会发现上文的结构和 LinkedHashMap 非常类似。
对此不太熟悉的朋友可以先了解下 LinkedHashMap 底层分析 。
所以我们完全可以借助于它来实现：
public class LRULinkedMap<K,V> {
/**
* 最大缓存大小
*/
private int cacheSize;
private LinkedHashMap<K,V> cacheMap ;
public LRULinkedMap(int cacheSize) {
this.cacheSize = cacheSize;
cacheMap = new LinkedHashMap(16,0.75F,true){
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
if (cacheSize + 1 == cacheMap.size()){
return true ;
}else {
return false ;
}
}
};
}
public void put(K key,V value){
cacheMap.put(key,value) ;
}
public V get(K key){
return cacheMap.get(key) ;
}
public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(cacheMap.entrySet());
}
}
这次就比较简洁了，也就几行代码（具体的逻辑 LinkedHashMap 已经帮我们实现好了）
实际效果:
@Test
public void put() throws Exception {
LRULinkedMap<String,Integer> map = new LRULinkedMap(3) ;
map.put("1",1);
map.put("2",2);
map.put("3",3);
for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
System.out.print(e.getKey() + " : " + e.getValue() + "\t");
}
System.out.println("");
map.put("4",4);
for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
System.out.print(e.getKey() + " : " + e.getValue() + "\t");
}
}
//输出
1 : 1 2 : 2 3 : 3
2 : 2 3 : 3 4 : 4
使用时：
@Test
public void get() throws Exception {
LRULinkedMap<String,Integer> map = new LRULinkedMap(4) ;
map.put("1",1);
map.put("2",2);
map.put("3",3);
map.put("4",4);
for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
System.out.print(e.getKey() + " : " + e.getValue() + "\t");
}
System.out.println("");
map.get("1") ;
for (Map.Entry<String, Integer> e : map.getAll()){
System.out.print(e.getKey() + " : " + e.getValue() + "\t");
}
}
}
//输出
1 : 1 2 : 2 3 : 3 4 : 4
2 : 2 3 : 3 4 : 4 1 : 1
LinkedHashMap 内部也有维护一个双向队列，在初始化时也会给定一个缓存大小的阈值。初始化时自定义是否需要删除最近不常使用的数据，如果是则会按照实现二中的方式管理数据。
其实主要代码就是重写了 LinkedHashMap 的 removeEldestEntry 方法:
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
它默认是返回 false，也就是不会管有没有超过阈值。
所以我们自定义大于了阈值时返回 true，这样 LinkedHashMap 就会帮我们删除最近最少使用的数据。
总结
以上就是对 LRU 缓存的实现，了解了这些至少在平时使用时可以知其所以然。
当然业界使用较多的还有 guava 的实现，并且它还支持多种过期策略。
号外
最近在总结一些 Java 相关的知识点，感兴趣的朋友可以一起维护。
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