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详解Java实现缓存(LRU,FIFO)

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 26 4
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这篇CFSDN的博客文章详解Java实现缓存(LRU,FIFO)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.

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.

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/**
  * 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.

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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 。

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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:

详解Java实现缓存(LRU,FIFO)

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.

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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:

详解Java实现缓存(LRU,FIFO)

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.

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/**
  * 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.

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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:

详解Java实现缓存(LRU,FIFO)

以上就是使用java实现这两种缓存的方式，从中可以看出，linkedhashmap实现缓存较为容易，因为底层函数对此已经有了支持，自己编写链表实现lru缓存也是借鉴了linkedhashmap中实现的思想。在java中不只是这两种数据结构可以实现缓存，比如concurrenthashmap、weakhashmap在某些场景下也是可以作为缓存的，到底用哪一种数据结构主要是看场景再进行选择，但是很多思想都是可以通用的.

原文链接：http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6664586.html 。

最后此篇关于详解Java实现缓存(LRU,FIFO)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于详解Java实现缓存(LRU,FIFO)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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