前段时间做了Android端IM消息模块的重构，重构的过程中优化了对聊天消息的缓存设计，其中就包括实现的一个LRU缓存淘汰算法的工具类。旧代码里对缓存使用较少，重构的时候，考虑到多个IM会话聊天消息的场景很适合用LRU缓存。
为啥用缓存？
缓存是一种提高数据读取性能的技术。在软件和硬件设计中都广泛在使用，如CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存、Redis缓存等。
缓存淘汰有哪些策略？
缓存的空间大小有限，缓存满时哪些数据保留，哪些被清除，常见有三种策略：
- 先进先出策略FIFO（First In, First Out）
- 最少使用策略LFU（Least Frequently Used）
- 最近最少使用策略LRU（Least Recently Used）
LRU缓存淘汰算法
维护一个按访问时间从小到大有序排列的链表结构，越靠近链表头部的节点就是越早之前访问过的。
每次访问缓存时，将节点移动到链表尾部表示最近才访问过的，所以最近使用越多的越接近链表尾部，最近使用越少的越接近链表头部。
每次添加缓存时，缓存空间够的情况下，直接添加到链表尾部，否则当缓存空间不够时，优先淘汰链表头部的节点，即离最近最少使用的节点。
- 访问或添加缓存，链表中存在时：将其从原位置删除，再插入到链表尾部；
- 添加缓存，链表中不存在时：
- 缓存未满：将数据直接插入链表尾部；
- 缓存已满：先淘汰删除链表头结点，再将数据插入链表尾部；
代码实现：
1. 缓存接口
/**
* 缓存接口
*
* @author LiuFeng
* @date 2020/10/20
*/
public interface ICache<K, V> {
/**
* 存入缓存
*
* @param key
* @param value
*/
void put(K key, V value);
/**
* 获取缓存
*
* @param key
* @return
*/
V get(K key);
/**
* 删除缓存
*
* @param key
*/
void remove(K key);
/**
* 缓存中是否存在
*
* @param key
* @return
*/
boolean containsKey(K key);
/**
* 判断是否为空
*
* @return
*/
boolean isEmpty();
/**
* 清空缓存
*/
void clear();
}
2. 缓存实现类：
/**
* 自定义LRU缓存
* 描述：基于双向循环链表和散列表实现的LRU缓存
* 时间复杂度：get和put都为O(1)
*
* @author LiuFeng
* @data 2020/10/20
*/
public class CustomLRUCache<K, V> implements ICache<K, V> {
// 缓存键的最大数量
private int keyMaxNum;
// 双向循环链表头结点
private Node<K, V> head;
// 缓存数据
private Map<K, Node<K, V>> cacheMap = new ConcurrentHashMap<>();
/**
* 构造方法
*
* @param keyMaxNum 缓存键的最大数量
*/
public CustomLRUCache(int keyMaxNum) {
if (keyMaxNum < 1) {
throw new IllegalArgumentException("keyMaxNum has to be greater than 0");
}
this.keyMaxNum = keyMaxNum;
}
/**
* 存入缓存
*
* @param key
* @param value
*/
@Override
public synchronized void put(K key, V value) {
// 超出缓存容量、且无此缓存数据时，移除尾结点的key
if (cacheMap.size() >= keyMaxNum && !cacheMap.containsKey(key)) {
Node<K, V> tail = head.prev;
remove(tail.key);
}
Node<K, V> node = cacheMap.get(key);
if (node != null) {
// 当前结点是头结点时，就不更新结点位置
if (node == head) {
return;
}
// 存在前驱结点时，将前驱结点next指针指向后继结点
if (node.prev != node) {
node.prev.next = node.next;
}
// 存在后继结点时，将后继结点prev指针指向前驱结点
if (node.next != node) {
node.next.prev = node.prev;
}
} else {
node = new Node<>(key, value, null, null);
}
// 头结点为空时，此时为链表无数据，让第一个结点前后指针都指向自己
if (head == null) {
node.prev = node;
node.next = node;
} else {
// 头结点的前驱结点即tail尾结点
Node<K, V> tail = head.prev;
// 修改当前结点前后指针
node.prev = tail;
node.next = tail.next;
// 修改head头结点prev指针，指向新的头结点
tail.next.prev = node;
// 修改tail尾结点next指针，指向新的头结点
tail.next = node;
}
// 保存最新头结点数据
head = node;
// 缓存数据
cacheMap.put(key, node);
}
/**
* 获取缓存
*
* @param key
* @return
*/
@Override
public synchronized V get(K key) {
Node<K, V> node = cacheMap.get(key);
if (node == null) {
return null;
}
if (node != head) {
// 存在前驱结点时，将前驱结点next指针指向后继结点
