Android에서는 LRU 알고리즘의 캐싱을 구현하는 데 편리하게 사용할 수 있는 LRUCache 클래스를 제공합니다. Java는 LRU 알고리즘을 쉽게 구현할 수 있는 LinkedHashMap을 제공합니다. Java의 LRULinkedHashMap은 LinkedHashMap을 직접 상속하므로 거의 변경하지 않고도 LRU 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
LinkedHashMap은 HashMap을 상속받아 LRU 알고리즘을 구현합니다.
가장 먼저 주목해야 할 점은 HashMap이 Entry
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } /** * This method is invoked whenever the value in an entry is * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already * in the HashMap. */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } /** * This method is invoked whenever the entry is * removed from the table. */ void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } }
아래 HashMap의 put 메소드 코드를 게시하고 분석해 보세요.
public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } if (key == null) return putForNullKey(value); //以上信息不关心,下面是正常的插入逻辑。 //首先计算hashCode int hash = hash(key); //通过计算得到的hashCode,计算出hashCode在数组中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); //for循环,找到在HashMap中是否存在一个节点,对应的key与传入的key完全一致。如果存在,说明用户想要替换该key对应的value值,因此直接替换value即可返回。 for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) { Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) { V oldValue = e.value; e.value = value; e.recordAccess(this); return oldValue; } } //逻辑执行到此处,说明HashMap中不存在完全一致的kye.调用addEntry,新建一个节点保存key、value信息,并增加到HashMap中 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; }
위 코드에 코멘트를 추가하면 이해가 되실 겁니다. 전체의. 분석할 가치가 있는 몇 가지 사항은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
<1> int i = indexFor(hash, table.length);
소스 코드를 살펴보세요:
static int indexFor(int h, int length) { // assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2"; return h & (length-1); }
얻어진 hashCode(h)를 비트 단위 AND로 연결해야 하는 이유는 무엇입니까? (길이-1) ? 이는 h의 상위 정보가 제거되었는지 확인하기 위한 것입니다. 배열 크기가 8(1000)이고 계산된 h 값이 10(1010)인 경우 배열 인덱스가 10인 데이터를 직접 가져오면 배열 범위를 벗어난 예외가 발생합니다. 따라서 비트별 AND(0111&1010)를 이용하면 상위 정보는 성공적으로 클리어되어 2(0010)를 얻게 되는데, 이는 해당 배열에서 인덱스가 2인 데이터를 의미한다. 효과는 나머지와 동일하지만 비트 연산이 훨씬 더 효율적입니다.
그러나 여기에는 문제가 있다. 길이가 9라면 얻는 길이-1 정보는 8(1000)이다. 지워졌지만 얻은 결과는 확실히 잘못된 것입니다. 따라서 배열의 크기에는 뭔가 특별한 것이 있어야 합니다. 소스 코드를 보면 HashMap이 해당 배열의 수가 항상 2의 n승임을 보장한다는 것을 알 수 있습니다.
먼저 퍼팅 시 inflateTable 메소드를 호출합니다. 초점은 roundUpToPowerOf2 메서드에 있습니다. 해당 내용에는 많은 수의 비트 관련 작업 및 처리가 포함되어 있지만 이는 명확하지 않지만 주석에서는 배열 수가 2에서 n번째로 증가하도록 보장한다는 점을 분명히 했습니다. 힘.
private void inflateTable(int toSize) { // Find a power of 2 >= toSize int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize); threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1); table = new Entry[capacity]; initHashSeedAsNeeded(capacity); }
두 번째로 addEntry, (2 * table.length), table.length << 1과 같은 다른 방법도 숫자를 확인하는 데 사용됩니다. 배열의 2n승은 입니다.
<2> for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)
HashMap은 배열과 연결 리스트의 형태를 사용하기 때문에 hashCode를 통해 배열의 위치를 얻은 후 얻는 것은 Entry
<3> addEntry(hash, key, value, i);
먼저 어레이 수가 임계값을 초과하는지 확인합니다. 그렇다면 어레이 수를 늘려야 합니다. 그런 다음 새 항목이 생성되어 배열에 추가됩니다.
/** * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to * the specified bucket. It is the responsibility of this * method to resize the table if appropriate. * * Subclass overrides this to alter the behavior of put method. */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } /** * Like addEntry except that this version is used when creating entries * as part of Map construction or "pseudo-construction" (cloning, * deserialization). This version needn't worry about resizing the table. * * Subclass overrides this to alter the behavior of HashMap(Map), * clone, and readObject. */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; }
LinkedHashMap은 HashMap을 기반으로 수정되었습니다. 먼저 항목을 단방향 연결 목록에서 이중 연결 목록으로 변경합니다. 팀 참가 전후에 대한 참조를 추가했습니다.
