面试题目:手写一个LRU算法实现面试题目:手写一个LRU算法实现

一、常见的内存淘汰算法

FIFO先进先出
- 在这种淘汰算法中，先进?缓存的会先被淘汰
- 命中率很低
LRU

- Least recently used，最近最少使?get

- 根据数据的历史访问记录来进?淘汰数据，其核?思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的?率也更?”

- LRU算法原理剖析

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LFU
- Least Frequently Used
- 算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核?思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更?”

- LFU算法原理剖析

- - 新加?数据插?到队列尾部（因为引?计数为1）

- - 队列中的数据被访问后，引?计数增加，队列重新排序；
  - 当需要淘汰数据时，将已经排序的列表最后的数据块删除。

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LFU的缺点

复杂度
存储成本
尾部容易被淘汰

二、手写LRU算法实现
利用了LinkedHashMap双向链表插入可排序

@Slf4j public class LRUCache extends LinkedHashMap {private int cacheSize; public LRUCache(int cacheSize) { super(16, 0.75f, true); this.cacheSize = cacheSize; }@Override public synchronized V get(Object key) { return super.get(key); }@Override public synchronized V put(K key, V value) { return super.put(key, value); }@Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { boolean f = size() > cacheSize; if (f) { log.info("LRUCache清除第三方密钥缓存Key:[{}]", eldest.getKey()); } return f; }public static void main(String[] args) { LRUCache cache = new LRUCache<>(5); cache.put("A","A"); cache.put("B","B"); cache.put("C","C"); cache.put("D","D"); cache.put("E","E"); System.out.println("初始化:" + cache.keySet()); System.out.println("访问值:" + cache.get("C")); System.out.println("访问C后:" + cache.keySet()); System.out.println("PUT F后:" + cache.put("F","F")); System.out.println(cache.keySet()); }}

main函数执行效果：

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三、注意事项
LinkedHashMap有五个构造函数

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//使用父类中的构造，初始化容量和加载因子，该初始化容量是指数组大小。 public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) { super(initialCapacity, loadFactor); accessOrder = false; } //一个参数的构造 public LinkedHashMap(int initialCapacity) { super(initialCapacity); accessOrder = false; } //无参构造 public LinkedHashMap() { super(); accessOrder = false; } //这个不用多说，用来接受map类型的值转换为LinkedHashMap public LinkedHashMap(Map m) { super(m); accessOrder = false; } //真正有点特殊的就是这个，多了一个参数accessOrder。存储顺序，LinkedHashMap关键的参数之一就在这个， //true：指定迭代的顺序是按照访问顺序(近期访问最少到近期访问最多的元素)来迭代的。 false：指定迭代的顺序是按照插入顺序迭代，也就是通过插入元素的顺序来迭代所有元素 //如果你想指定访问顺序，那么就只能使用该构造方法，其他三个构造方法默认使用插入顺序。 public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; }

View Code 参数accessOrder。存储顺序，LinkedHashMap关键的参数之一就在这个， true：指定迭代的顺序是按照访问顺序(近期访问最少到近期访问最多的元素)来迭代的。 false：指定迭代的顺序是按照插入顺序迭代，也就是通过插入元素的顺序来迭代所有元素。
如果你想指定访问顺序，那么就只能使用该构造方法，其他三个构造方法默认使用插入顺序。

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; }

LinkedHashMap是非线程安全的，需要加互斥锁解决并发问题。
四、思考
需要根据应用场景确定cacheSize大小，如果实际缓存数量过小，会导致缓存中的数据长期得不到刷新，为防止这种或偶发情况的发生，可配合定时任务如起一个newSingleThreadScheduledExecutor，将上面存储的value修改封装为一个对象，里面增加一个时间戳储存，每次访问实时更新，定时扫描该队列将最近30分钟未访问的key删除；还需增加一个初始进入队列的历史时间记录，将超过1小时的数据清除。

【面试题目:手写一个LRU算法实现】