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，先进⼊缓存的会先被淘汰

  • 命中率很低

• LRU

• • Least recently used，最近最少使⽤get

• • 根据数据的历史访问记录来进⾏淘汰数据，其核⼼思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的⼏率也更⾼”

• • LRU算法原理剖析

• LFU   

  • Least Frequently Used

  • 算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核⼼思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更⾼”

• • LFU算法原理剖析

• • • 新加⼊数据插⼊到队列尾部（因为引⽤计数为1）

• • • 队列中的数据被访问后，引⽤计数增加，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。

 

• 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<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

    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<K, V> 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<String, Object> 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：

三、注意事项

LinkedHashMap有五个构造函数

//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<? extends K, ? extends V> 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。