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Redis的LRU缓存机制 手动实现Redis的LRU缓存机制示例详解

拉霍拉卡 人气:0
想了解手动实现Redis的LRU缓存机制示例详解的相关内容吗,拉霍拉卡在本文为您仔细讲解Redis的LRU缓存机制的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Redis的LRU缓存机制,Redis,LRU缓存,下面大家一起来学习吧。

前言

最近在逛博客的时候看到了有关Redis方面的面试题,其中提到了Redis在内存达到最大限制的时候会使用LRU等淘汰机制,然后找了这方面的一些资料与大家分享一下。 LRU总体大概是这样的,最近使用的放在前面,最近没用的放在后面,如果来了一个新的数,此时内存满了,就需要把旧的数淘汰,那为了方便移动数据,肯定就得使用链表类似的数据结构,再加上要判断这条数据是不是最新的或者最旧的那么应该也要使用hashmap等key-value形式的数据结构。

第一种实现(使用LinkedHashMap)

public class LRUCache {

  int capacity;
  Map<Integer,Integer> map;

  public LRUCache(int capacity){
    this.capacity = capacity;
    map = new LinkedHashMap<>();
  }

  public int get(int key){
    //如果没有找到
    if (!map.containsKey(key)){
      return -1;
    }
    //找到了就刷新数据
    Integer value = map.remove(key);
    map.put(key,value);
    return value;
  }

  public void put(int key,int value){
    if (map.containsKey(key)){
      map.remove(key);
      map.put(key,value);
      return;
    }
    map.put(key,value);
    //超出capacity,删除最久没用的即第一个,或者可以复写removeEldestEntry方法
    if (map.size() > capacity){
      map.remove(map.entrySet().iterator().next().getKey());
    }
  }

  public static void main(String[] args) {
    LRUCache lruCache = new LRUCache(10);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
      lruCache.map.put(i,i);
      System.out.println(lruCache.map.size());
    }
    System.out.println(lruCache.map);
    lruCache.put(10,200);
    System.out.println(lruCache.map);
  }

在这里插入图片描述

第二种实现(双链表+hashmap)

public class LRUCache {

  private int capacity;
  private Map<Integer,ListNode>map;
  private ListNode head;
  private ListNode tail;

  public LRUCache2(int capacity){
    this.capacity = capacity;
    map = new HashMap<>();
    head = new ListNode(-1,-1);
    tail = new ListNode(-1,-1);
    head.next = tail;
    tail.pre = head;
  }

  public int get(int key){
    if (!map.containsKey(key)){
      return -1;
    }
    ListNode node = map.get(key);
    node.pre.next = node.next;
    node.next.pre = node.pre;
    return node.val;
  }

  public void put(int key,int value){
    if (get(key)!=-1){
      map.get(key).val = value;
      return;
    }
    ListNode node = new ListNode(key,value);
    map.put(key,node);
    moveToTail(node);

    if (map.size() > capacity){
      map.remove(head.next.key);
      head.next = head.next.next;
      head.next.pre = head;
    }
  }

  //把节点移动到尾巴
  private void moveToTail(ListNode node) {
    node.pre = tail.pre;
    tail.pre = node;
    node.pre.next = node;
    node.next = tail;
  }

  //定义双向链表节点
  private class ListNode{
    int key;
    int val;
    ListNode pre;
    ListNode next;

    //初始化双向链表
    public ListNode(int key,int val){
      this.key = key;
      this.val = val;
      pre = null;
      next = null;
    }
  }
}

像第一种方式,如果复写removeEldestEntry会更简单,这里简单的展示一下

public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
  private int capacity;
  
  @Override
  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
    return size() > capacity;
  }
}

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