private static ScheduledExecutorService swapExpiredPool = new ScheduledThreadPoolExecutor(10); private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); private ConcurrentHashMap<String, Node> cache = new ConcurrentHashMap<>(1024); /** * 让过期时间最小的数据排在队

Problem Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return

esign and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.set(k

http://www.acmerblog.com/leetcode-lru-cache-lru-5745.html acm之家的讲解是在是好,丰富 import java.util.LinkedHashMap; public class LRUCache { private int capacity; private LinkedHashMap<Integer,Integer> map=null; public LRUCache(int capacity) { this.capacity=ca

要求: get(key):如果key在cache中,则返回对应的value值,否则返回null set(key,value):如果key不在cache中,则将该(key,value)插入cache中(注意,如果cache已满,则必须把最近最久未使用的元素从cache中删除):如果key在cache中,则重置value的值. set和get的时间复杂度都是O(1). 两个map /** * 思路:时间复杂度是O(1),一下子想到的是map.但是怎么进行淘汰呢?需要记录时间,且查找的复杂度也是O(1

LRU Cache的LinkedHashMap实现 LRU Cache的链表+HashMap实现 LinkedHashMap的FIFO实现 调用示例 LRU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是“最近最少使用”,LRU缓存就是使用这种原理实现,简单的说就是缓存一定量的数据,当超过设定的阈值时就把一些过期的数据删除掉,比如我们缓存10000条数据,当数据小于10000时可以随意添加,当超过10000时就需要把新的数据添加进来,同时要把过期数据删除,以确保我们最大缓存1000

LRU Cache的LinkedHashMap实现 LRU Cache的链表+HashMap实现 LinkedHashMap的FIFO实现 调用示例 LRU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是“最近最少使用”,LRU缓存就是使用这种原理实现,简单的说就是缓存一定量的数据,当超过设定的阈值时就把一些过期的数据删除掉,比如我们缓存10000条数据,当数据小于10000时可以随意添加,当超过10000时就需要把新的数据添加进来,同时要把过期数据删除,以确保我们最大缓存1000

一.概述 Android提供了LRUCache类,可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存.Java提供了LinkedHashMap,可以用该类很方便的实现LRU算法,Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap,进行了极少的改动后就可以实现LRU算法. 二.Java的LRU算法 Java的LRU算法的基础是LinkedHashMap,LinkedHashMap继承了HashMap,并且在HashMap的基础上进行了一定的改动,以实现LRU算法. 1.Hash

package lru; import java.util.HashMap; public class LRUCache2<K,V> { public final int capacity; class DNode{ K key; V value; DNode next; DNode pre; public DNode(K key, V value, LRUCache2<K, V>.DNode pre, LRUCache2<K, V>.DNode next) { sup

本文是一篇翻译文章,已取得原作者授权,原文地址是http://tutorials.jenkov.com/java-date-time/index.html Java语言的JDK中关于日期和时间的API设计的不是很好,类之间的职责划分不是很清晰,初学者很可能会搞不清楚这些类的使用方法和适用场景.本教程将尝试帮助大家了解和认识一下JDK中的日期和时间相关的类,希望可以帮助大家减少对它们的误解和误用.   实际上,在JDK8中引入了一套新的用于处理日期和时间的API.本教程将会覆盖和讲解JDK7和JD

LRU  least recently used.顾名思义,是根据数据的活跃度进行更新的缓存算法. LRU Cache的LinkedHashMap实现: LinkedHashMap自身已经实现了顺序存储,默认情况下是按照元素的添加顺序存储,也可以启用按照访问顺序存储,即最近读取的数据放在最前面,最早读取的数据放在最后面,然后它还有一个判断是否删除最老数据的方法,默认是返回false,即不删除数据,我们使用LinkedHashMap实现LRU缓存的方法就是对LinkedHashMap实现简单的扩展

Java Algorithm Problems 程序员的一天 从开始这个Github已经有将近两年时间, 很高兴这个repo可以帮到有需要的人. 我一直认为, 知识本身是无价的, 因此每逢闲暇, 我就会来维护这个repo, 给刷题的朋友们一些我的想法和见解. 下面来简单介绍一下这个repo: README.md: 所有所做过的题目 ReviewPage.md: 所有题目的总结和归纳(不断完善中) KnowledgeHash2.md: 对所做过的知识点的一些笔记 SystemDesign.md:

