脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了# <K, V>型缓存：LRU策略 FIFO策略，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
这两种替换策略都是通过 LinkedHashMap 实现
LinkedHashMap 继承自 HashMap，所以它的底层仍然是基于拉链式散列结构。该结构由数组和链表+红黑树，在此基础上LinkedHashMap 增加了一条双向链表，保持遍历顺序和插入顺序一致的问题。
访问顺序存储的LinkedHashMap会把get方法对应的Entry节点放置在Entry链表表尾。LinkedHashMap构造函数有3个参数：
public LinkedHashMap(int inITialCapacity, float loaDFactor, boolean accessOrder)，其中：
initialCapacity：是初始数组长度
loadFactor：负载因子，表示数组的元素数量/数组长度超过这个比例，数组就要扩容
accessOrder：false： 基于插入顺序(默认) true： 基于访问顺序
当accessOrder为true，每次get元素的时候，都会去执行 afterNodeAccess 方法，这个方法会将元素重新插入到双向链表的结尾。
LinkedHashMap在HashMap的基础上使用一个双端链表维持有序的节点。这个有序并不是通常意义上的大小关系，默认情况下使用的插入顺序，意味着新插入的节点被添加到双端链表的尾部，而一旦使用了访问顺序，即accessOrder为true，那么在访问某一节点时，会将该节点移到双端链表的尾部。正因为此特性，可以在LinkedHashMap中使用三个参数的构造方法并制定accessOrder为true将LinkedHashMaP实现为LRU缓存，这样经常访问的就会被移到链表的尾部，而越少访问的就在链表的头部。
由于双端链表维持了所有的节点，所以keySet()、values()以及entrySet()得到的键、值、键值对都是按照双端链表中的节点顺序的。
另外尤其需要注意的是，在Put、get、remove方法中涉及到的双端链表的操作，由于都是引用的更改，所以并没有影响到HashMap的底层结构：数组+链表+红黑树。
LRU Cache 通过重写 removeEldestEntry() 方法实现元素替换，同时 accessOrder 参数设置为 true，表示使用访问顺序
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class FIFOCache<K, V> {
PRivate final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap<K, V> map;
public FIFOCache(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();
}
}
accessOrder 参数设置为 false，表示使用插入顺序
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class FIFOCache<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap<K, V> map;
public FIFOCache(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();
}
}
以上是脚本宝典为你收集整理的# <K, V>型缓存：LRU策略 FIFO策略全部内容，希望文章能够帮你解决# <K, V>型缓存：LRU策略 FIFO策略所遇到的问题。
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