用LinkedHashMap来实现 package com.yin.purchase.dao; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public class LRUMap<K,V> { /** * 最大缓存大小 */ private int cacheSize; private LinkedHashMap<…

我是风筝,公众号「古时的风筝」. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下. 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制.它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put . 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1.…

前言 redis作为nosql家族中非常热门的一员,也是被大型互联网公司所青睐,无论你是开发.测试或者运维,学习掌握它总会为你的职业生涯增色添彩. 当然,你或多或少已经了解redis,但是你是否了解其中的某些细节,本片文章将详细介绍redis基础,后续也会介绍其高级部分如.持久化.复制.集群等内容,希望对你有所帮助. 自redis3.0发布已经3年了,redis目前官方提供的redis稳定版本是4.0,以下示例均在4.0版本上进行. 一.redis简介 概述 redis(REmote DIcti…

总结一下最近的内容.最近休息一段时间,学习了很多内容,研究了一些新的东西.也不说了.前面的博文主要内容. (1)分布式部署(etcd) (2) 分布式注意事项 (3)c#序列化(messagepack) (4)任务超时解决方法(实现组件) (5)HTTP服务器实现(借用网友) (6)TCP高性能通信(原本是采用dotnetty,但是最后按照原理实现了自己的组件) (7)HASH一致算法实现负载均衡 (8)高效读写文件 (9)LRU简单缓存 (10)一般缓存模板 (11)数据库连接池 (12)一些…

引言 随着互联网的高速发展,传统的关系数据库(如MySQL.Microsoft SQL Server等)已不能满足日益增长的业务需求,如商品秒杀.抢购等及时性非常强的功能,随着应用高并发的访问,会造成系统数据库崩溃,为了解决此种情况,需要引用一个缓存中间件,市面上比较常用的缓存中间件有Redis 和 Memcached,他们各自有自己的优缺点,但一般互联网公司大都采用MySQL + Redis的方式进行架构,本文主要介绍Redis的概念及安装配置. 概念 Redis(Remote Diction…

本文的分析都是基于 Redis 6.0 版本源码 redis 6.0 源码:https://github.com/redis/redis/tree/6.0 在 Redis 中,有五大数据类型,都统一封装成了一个数据类型:redisObject.定义如下: typedef struct redisObject { unsigned type:4; // 类型 unsigned encoding:4; // 编码 unsigned lru:LRU_BITS; // 最近被访问的时间 int refc…

最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可,如下所示: java 代码 import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.R…

什么是 LRU LRU Cache是一个Cache的置换算法,含义是“最近最少使用”,把满足“最近最少使用”的数据从Cache中剔除出去,并且保证Cache中第一个数据是最近刚刚访问的,因为这样的数据更有可能被接下来的程序所访问. LRU的应用比较广泛,最基础的内存页置换中就用了,对了,这里有个概念要清楚一下,Cache不见得是CPU的高速缓存的那个Cache,这里的Cache直接翻译为缓存,就是两种存储方式的速度有比较大的差别,都可以用Cache缓存数据,比如硬盘明显比内存慢,所以常用的数据我…

要求: 设计并实现一个LRU缓存的数据结构,支持get和set操作 get(key):若缓存中存在key,返回对应的value,否则返回-1 set(key,value):若缓存中存在key,替换其value,否则插入key及其value,如果插入时缓存已经满了,应该使用LRU算法把最近最久没有使用的key踢出缓存. 设计1: cache使用数组,每个key再关联一个时间戳,时间戳可以直接用个long long类型表示,在cache中维护一个最大的时间戳: get的时候把key的时间戳变为最大时…

起因:我的同事需要一个固定大小的cache,如果记录在cache中,直接从cache中读取,否则从数据库中读取.python的dict 是一个非常简单的cache,但是由于数据量很大,内存很可能增长的过大,因此需要限定记录数,并用LRU算法丢弃旧记录.key 是整型,value是10KB左右的python对象 分析: 1)可以想到,在对于cache,我们需要维护 key -> value 的关系 2)而为了实现LRU,我们又需要一个基于时间的优先级队列,来维护   timestamp  ->…