LRU算法详解-创新互联
定义
新闻标题:LRU算法详解-创新互联
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LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换算法,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值大的,即最近最少使用的页面予以淘汰。
创新互联网站建设由有经验的网站设计师、开发人员和项目经理组成的专业建站团队,负责网站视觉设计、用户体验优化、交互设计和前端开发等方面的工作,以确保网站外观精美、成都网站设计、成都网站制作易于使用并且具有良好的响应性。应用场景LRU是一种常见的缓存管理算法,在一些常见的技术中,都有应用,如redis的缓存淘汰策略,mysql的数据缓存页等。
实现方式通常意义上讲,有两种实现方式,一种是基于访问顺序,一种是基于读取顺序的,接下来基于LinkedHashMap,对这两种实现方式进行Demo编写。
基于访问顺序实现
public class LocalCache{
private int capacity = 16;
private LinkedHashMapcache;
public LocalCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
cache = new LinkedHashMap<>(capacity);
}
public LocalCache() {
cache = new LinkedHashMap<>(capacity);
}
public V get(K key) {
if (!cache.containsKey(key)) {
return null;
}
V value = cache.get(key);
cache.remove(key);
cache.put(key, value);
return value;
}
public void set(K key, V value) {
if (cache.containsKey(key)) {
cache.remove(key);
}
if (cache.size() == capacity) {
SetkeySet = cache.keySet();
Iteratoriterator = keySet.iterator();
cache.remove(iterator.next());
}
cache.put(key, value);
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder cacheStr = new StringBuilder();
cache.forEach((k, v) ->cacheStr.append(k).append(":").append(v).append("\t"));
return cacheStr.toString();
}
}
测试
public class CacheTest {
public static void main(String[] args) {
LocalCachelocalCache = new LocalCache<>(5);
localCache.set("A", "a");
localCache.set("B", "b");
localCache.set("C", "c");
localCache.set("D", "d");
localCache.set("E", "e");
localCache.set("F", "f");
localCache.get("D");
System.out.println(localCache);
}
}
输出
B:b C:c E:e F:f D:d
基于存储顺序实现
public class LocalCacheextends LinkedHashMap{
private int capacity = 16;
public LocalCache() {
super(16);
}
public LocalCache(int capacity) {
super(capacity);
this.capacity = capacity;
}
@Override
public boolean removeEldestEntry(Map.Entryeldest) {
return super.size() >capacity;
}
@Override
public String toString() {
return super.toString();
}
}
测试
public class CacheTest {
public static void main(String[] args) {
LocalCachecache = new LocalCache<>(3);
cache.put("1", "1");
cache.put("2", "2");
cache.put("3", "3");
cache.put("4", "4");
System.out.println(cache);
cache.get("3");
System.out.println(cache);
}
}
输出
{2=2, 3=3, 4=4}
{2=2, 3=3, 4=4}
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