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> { // These fields comprise the doubly linked list used for iteration. Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } /** * Removes this entry from the linked list. */ private void remove() { before.after = after; after.before = before; } /** * Inserts this entry before the specified existing entry in the list. */ private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this; } /** * This method is invoked by the superclass whenever the value * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set. * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry * to the end of the list; otherwise, it does nothing. */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m; if (lm.accessOrder) { lm.modCount++; remove(); addBefore(lm.header); } } void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { remove(); } }
동시에 LinkedHashMap은 Entry에 참조 헤더(비공개 임시 Entry
LinkedHashMap은 put 메소드를 제공하지 않지만 LinkedHashMap은 addEntry 및 createEntry 메소드를 다음과 같이 다시 작성합니다.
/** * This override alters behavior of superclass put method. It causes newly * allocated entry to get inserted at the end of the linked list and * removes the eldest entry if appropriate. */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex); // Remove eldest entry if instructed Entry<K,V> eldest = header.after; if (removeEldestEntry(eldest)) { removeEntryForKey(eldest.key); } } /** * This override differs from addEntry in that it doesn't resize the * table or remove the eldest entry. */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex]; Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old); table[bucketIndex] = e; e.addBefore(header); size++; }
HashMap의 put 메소드는 addEntry의 put 메소드를 호출합니다. addEntry 메소드는 createEntry 메소드를 호출합니다. 따라서 위의 두 가지 방법을 HashMap의 콘텐츠와 결합하여 분석을 용이하게 하여 다음 방법을 구성할 수 있습니다.
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex]; Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old); table[bucketIndex] = e; e.addBefore(header); size++; // Remove eldest entry if instructed Entry<K,V> eldest = header.after; if (removeEldestEntry(eldest)) { removeEntryForKey(eldest.key); } }
同样,先判断是否超出阈值,超出则增加数组的个数。然后创建Entry对象,并加入到HashMap对应的数组和链表中。与HashMap不同的是LinkedHashMap增加了e.addBefore(header);和removeEntryForKey(eldest.key);这样两个操作。
首先分析一下e.addBefore(header)。其中e是LinkedHashMap.Entry对象,addBefore代码如下,作用就是讲header与当前对象相关联,使当前对象增加到header的双向链表的尾部
(header.before): private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this; }
其次是另一个重点,代码如下:
// Remove eldest entry if instructed Entry<K,V> eldest = header.after; if (removeEldestEntry(eldest)) { removeEntryForKey(eldest.key); }
其中,removeEldestEntry判断是否需要删除最近最不常使用的那个节点。LinkedHashMap中的removeEldestEntry(eldest)方法永远返回false,如果我们要实现LRU算法,就需要重写这个方法,判断在什么情况下,删除最近最不常使用的节点。removeEntryForKey的作用就是将key对应的节点在HashMap的数组加链表结构中删除,源码如下:
final Entry<K,V> removeEntryForKey(Object key) { if (size == 0) { return null; } int hash = (key == null) ? 0 : hash(key); int i = indexFor(hash, table.length); Entry<K,V> prev = table[i]; Entry<K,V> e = prev; while (e != null) { Entry<K,V> next = e.next; Object k; if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) { modCount++; size--; if (prev == e) table[i] = next; else prev.next = next; e.recordRemoval(this); return e; } prev = e; e = next; } return e; }
removeEntryForKey是HashMap的方法,对LinkedHashMap中header的双向链表无能为力,而LinkedHashMap又没有重写这个方法,那header的双向链表要如何处理呢。
仔细看一下代码,可以看到在成功删除了HashMap中的节点后,调用了e.recordRemoval(this);方法。这个方法在HashMap中为空,LinkedHashMap的Entry则实现了这个方法。其中remove()方法中的两行代码为双向链表中删除当前节点的标准代码,不解释。
/** * Removes this entry from the linked list. */ private void remove() { before.after = after; after.before = before; }void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { remove(); }
以上,LinkedHashMap增加节点的代码分析完毕,可以看到完美的将新增的节点放在了header双向链表的末尾。
但是,这样显然是先进先出的算法,而不是最近最不常使用算法。需要在get的时候,更新header双向链表,把刚刚get的节点放到header双向链表的末尾。我们来看看get的源码:
public V get(Object key) { Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)getEntry(key); if (e == null) return null; e.recordAccess(this); return e.value; }
代码很短,第一行的getEntry调用的是HashMap的getEntry方法,不需要解释。真正处理header双向链表的代码是e.recordAccess(this)。看一下代码:
