详解Java实现缓存(LRU,FIFO)
作者：liuyang0 发布时间：2022-04-24 13:35:26
标签：lru,java
现在软件或者网页的并发量越来越大了，大量请求直接操作数据库会对数据库造成很大的压力，处理大量连接和请求就会需要很长时间，但是实际中百分之80的数据是很少更改的，这样就可以引入缓存来进行读取，减少数据库的压力。
常用的缓存有Redis和memcached，但是有时候一些小场景就可以直接使用Java实现缓存，就可以满足这部分服务的需求。
缓存主要有LRU和FIFO，LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最久未使用，FIFO就是先进先出，下面就使用Java来实现这两种缓存。
LRU
LRU缓存的思想
固定缓存大小，需要给缓存分配一个固定的大小。
每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。
需要在缓存满了后，将最近最久未使用的缓存删除，再添加最新的缓存。
按照如上思想，可以使用LinkedHashMap来实现LRU缓存。
这是LinkedHashMap的一个构造函数，传入的第三个参数accessOrder为true的时候，就按访问顺序对LinkedHashMap排序，为false的时候就按插入顺序，默认是为false的。
当把accessOrder设置为true后，就可以将最近访问的元素置于最前面，这样就可以满足上述的第二点。
/**
* Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - <tt>true</tt> for
* access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
这是LinkedHashMap中另外一个方法，当返回true的时候，就会remove其中最久的元素，可以通过重写这个方法来控制缓存元素的删除，当缓存满了后，就可以通过返回true删除最久未被使用的元素，达到LRU的要求。这样就可以满足上述第三点要求。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
由于LinkedHashMap是为自动扩容的，当table数组中元素大于Capacity * loadFactor的时候，就会自动进行两倍扩容。但是为了使缓存大小固定，就需要在初始化的时候传入容量大小和负载因子。
为了使得到达设置缓存大小不会进行自动扩容，需要将初始化的大小进行计算再传入，可以将初始化大小设置为(缓存大小 / loadFactor) + 1，这样就可以在元素数目达到缓存大小时，也不会进行扩容了。这样就解决了上述第一点问题。
通过上面分析，实现下面的代码
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class LRU1<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap<K, V> map;
public LRU1(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
/*
* 第三个参数设置为true，代表linkedlist按访问顺序排序，可作为LRU缓存
* 第三个参数设置为false，代表按插入顺序排序，可作为FIFO缓存
*/
map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > MAX_CACHE_SIZE;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
public synchronized void remove(K key) {
map.remove(key);
}
public synchronized Set<Map.Entry<K, V>> getAll() {
return map.entrySet();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
stringBuilder.append(String.format("％s: ％s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU1<Integer, Integer> lru1 = new LRU1<>(5);
lru1.put(1, 1);
lru1.put(2, 2);
lru1.put(3, 3);
System.out.println(lru1);
lru1.get(1);
System.out.println(lru1);
lru1.put(4, 4);
lru1.put(5, 5);
lru1.put(6, 6);
System.out.println(lru1);
}
}
运行结果：
从运行结果中可以看出，实现了LRU缓存的思想。
接着使用HashMap和链表来实现LRU缓存。
主要的思想和上述基本一致，每次添加元素或者读取元素就将元素放置在链表的头，当缓存满了之后，就可以将尾结点元素删除，这样就实现了LRU缓存。
这种方法中是通过自己编写代码移动结点和删除结点，为了防止缓存大小超过限制，每次进行put的时候都会进行检查，若缓存满了则删除尾部元素。
import java.util.HashMap;
/**
* 使用cache和链表实现缓存
*/
public class LRU2<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private Entry<K, V> head;
private Entry<K, V> tail;
private HashMap<K, Entry<K, V>> cache;
public LRU2(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
cache = new HashMap<>();
}
public void put(K key, V value) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
if (cache.size() >= MAX_CACHE_SIZE) {
cache.remove(tail.key);
removeTail();
}
}
entry = new Entry<>();
entry.key = key;
entry.value = value;
moveToHead(entry);
cache.put(key, entry);
}
public V get(K key) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
return null;
}
moveToHead(entry);
return entry.value;
}
public void remove(K key) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry != null) {
if (entry == head) {
Entry<K, V> next = head.next;
head.next = null;
head = next;
head.pre = null;
} else if (entry == tail) {
Entry<K, V> prev = tail.pre;
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
} else {
entry.pre.next = entry.next;
entry.next.pre = entry.pre;
}
cache.remove(key);
}
}
private void removeTail() {
if (tail != null) {
Entry<K, V> prev = tail.pre;
if (prev == null) {
head = null;
tail = null;
} else {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
}
private void moveToHead(Entry<K, V> entry) {
if (entry == head) {
return;
}
if (entry.pre != null) {
entry.pre.next = entry.next;
}
if (entry.next != null) {
