JAVA高级（6）—— LinkedHashMap

概述

• 通过维护一个双向链表，LinkedHashMap保证了元素迭代的顺序。
• 可以认为是HashMap+LinkedList，即它既使用HashMap操作数据结构，又使用LinkedList维护插入元素的先后顺序

实现LRU算法缓存

1、LRU：Least Recently Used，最近最少使用，也就是说，当缓存满了，会优先淘汰那些最近最不常访问的数据
2、boolean型参数的构造方法：LinkedHashMap(int initialCapacity,float loadFactor,boolean accessOrder)
就是这个accessOrder，它表示：

false，所有的Entry按照插入的顺序排列
true，所有的Entry按照访问的顺序排列

意思就是，如果有1 2 3这3个Entry，那么访问了1，就把1移到尾部去，即2 3 1。每次访问都把访问的那个数据移到双向队列的尾部去，那么每次要淘汰数据的时候，双向队列最头的那个数据不就是最不常访问的那个数据了吗？换句话说，双向链表最头的那个数据就是要淘汰的数据。
"访问"，这个词有两层意思：

根据Key拿到Value，也就是get方法
修改Key对应的Value，也就是put方法

还有一个判断是否删除最老数据的方法，默认是返回false，即不删除数据，我们使用LinkedHashMap实现LRU缓存的方法就是对LinkedHashMap实现简单的扩展，扩展方式有两种，一种是inheritance，一种是delegation

//LinkedHashMap自带的判断是否删除最老的元素方法，默认返回false，即不删除老数据
//我们要做的就是重写这个方法，当满足一定条件时删除老数据
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
        return false;
}

LRU缓存LinkedHashMap(inheritance)实现

采用inheritance方式实现比较简单，而且实现了Map接口，在多线程环境使用时可以使用 Collections.synchronizedMap()方法实现线程安全操作

public class LRUCache2<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int MAX_CACHE_SIZE;

    public LRUCache2(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > MAX_CACHE_SIZE;
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Map.Entry<K, V> entry : entrySet()) {
            sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return sb.toString();
    }
}

这样算是比较标准的实现吧，实际使用中这样写还是有些繁琐，更实用的方法时像下面这样写，省去了单独建一个类的麻烦

final int cacheSize = 100;
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75f) + 1, 0.75f, true) {
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) {
    return size() > cacheSize;
    }
};

LRU缓存LinkedHashMap(delegation)实现

delegation方式实现更加优雅一些，但是由于没有实现Map接口，所以线程同步就需要自己搞定了

public class LRUCache3<K, V> {

    private final int MAX_CACHE_SIZE;
    private final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
    LinkedHashMap<K, V> map;

    public LRUCache3(int cacheSize) {
        MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
        //根据cacheSize和加载因子计算hashmap的capactiy，+1确保当达到cacheSize上限时不会触发hashmap的扩容，
        int capacity = (int) Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1;
        map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry 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();
    }

    public synchronized int size() {
        return map.size();
    }

    public synchronized void clear() {
        map.clear();
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
            sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return sb.toString();
    }
}

参考文献

图解集合6：LinkedHashMap
LRU缓存实现(Java)