Java实现LRU缓存的实例详解
java实现lru缓存的实例详解
1.cache
cache对于代码系统的加速与优化具有极大的作用,对于码农来说是一个很熟悉的概念。可以说,你在内存中new 了一个一段空间(比方说数组,list)存放一些冗余的结果数据,并利用这些数据完成了以空间换时间的优化目的,你就已经使用了cache。
有服务级的缓存框架,如memcache,redis等。其实,很多时候,我们在自己同一个服务内,或者单个进程内也需要缓存,例如,lucene就对搜索做了缓存,而无须依赖外界。那么,我们如何实现我们自己的缓存?还要带自动失效的,最好还是lru(least recently used)。
当你思考怎么去实现,你可能会想得很远。为了lru,需要把刚使用的数据存入栈,或者纪录每个数据最近使用的时间,再来的定时扫描失效的线程….其实,java本身就已经为我们提供了lru cache很好的实现,即linkedhashmap。
2.linkedhashmap分析
很多没有去细究过其内部实现的人,只是将其当作一个普通的hashmap来对待。linkedhashmap是一个双向链表,加上hashtable的实现。表现出来与普通hashmap的一个区别就是linkedhashmap会记录存入其中的数据的顺序,并能按顺取出。
为了实现,一个hash表,自然应该先申请在一片连续的内存空间上。当需要存入数据的时候,根据相应的hash值存入。而linkedhashmap在这个基础上,为每个entry设置了before与after属性,形了一个双向链表,记录了他们put进入的前后顺序。
不仅如此,每当通过get来获得某个元素后,get方法内部,会在最后通过afternodeaccess方法来调整链表的指向:
void afternodeaccess(node<k,v> e) { // move node to last linkedhashmap.entry<k,v> last; if (accessorder && (last = tail) != e) { linkedhashmap.entry<k,v> p = (linkedhashmap.entry<k,v>)e, b = p.before, a = p.after; p.after = null; if (b == null) head = a; else b.after = a; if (a != null) a.before = b; else last = b; if (last == null) head = p; else { p.before = last; last.after = p; } tail = p; ++modcount; } }
上述代码将node e移至了双向链表的未尾。而在方法afternodeinsertion中,只要满足条件,便移除最老的数据,即链表的head。
void afternodeinsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest linkedhashmap.entry<k,v> first; if (evict && (first = head) != null && removeeldestentry(first)) { k key = first.key; removenode(hash(key), key, null, false, true); } }
可见,当你为linkedhashmap设置有限空间的时候,自然便完成了lru cache的效果。当然还有一个前提,你必须重写一个方法removeeldestentry,返回true。表示空间已满时,删除最老的。
@override public boolean removeeldestentry(map.entry<k, v> eldest){ return size()>capacity; }
3.线程安全的lru cache
如此,我们就获得了一个lru缓存利器,满足了我们大多场景下的需求。但还有一个问题,它不是线程安全的。在多线程的情况下,你有可能需要对某些cache做同步处理。这时候,你再找,可以看到java有concurrenthashmap的实现,但并不存在concurrentlinkedhashmap这样的类。
当然这个问题也不大,我们可以对再有的linkedhashmap,再作封装,对get,put, 之类的方法加上同步操作。
目前,我们所用的处理,是直接采和google提供的guava包,这里面就提供了我们想要的concurrentlinkedhashmap。这样就可以很方便地实现一个线程安全。具体代码如下:
import java.util.set; import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.weighers; import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.concurrentlinkedhashmap; public class concurrentlrucache<k, v> { public static final int default_concurency_level = 32; private final concurrentlinkedhashmap<k, v> map; public concurrentlrucache(int capacity) { this(capacity, default_concurency_level); } public concurrentlrucache(int capacity, int concurrency) { map = new concurrentlinkedhashmap.builder<k, v>().weigher(weighers.<v> singleton()) .initialcapacity(capacity).maximumweightedcapacity(capacity) .concurrencylevel(concurrency).build(); } public void put(k key, v value) { map.put(key, value); } public v get(k key) { v v = map.get(key); return v; } public v getinternal(k key) { return map.get(key); } public void remove(k key) { map.remove(key); } public long getcapacity() { return map.capacity(); } public void updatecapacity(int capacity) { map.setcapacity(capacity); } public int getsize() { return map.size(); } public void clear() { map.clear(); } public set<k> getkeyset() { return map.keyset(); } }
以上就是java实现lru缓存的实例,如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论,感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
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