entry.next.pre = entry.pre;
}
if (entry == tail) {
Entry<K, V> prev = entry.pre;
if (prev != null) {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
if (head == null || tail == null) {
head = tail = entry;
return;
}
entry.next = head;
head.pre = entry;
entry.pre = null;
head = entry;
}
private Entry<K, V> getEntry(K key) {
return cache.get(key);
}
private static class Entry<K, V> {
Entry<K, V> pre;
Entry<K, V> next;
K key;
V value;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
Entry<K, V> entry = head;
while (entry != null) {
stringBuilder.append(String.format("％s:％s ", entry.key, entry.value));
entry = entry.next;
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU2<Integer, Integer> lru2 = new LRU2<>(5);
lru2.put(1, 1);
System.out.println(lru2);
lru2.put(2, 2);
System.out.println(lru2);
lru2.put(3, 3);
System.out.println(lru2);
lru2.get(1);
System.out.println(lru2);
lru2.put(4, 4);
lru2.put(5, 5);
lru2.put(6, 6);
System.out.println(lru2);
}
}
运行结果：
FIFO
FIFO就是先进先出，可以使用LinkedHashMap进行实现。
当第三个参数传入为false或者是默认的时候，就可以实现按插入顺序排序，就可以实现FIFO缓存了。
/**
* Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - <tt>true</tt> for
* access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
实现代码跟上述使用LinkedHashMap实现LRU的代码基本一致，主要就是构造函数的传值有些不同。
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class LRU1<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap<K, V> map;
public LRU1(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
/*
* 第三个参数设置为true，代表linkedlist按访问顺序排序，可作为LRU缓存
* 第三个参数设置为false，代表按插入顺序排序，可作为FIFO缓存
*/
map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, false) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > MAX_CACHE_SIZE;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
public synchronized void remove(K key) {
map.remove(key);
}
public synchronized Set<Map.Entry<K, V>> getAll() {
return map.entrySet();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
stringBuilder.append(String.format("％s: ％s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU1<Integer, Integer> lru1 = new LRU1<>(5);
lru1.put(1, 1);
lru1.put(2, 2);
lru1.put(3, 3);
System.out.println(lru1);
lru1.get(1);
System.out.println(lru1);
lru1.put(4, 4);
lru1.put(5, 5);
lru1.put(6, 6);
System.out.println(lru1);
}
}
运行结果：
来源：http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6664586.html
0
投稿猜你喜欢
- 引言设计: 嗯? 这个图片点击跳转进详情再返回图片怎么变白闪一下呢?产品: 是啊是啊! 一定是个bug开发: 囧囧囧在开发过程中, 也许你也
- 在IDEA中配置log4j,步骤很简单1.在Maven中加入以下配置<dependency> <groupI
- Java的最基本的同步方式，即使用synchronized关键字来控制一个方法的并发访问。 每一个用synchronized关键字声明的方法
本文介绍了Spring Security 控制授权的方法，分享给大家，具体如下：使用授权方法进行授权配置每一个 Spring Securit- 本文实例讲述了Java实现二分查找算法。分享给大家供大家参考。具体如下：1. 前提：二分查找的前提是需要查找的数组必须是已排序的，我们这里的
- 首先需要清楚一个概念：函数式接口；它指的是有且只有一个未实现的方法的接口，一般通过FunctionalInterface这个注解来表明某个接
- 一、项目要求实现一个通讯录通讯录可以用来存储100个人的信息，每个人的信息包括：姓名、性别、年龄、电话、住址提供方法：添加联系人信息删除指定
- 一、ArrayList 了解过吗？它是啥？有啥用?众所周知，Java 集合框架拥有两大接口 Collection 和 Map，其中，Coll
- 一、前期准备提示：如果友友你没有看过系列一的文章点击这个链接：王者荣耀中一个英雄是怎么被产生的？（一）我们现在功能比较多，所有为了让程序运行
- 前言枚举在java里也算个老生长谈的内容了，每当遇到一组需要类举的数据时我们都会自然而然地使用枚举类型：public enum Color
- 一、题目描述题目：使用ThreadLocal管理一号和二号线程，分别存入100元，在三号线程中使用利用一号和二号的计算结果来算出账户的实际金
- 前言首先我们初始化一个最简单的容器，用这个容器研究初始化的流程。下面就是一个再简单不过的IoC容器了，该容器包含了一个名为beanA的bea
- 参数和返回值得加密目的为了保证接口不被人拦截下来恶意请求，保证程序的稳定性，我们可以使用接口加密的方法来保证参数和返回值的保密性。具体实现方
- Http通信概述Http通信主要有两种方式POST方式和GET方式。前者通过Http消息实体发送数据给服务器，安全性高，数据传输大小没有限制
- @Cacheable在同一类中方法调用无效上述图片中，同一个类中genLiveBullets()方法调用同类中的queryLiveByRoo
- Swagger以及knife4j基本使用Swagger 介绍：官网：https://swagger.io/Swagger是一个规范和完整的框
- 本文实例讲述了Java实现的计时器【秒表】功能。分享给大家供大家参考，具体如下：应用名称：Java计时器用到的知识：Java GUI编程开发
- springboot读取配置文件到静态工具类通常我们读取配置文件可以用@Value注解和@Configuration，@Configurat
- 一、简单介绍翻看Spring的源码时，发现@Bean注解的源码上标注了Since: 3.0，也就是说，@Bean注解是Spring从3.0版
- 使用mybatis-plus自动生成了5个模块(xml/bean/mapper/service/controller)的代码,这里练习一下m
