浅谈Java如何实现一个基于LRU时间复杂度为O(1)的缓存

lru：least recently used最近最少使用，当缓存容量不足时，先淘汰最近最少使用的数据。就像jvm垃圾回收一样，希望将存活的对象移动到内存的一端，然后清除其余空间。

缓存基本操作就是读、写、淘汰删除。

读操作时间复杂度为o(1)的那就是hash操作了，可以使用hashmap索引 key。

写操作时间复杂度为o(1)，使用链表结构，在链表的一端插入节点，是可以完成o(1)操作，但是为了配合读，还要再次将节点放入hashmap中，put操作最优是o(1)，最差是o(n)。

不少童鞋就有疑问了，写入时又使用map进行了put操作，为何缓存不直接使用map？没错，首先使用map存储了节点数据就是采用空间换时间，但是淘汰删除不好处理，使用map如何去记录最近最少使用(涉及到时间、频次问题)。so，使用链表可以将活跃节点移动到链表的一端，淘汰时直接从另一端进行删除。

public class lrucache<k,v> {
	/** 这里简单点直接初始化了*/
  private int capacity = 2;
  private int size = 0;
  private hashmap<k,doublelistnode<k,v>> cache = new hashmap<>(capacity);
  private doublelistnode<k,v> lrunode = new doublelistnode<k, v>(null,null,null,null);
  private doublelistnode<k,v> mrunode = new doublelistnode<k, v>(null,null,null,null);

  public v get(k key){
    doublelistnode<k,v> target = cache.get(key);
    if (target == null) {
      return null;
    }
    /** 使用过就移动到右侧 */
    move2mru(target);
    return target.value;
  }

  public void put(k key,v value){
    if(cache.containskey(key)){
      doublelistnode<k,v> temp = cache.get(key);
      temp.value = value;
      /** 使用过就移动到右侧 */
      move2mru(temp);
      return;
    }

		/** 容量满了清除左侧 */
    if(size >= capacity){
      evict4lru();
    }
    doublelistnode<k,v> newnode = new doublelistnode<>(mrunode,null,key,value);
    if(size == 0){
      lrunode.next = newnode;
    }
    mrunode.next = newnode;
    mrunode = newnode;
    cache.put(key,newnode);
    size++;
  }

  private void move2mru(doublelistnode<k,v> newmru){
    doublelistnode<k,v> pre = newmru.pre;
    doublelistnode<k,v> next = newmru.next;
    pre.next = next;
    newmru.pre = mrunode;
    mrunode.next = newmru;
    mrunode = newmru;
  }

  private void evict4lru(){
  	cache.remove(lrunode.next.key);
    lrunode.next = lrunode.next.next;
    size--;
  }

  public string tostring(){
    stringbuffer sb = new stringbuffer("lru -> ");
    doublelistnode<k,v> temp = lrunode;
    while(temp!=null){
      sb.append(temp.key).append(":").append(temp.value);
      sb.append(" -> ");
      temp = temp.next;
    }
    sb.append(" -> mru ");
    return sb.tostring();
  }

  public static void main(string[] args) {
    lrucache<string,string> cache = new lrucache<>();
    cache.put("1","1");
    system.out.println(cache);
    cache.get("1");
    cache.put("2","2");
    system.out.println(cache);
    cache.put("3","3");
    system.out.println(cache);
    cache.put("4","4");
    system.out.println(cache);
  }
}

class doublelistnode<k,v>{
  k key;
  v value;
  doublelistnode<k,v> pre;
  doublelistnode<k,v> next;

  public doublelistnode(k key,v value){
    this.key = key;
    this.value = value;
  }

  public doublelistnode(doublelistnode<k,v> pre,doublelistnode<k,v> next,k key,v value){
    this.pre = pre;
    this.next = next;
    this.key = key;
    this.value = value;
  }
}

这里使用链表，及hashmap完成了基于lru的缓存，其中hashmap主要用来快速索引key，链表用来完成lru机制。当然尚有许多不足，包括缓存移除remove，缓存ttl，线程安全等。

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