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转: LRU缓存介绍与实现 (Java)
引子：
我们平时总会有一个电话本记录所有朋友的电话，但是，如果有朋友经常联系，那些朋友的电话号码不用翻电话本我们也能记住，但是，如果长时间没有联系了，要再次联系那位朋友的时候，我们又不得不求助电话本，但是，通过电话本查找还是很费时间的。但是，我们大脑能够记住的东西是一定的，我们只能记住自己最熟悉的，而长时间不熟悉的自然就忘记了。
其实，计算机也用到了同样的一个概念，我们用缓存来存放以前读取的数据，而不是直接丢掉，这样，再次读取的时候，可以直接在缓存里面取，而不用再重新查找一遍，这样系统的反应能力会有很大提高。但是，当我们读取的个数特别大的时候，我们不可能把所有已经读取的数据都放在缓存里，毕竟内存大小是一定的，我们一般把最近常读取的放在缓存里（相当于我们把最近联系的朋友的姓名和电话放在大脑里一样）。现在，我们就来研究这样一种缓存机制。
LRU缓存：
LRU缓存利用了这样的一种思想。LRU是Least Recently Used 的缩写，翻译过来就是“最近最少使用”，也就是说，LRU缓存把最近最少使用的数据移除，让给最新读取的数据。而往往最常读取的，也是读取次数最多的，所以，利用LRU缓存，我们能够提高系统的performance.
实现：
要实现LRU缓存，我们首先要用到一个类 LinkedHashMap。 用这个类有两大好处：一是它本身已经实现了按照访问顺序的存储，也就是说，最近读取的会放在最前面，最最不常读取的会放在最后（当然，它也可以实现按照插入顺序存储）。第二，LinkedHashMap本身有一个方法用于判断是否需要移除最不常读取的数，但是，原始方法默认不需要移除（这是，LinkedHashMap相当于一个linkedlist），所以，我们需要override这样一个方法，使得当缓存里存放的数据个数超过规定个数后，就把最不常用的移除掉。LinkedHashMap的API写得很清楚，推荐大家可以先读一下。
要基于LinkedHashMap来实现LRU缓存，我们可以选择inheritance, 也可以选择 delegation， 我更喜欢delegation。基于delegation的实现已经有人写出来了，而且写得很漂亮，我就不班门弄斧了。代码如下：
import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Collection;import java.util.Map;import java.util.ArrayList;/*** An LRU cache, based on <code>LinkedHashMap</code>.** <p>* This cache has a fixed maximum number of elements (<code>cacheSize</code>).* If the cache is full and another entry is added, the LRU (least recently used) entry is dropped.** <p>* This class is thread-safe. All methods of this class are synchronized.** <p>* Author: Christian d‘Heureuse, Inventec Informatik AG, Zurich, Switzerland<br>* Multi-licensed: EPL / LGPL / GPL / AL / BSD.*/public class LRUCache<K,V> {private static final float hashTableLoadFactor = 0.75f;private LinkedHashMap<K,V> map;private int cacheSize;/*** Creates a new LRU cache.* @param cacheSize the maximum number of entries that will be kept in this cache.*/public LRUCache (int cacheSize) { this.cacheSize = cacheSize; int hashTableCapacity = (int)Math.ceil(cacheSize / hashTableLoadFactor) + 1; map = new LinkedHashMap<K,V>(hashTableCapacity, hashTableLoadFactor, true) { // (an anonymous inner class) private static final long serialVersionUID = 1; @Override protected boolean removeEldestEntry (Map.Entry<K,V> eldest) { return size() > LRUCache.this.cacheSize; }}; }/*** Retrieves an entry from the cache.<br>* The retrieved entry becomes the MRU (most recently used) entry.* @param key the key whose associated value is to be returned.* @return the value associated to this key, or null if no value with this key exists in the cache.*/public synchronized V get (K key) { return map.get(key); }/*** Adds an entry to this cache.* The new entry becomes the MRU (most recently used) entry.* If an entry with the specified key already exists in the cache, it is replaced by the new entry.* If the cache is full, the LRU (least recently used) entry is removed from the cache.* @param key the key with which the specified value is to be associated.* @param value a value to be associated with the specified key.*/public synchronized void put (K key, V value) { map.put (key, value); }/*** Clears the cache.*/public synchronized void clear() { map.clear(); }/*** Returns the number of used entries in the cache.* @return the number of entries currently in the cache.*/public synchronized int usedEntries() { return map.size(); }/*** Returns a <code>Collection</code> that contains a copy of all cache entries.* @return a <code>Collection</code> with a copy of the cache content.*/public synchronized Collection<Map.Entry<K,V>> getAll() { return new ArrayList<Map.Entry<K,V>>(map.entrySet()); }} // end class LRUCache------------------------------------------------------------------------------------------// Test routine for the LRUCache class.public static void main (String[] args) { LRUCache<String,String> c = new LRUCache<String, String>(3); c.put ("1", "one"); // 1 c.put ("2", "two"); // 2 1 c.put ("3", "three"); // 3 2 1 c.put ("4", "four"); // 4 3 2 if (c.get("2") == null) throw new Error(); // 2 4 3 c.put ("5", "five"); // 5 2 4 c.put ("4", "second four"); // 4 5 2 // Verify cache content. if (c.usedEntries() != 3) throw new Error(); if (!c.get("4").equals("second four")) throw new Error(); if (!c.get("5").equals("five")) throw new Error(); if (!c.get("2").equals("two")) throw new Error(); // List cache content. for (Map.Entry<String, String> e : c.getAll()) System.out.println (e.getKey() + " : " + e.getValue()); }代码出自：http://www.source-code.biz/snippets/java/6.htm
在博客 http://gogole.iteye.com/blog/692103 里，作者使用的是双链表 + hashtable 的方式实现的。如果在面试题里考到如何实现LRU，考官一般会要求使用双链表 + hashtable 的方式。 所以，我把原文的部分内容摘抄如下：
双链表 + hashtable实现原理：
将Cache的所有位置都用双连表连接起来，当一个位置被命中之后，就将通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置，新加入的Cache直接加到链表头中。这样，在多次进行Cache操作后，最近被命中的，就会被向链表头方向移动，而没有命中的，而想链表后面移动，链表尾则表示最近最少使用的Cache。当需要替换内容时候，链表的最后位置就是最少被命中的位置，我们只需要淘汰链表最后的部分即可。
public class LRUCache { private int cacheSize; private Hashtable<Object, Entry> nodes;//缓存容器 private int currentSize; private Entry first;//链表头 private Entry last;//链表尾 public LRUCache(int i) { currentSize = 0; cacheSize = i; nodes = new Hashtable<Object, Entry>(i);//缓存容器 } /** * 获取缓存中对象,并把它放在最前面 */ public Entry get(Object key) { Entry node = nodes.get(key); if (node != null) { moveToHead(node); return node; } else { return null; } } /** * 添加 entry到hashtable, 并把entry */ public void put(Object key, Object value) { //先查看hashtable是否存在该entry, 如果存在，则只更新其value Entry node = nodes.get(key); if (node == null) { //缓存容器是否已经超过大小. if (currentSize >= cacheSize) { nodes.remove(last.key); removeLast(); } else { currentSize++; } node = new Entry(); } node.value = http://www.mamicode.com/value;>转载请注明出处：http://blog.csdn.net/beiyeqingteng