缓存一般存放的都是热点数据,而热点数据又是利用LRU(最近最久未用算法)对不断访问的数据筛选淘汰出来的. 出于对这个算法的好奇就查了下资料. LRU算法四种实现方式介绍 缓存淘汰算法 利用LinkedHashMap实现 package cn.sp.lru; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * 缓存淘汰算法--LRU算法 * Created by 2YSP on 2019/2/23. */ public class

关于LRU LRU(Least recently used,最近最少使用)算法是操作系统中一种经典的页面置换算法,当发生缺页中断时,需要将内存的一个或几个页面置换出,LRU指出应该将内存最近最少使用的那些页面换出,依据的是程序的局部性原理,最近经常使用的页面再不久的将来也很有可能被使用,反之最近很少使用的页面未来也不太可能在使用. 其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”.但此算法不能保证过去不常用,将来也不常用. 设计目标 1.实现LRU算法. 2.学以致用,了解算法实

最近分享了一些有关学习方法和经验的文章,得到了很多读者的反馈,恰巧大家在昨天推文中的投票里一直选择了"Java基础的复习方法"这一项,那么今天我们就谈谈这方面的内容吧. 其实对于Java基础的学习,我觉得最好的方法就是理论结合实践,先通过书籍,博客等内容理解基本原理,再通过写一些demo进行实践,做到知其然又知其所以然. 前言 以下内容出自我的CSDN技术博客专栏,由于内容较多,我在这里只贴一个大概的目录. 本系列文章是我在秋招复习过程中创作和整理的内容,当时的初衷也是希望能够通过写博

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占满. 在redis的数据淘汰策略中就包含LRU淘汰算法 如何实现一个完整的LRU缓存呢?这个缓存要满足: 这个缓存要记录使用的顺序 随着缓存的使用变化,要能更新缓存的顺序 基于这种特点,可以使用一个常用的数据结构:链表 每次加入新的缓存时都添加到链表的头节点 当缓存再次被使用时移动缓存到头节点 当添加的缓存超

<分布式配置管理平台XXL-CONF>      一.简介 1.1 概述 XXL-CONF 是一个分布式配置管理平台,提供统一的配置管理服务.现已开放源代码,开箱即用. 1.2 特性 1.简单: 提供简洁实用的API,多种方式灵活获取配置,上手简单: 2.在线管理: 提供配置中心, 通过Web界面在线操作配置数据; 3.动态推送: 配置更新后, Zookeeper实时推送配置信息, 项目中配置数据会实时更新并生效, 不需要重启线上机器; 4.配置中心HA:配置中心支持集群部署,提供系统可用性:

Redis占用内存大小 我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小. 1.通过配置文件配置 通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小. //设置Redis最大占用内存大小为100 Mmaxmemory 100mb redis的配置文件不一定使用的是安装目录下面的redis.conf文件,启动redis服务的时候是可以传一个参数指定redis的配置

安装 一般推荐次新版的最后一个发行版.https://redis.io/download 先安装gcc, yum install gcc tar xzf redis-3.2.3.tar.gz cd redis-3.2.3 make 如果报zmalloc.h:50:31: 错误:jemalloc/jemalloc.h,则使用make MALLOC=libc make install 或者指定安装目录:make PREFIX=/usr/local/redis install cp redis.con

Redis是单线程程序.单线程的Redis为何还能这么快? 1.所有的数据都在内存中,所有的运算都是内存级别的运算(因此时间复杂度为O(n)的指令要谨慎使用) 2.单线程操作,避免了频繁的上下文切换 3.多路复用(非阻塞IO多路复用),NIO来处理客户端的并发连接 非阻塞IO,Non-block IO, NIO,非阻塞模式,使一个线程从某通道发送请求数据读取数据,如果目前没有数据可读时,就什么都 不会获取,而不是保持线程阻塞,直到有数据可读之前,该线程可以继续做别的事情,非阻塞写也是如此,能写多

hi-nginx-java既可以通过实现hi.servlet抽象来像Flask那样快速配置路由,例如: 1 hi.route r = hi.route.get_instance(); 2 r.get("^/(hello|test)/?$", this::do_hello); 也能绕过hi.servlet抽象实现无配置路由配置,即通过实现hi.route.run_t抽象直奔业务逻辑而去,例如: 1 package hi; 2 3 import hi.request; 4 import h