/** * Removes this entry from the linked list. */ private void remove() { before.after = after; after.before = before; } /** * Inserts this entry before the specified existing entry in the list. */ private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this; } /** * This method is invoked by the superclass whenever the value * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set. * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry * to the end of the list; otherwise, it does nothing. */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m; if (lm.accessOrder) { lm.modCount++; remove(); addBefore(lm.header); } }
首先在header双向链表中删除当前节点,再将当前节点添加到header双向链表的末尾。当然,在调用LinkedHashMap的时候,需要将accessOrder设置为true,否则就是FIFO算法。
Android同样提供了HashMap和LinkedHashMap,而且总体思路有些类似,但是实现的细节明显不同。而且Android提供的LruCache虽然使用了LinkedHashMap,但是实现的思路并不一样。Java需要重写removeEldestEntry来判断是否删除节点;而Android需要重写LruCache的sizeOf,返回当前节点的大小,Android会根据这个大小判断是否超出了限制,进行调用trimToSize方法清除多余的节点。
Android的sizeOf方法默认返回1,默认的方式是判断HashMap中的数据个数是否超出了设置的阈值。也可以重写sizeOf方法,返回当前节点的大小。Android的safeSizeOf会调用sizeOf方法,其他判断阈值的方法会调用safeSizeOf方法,进行加减操作并判断阈值。进而判断是否需要清除节点。
Java的removeEldestEntry方法,也可以达到同样的效果。Java需要使用者自己提供整个判断的过程,两者思路还是有些区别的。
sizeOf,safeSizeOf不需要说明,而put和get方法,虽然和Java的实现方式不完全一样,但是思路是相同的,也不需要分析。在LruCache中put方法的最后,会调用trimToSize方法,这个方法用于清除超出的节点。它的代码如下:
public void trimToSize(int maxSize) { while (true) { Object key; Object value; synchronized (this) { if ((this.size < 0) || ((this.map.isEmpty()) && (this.size != 0))) { throw new IllegalStateException(getClass().getName() + ".sizeOf() is reporting inconsistent results!"); } if (size <= maxSize) { break; } Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next(); key = toEvict.getKey(); value = toEvict.getValue(); this.map.remove(key); this.size -= safeSizeOf(key, value); this.evictionCount += 1; } entryRemoved(true, key, value, null); } }
重点需要说明的是Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next();这行代码。它前面的代码判断是否需要删除最近最不常使用的节点,后面的代码用于删除具体的节点。这行代码用于获取最近最不常使用的节点。
首先需要说明的问题是,Android的LinkedHashMap和Java的LinkedHashMap在思路上一样,也是使用header保存双向链表。在put和get的时候,会更新对应的节点,保存header.after指向最久没有使用的节点;header.before用于指向刚刚使用过的节点。所以Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next();这行最终肯定是获取header.after节点。下面逐步分析代码,就可以看到是如何实现的了。
首先,map.entrySet(),HashMap定义了这个方法,LinkedHashMap没有重写这个方法。因此调用的是HashMap对应的方法:
public Set<Entry<K, V>> entrySet() { Set<Entry<K, V>> es = entrySet; return (es != null) ? es : (entrySet = new EntrySet()); }
上面代码不需要细说,new一个EntrySet类的实例。而EntrySet也是在HashMap中定义,LinkedHashMap中没有。
private final class EntrySet extends AbstractSet<Entry<K, V>> { public Iterator<Entry<K, V>> iterator() { return newEntryIterator(); } public boolean contains(Object o) { if (!(o instanceof Entry)) return false; Entry<?, ?> e = (Entry<?, ?>) o; return containsMapping(e.getKey(), e.getValue()); } public boolean remove(Object o) { if (!(o instanceof Entry)) return false; Entry<?, ?> e = (Entry<?, ?>)o; return removeMapping(e.getKey(), e.getValue()); } public int size() { return size; } public boolean isEmpty() { return size == 0; } public void clear() { HashMap.this.clear(); } }
Iterator
代码中很明显的可以看出,Map.Entry toEvict = (Map.Entry)this.map.entrySet().iterator().next(),就是要调用newEntryIterator().next(),就是调用(new EntryIterator()).next()。而EntryIterator类在LinkedHashMap中是有定义的。
private final class EntryIterator extends LinkedHashIterator<Map.Entry<K, V>> { public final Map.Entry<K, V> next() { return nextEntry(); } } private abstract class LinkedHashIterator<T> implements Iterator<T> { LinkedEntry<K, V> next = header.nxt; LinkedEntry<K, V> lastReturned = null; int expectedModCount = modCount; public final boolean hasNext() { return next != header; } final LinkedEntry<K, V> nextEntry() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); LinkedEntry<K, V> e = next; if (e == header) throw new NoSuchElementException(); next = e.nxt; return lastReturned = e; } public final void remove() { if (modCount != expectedModCount) throw new ConcurrentModificationException(); if (lastReturned == null) throw new IllegalStateException(); LinkedHashMap.this.remove(lastReturned.key); lastReturned = null; expectedModCount = modCount; } }
现在可以得到结论,trimToSize中的那行代码得到的就是header.next对应的节点,也就是最近最不常使用的那个节点。
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