Java中最简单的LRU算法实现，就是利用 LinkedHashMap，覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可
如果你去看LinkedHashMap的源码可知，LRU算法是通过双向链表来实现，当某个位置被命中，通过调整链表的指向将该位置调整到头位置，新加入的内容直接放在链表头，
如此一来，最近被命中的内容就向链表头移动，需要替换时，链表最后的位置就是最近最少使用的位置。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; /**
* LinkedHashMap实现简单的缓存， 必须实现removeEldestEntry方法，具体参见JDK文档
* @author
* 2017年9月1日
*/
public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int maxCapacity;
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
private final Lock lock = new ReentrantLock(); public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {
super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
this.maxCapacity = maxCapacity;
} @Override
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > maxCapacity;
}
@Override
public boolean containsKey(Object key) {
try {
lock.lock();
return super.containsKey(key);
} finally {
lock.unlock();
}
} @Override
public V get(Object key) {
try {
lock.lock();
return super.get(key);
} finally {
lock.unlock();
}
} @Override
public V put(K key, V value) {
try {
lock.lock();
return super.put(key, value);
} finally {
lock.unlock();
}
} public int size() {
try {
lock.lock();
return super.size();
} finally {
lock.unlock();
}
} public void clear() {
try {
lock.lock();
super.clear();
} finally {
lock.unlock();
}
} public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
try {
lock.lock();
return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet());
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
基于双链表的LRU实现
传统意义的LRU算法是为每一个Cache对象设置一个计数器，每次Cache命中则给计数器+1，而Cache用完，需要淘汰旧内容，放置新内容时，就查看所有的计数器，并将最少使用的内容替换掉。
它的弊端很明显，如果Cache的数量少，问题不会很大， 但是如果Cache的空间过大，达到10W或者100W以上，一旦需要淘汰，则需要遍历所有计算器，其性能与资源消耗是巨大的。效率也就非常的慢了。
它的原理： 将Cache的所有位置都用双连表连接起来，当一个位置被命中之后，就将通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置，新加入的Cache直接加到链表头中。
这样，在多次进行Cache操作后，最近被命中的，就会被向链表头方向移动，而没有命中的，而想链表后面移动，链表尾则表示最近最少使用的Cache。
当需要替换内容时候，链表的最后位置就是最少被命中的位置，我们只需要淘汰链表最后的部分即可。
import java.util.Hashtable;
public class LRUCache {
class CacheNode {
CacheNode prev;//前一节点
CacheNode next;//后一节点
Object value;//值
Object key;//键
CacheNode() {
}
}
private int cacheSize;
private Hashtable nodes;//缓存容器
private int currentSize;
private CacheNode first;//链表头
private CacheNode last;//链表尾
public LRUCache(int i) {
currentSize = 0;
cacheSize = i;
nodes = new Hashtable(i);//缓存容器
}
/**
* 获取缓存中对象
* @param key
* @return
*/
public Object get(Object key) {
CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
if (node != null) {
moveToHead(node);
return node.value;
} else {
return null;
}
}
/**
* 添加缓存
* @param key
* @param value
*/
public void put(Object key, Object value) {
CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
if (node == null) {
//缓存容器是否已经超过大小.
if (currentSize >= cacheSize) {
if (last != null)//将最少使用的删除
nodes.remove(last.key);
removeLast();
} else {
currentSize++;
}
node = new CacheNode();
}
node.value = value;
node.key = key;
//将最新使用的节点放到链表头，表示最新使用的.
moveToHead(node);
nodes.put(key, node);
}
/**
* 将缓存删除
* @param key
* @return
*/
public Object remove(Object key) {
CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
if (node != null) {
if (node.prev != null) {
node.prev.next = node.next;
}
if (node.next != null) {
node.next.prev = node.prev;
}
if (last == node)
last = node.prev;
if (first == node)
first = node.next;
}
return node;
}
public void clear() {
first = null;
last = null;
}
/**
* 删除链表尾部节点
* 表示 删除最少使用的缓存对象
*/
private void removeLast() {
//链表尾不为空,则将链表尾指向null. 删除连表尾（删除最少使用的缓存对象）
if (last != null) {
if (last.prev != null)
last.prev.next = null;
else
first = null;
last = last.prev;
}
}
/**
* 移动到链表头，表示这个节点是最新使用过的
* @param node
*/
private void moveToHead(CacheNode node) {
if (node == first)
return;
if (node.prev != null)
node.prev.next = node.next;
if (node.next != null)
node.next.prev = node.prev;
if (last == node)
last = node.prev;
if (first != null) {
node.next = first;
first.prev = node;
}
first = node;
node.prev = null;
if (last == null)
last = first;
}
}