if (node.prev != node) {
node.prev.next = node.next;
}
// 存在后继结点时，将后继结点prev指针指向前驱结点
if (node.next != node) {
node.next.prev = node.prev;
}
// 头结点的前驱结点即tail尾结点
Node<K, V> tail = head.prev;
// 修改当前结点前后指针
node.prev = tail;
node.next = tail.next;
// 修改head头结点prev指针，指向新的头结点
tail.next.prev = node;
// 修改tail尾结点next指针，指向新的头结点
tail.next = node;
// 保存最新头结点数据
head = node;
cacheMap.put(key, node);
}
return node.value;
}
/**
* 删除缓存
*
* @param key
*/
@Override
public synchronized void remove(K key) {
Node<K, V> node = cacheMap.get(key);
if (node != null) {
// 存在前驱结点时，将前驱结点next指针指向后继结点
if (node.prev != node) {
node.prev.next = node.next;
}
// 存在后继结点时，将后继结点prev指针指向前驱结点
if (node.next != node) {
node.next.prev = node.prev;
}
// 移除的是头结点时
if (node == head) {
// 链表仅包含一个结点时，head置空，否则指向后继结点
if (node == head.next) {
head = null;
} else {
head = head.next;
}
}
cacheMap.remove(key);
}
}
/**
* 缓存中是否存在
*
* @param key
* @return
*/
@Override
public synchronized boolean containsKey(K key) {
return cacheMap.containsKey(key);
}
/**
* 判断是否为空
*
* @return
*/
@Override
public synchronized boolean isEmpty() {
return cacheMap.isEmpty();
}
/**
* 清空缓存
*/
@Override
public synchronized void clear() {
head = null;
cacheMap.clear();
}
/**
* 双向链表结点
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
private class Node<K, V> {
K key;
V value;
Node<K, V> prev;
Node<K, V> next;
Node(K key, V value, Node<K, V> prev, Node<K, V> next) {
this.key = key;
this.value = value;
this.prev = prev;
this.next = next;
}
}
}
3. 业务简化消息实体类
/**
* 简化消息实体类
*
* @author LiuFeng
* @data 2020/10/20
*/
public class Message {
/**
* 消息唯一序列号id
*/
public long messageId;
/**
* 时间戳
*/
public long timestamp;
/**
* 消息会话id（一个群、好友等）
*/
public String sessionId;
/**
* 消息内容
*/
public String content;
}
4. 业务IM消息缓存类
/**
* 最近会话缓存
*
* @author LiuFeng
* @data 2020/10/20
*/
public class MessageCache {
private static final MessageCache instance = new MessageCache();
// 缓存池最多缓存多少个最近会话消息
public static final int SESSION_MAX_NUM = 50;
// 缓存池每个最近会话消息最多缓存多少个消息体
public static final int MESSAGE_MAX_NUM = 20;
// LRU缓存容器
private CustomLRUCache<String, Map<Long, Message>> cache = new CustomLRUCache<>(SESSION_MAX_NUM);
/**
* 私有化构造函数
*/
private MessageCache() {}
/**
* 获取单例
*
* @return
*/
public static MessageCache getInstance() {
return instance;
}
/**
* 获取数据
*
* @param sessionId
* @return
*/
public List<Message> getData(@NonNull String sessionId) {
Map<Long, Message> messageMap = cache.get(sessionId);
if (messageMap != null) {
List<Message> messages = new ArrayList<>(messageMap.values());
sort(messages);
return messages;
}
return null;
}
/**
* 设置新数据（将清理旧的缓存）
*
* @param sessionId
* @param messages
*/
public void setNewData(@NonNull String sessionId, @NonNull List<Message> messages) {
cache.remove(sessionId);
addData(sessionId, messages);
}
/**
* 添加数据
*
* @param sessionId
* @param message
*/
public void addData(@NonNull String sessionId, @NonNull Message message) {
addData(sessionId, Collections.singletonList(message));
}
/**
* 添加数据
*
* @param sessionId
* @param messages
*/
public void addData(@NonNull String sessionId, @NonNull List<Message> messages) {
// 边界值处理
if (messages == null || messages.isEmpty()) {
return;
}
Map<Long, Message> messageMap = cache.get(sessionId);
if (messageMap == null) {
// 新添加缓存容器
messageMap = new ConcurrentHashMap<>(MESSAGE_MAX_NUM);
cache.put(sessionId, messageMap);
}
// 新消息超过最大数量，直接清空旧数据、截取集合
int outSize = messages.size() - MESSAGE_MAX_NUM;
if (outSize > 0) {
messageMap.clear();
// 消息时间从小到大排序，这里从集合尾部截取最新MESSAGE_MAX_NUM条
messages = messages.subList(outSize, messages.size());
}
// 新旧总消息超过最大数量，整体移动清除旧数据
outSize = (messageMap.size() + messages.size()) - MESSAGE_MAX_NUM;
if (outSize > 0) {
List<Message> oldMessages = new ArrayList<>(messageMap.values());
sort(oldMessages);
for (int i = 0; i < outSize; i++) {
Message oldMessage = oldMessages.get(i);
messageMap.remove(oldMessage.messageId);
}
}
// 新存入缓存
for (Message message : messages) {
messageMap.put(message.messageId, message);
}
}
/**
* 移除会话
*
* @param sessionId
*/
public void remove(@NonNull String sessionId) {
cache.remove(sessionId);
}
/**
* 移除会话的某条消息
*
* @param sessionId
* @param messageId
*/
public void remove(@NonNull String sessionId, long messageId) {
if (cache.containsKey(sessionId)) {
Map<Long, Message> messageMap = cache.get(sessionId);
if (messageMap != null && !messageMap.isEmpty()) {
messageMap.remove(messageId);
}
}
}
/**
* 判空
*
* @return
*/
public boolean isEmpty() {
return cache.isEmpty();
}
/**
* 是否包含会话
*
* @param sessionId
* @return
*/
public boolean containsKey(@NonNull String sessionId) {
return cache.containsKey(sessionId);
}
/**
* 是否包含会话的某条消息
*
* @param sessionId
* @param messageId
* @return
*/
public boolean containsKey(@NonNull String sessionId, long messageId) {
if (cache.containsKey(sessionId)) {
Map<Long, Message> messageMap = cache.get(sessionId);
if (messageMap != null && !messageMap.isEmpty()) {
return messageMap.containsKey(messageId);
}
}
return false;
}
/**
* 清空缓存
*/
public void clear() {
cache.clear();
}
/**
* 按时间戳升序排序
*
* @param messages
*/
private void sort(List<Message> messages) {
Collections.sort(messages, (o1, o2) -> {
long diff = o1.timestamp - o2.timestamp;
return diff > 0 ? 1 : diff == 0 ? 0 : -1;
});
}
}
以上代码实现中，1、2是LRU算法实现的容器类工具，可以直接使用，而3、4则是基于IM消息场景具体的封装使用，可供参考。
注意：在这个聊天消息的业务场景中，我以50个聊天会话作为LRU最大缓存数，每个会话存储了最多20条消息，多个会话来回点击时，每个会话是遵循LRU策略的，但具体的消息是value部分，不遵守LRU策略的，消息的条数限制是在MessageCache中限制的。
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