Java에서 LRU 캐시 구현
LRU는 Least Recent Used의 약자로 "최근에 가장 적게 사용됨"이라는 뜻으로 LRU 캐시를 구현합니다. 간단히 말해서 일정량의 데이터를 캐시하고, 설정된 임계값을 초과하면 일부 데이터를 캐시합니다. . 만료된 데이터는 삭제됩니다.
예를 들어, 10,000개의 데이터를 캐시하면 데이터가 10,000개 미만이면 마음대로 추가할 수 있습니다. 10,000개를 초과하면 최대 캐시를 보장하기 위해 새 데이터를 추가하고 만료된 데이터를 삭제해야 합니다. 삭제 여부는 어떻게 결정합니까? 만료된 데이터는 무엇입니까? LRU 알고리즘을 사용하여 구현하면 가장 오래된 데이터가 삭제됩니다.
LRU 캐시 구현의 Java 버전에 대해 이야기해 보겠습니다. (권장: java 비디오 튜토리얼)
Java에서 LRU 캐시를 구현하는 데는 일반적으로 두 가지 옵션이 있습니다. 하나는 LinkedHashMap을 사용하는 것이고, 다른 하나는 데이터를 설계하는 것입니다. LinkedHashMap 구현을 사용하여 Linked List + HashMap
LRU Cache
LinkedHashMap 자체에 순차 저장소를 구현했으며 기본적으로 요소가 추가된 순서대로 저장될 수도 있습니다. 즉, 가장 최근에 읽은 데이터가 맨 앞에 배치되고, 가장 먼저 읽은 데이터가 맨 뒤에 배치되며, 가장 오래된 데이터를 삭제할지 여부를 결정하는 방법도 있습니다. 기본값은 false를 반환하는 것입니다. 즉, 데이터가 삭제되지 않습니다.
LRU 캐싱을 구현하기 위해 LinkedHashMap을 사용하는 방법은 LinkedHashMap의 간단한 확장을 구현하는 것입니다. 하나는 상속이고 다른 하나는 위임입니다.
//LinkedHashMap的一个构造函数,当参数accessOrder为true时,即会按照访问顺序排序,最近访问的放在最前,最早访问的放在后面 public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.accessOrder = accessOrder; } //LinkedHashMap自带的判断是否删除最老的元素方法,默认返回false,即不删除老数据 //我们要做的就是重写这个方法,当满足一定条件时删除老数据 protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) { return false; }
LRU 캐시 LinkedHashMap(상속) 구현
상속 방식을 사용하여 구현하는 것이 비교적 간단하며, Map 인터페이스를 구현합니다. 멀티 스레드 환경에서 사용할 경우 Collections.synchronizedMap을 사용할 수 있습니다. () 스레드로부터 안전한 작업을 달성하는 방법
package cn.lzrabbit.structure.lru; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * Created by liuzhao on 14-5-15. */ public class LRUCache2<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int MAX_CACHE_SIZE; public LRUCache2(int cacheSize) { super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75) + 1, 0.75f, true); MAX_CACHE_SIZE = cacheSize; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size() > MAX_CACHE_SIZE; } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (Map.Entry<K, V> entry : entrySet()) { sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue())); } return sb.toString(); } }
이것은 비교적 표준적인 구현입니다. 실제 사용에서는 여전히 약간 번거롭습니다. 다음과 같이 작성하는 것이 더 실용적입니다. 별도의 클래스
final int cacheSize = 100; Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75f) + 1, 0.75f, true) { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) { return size() > cacheSize; } };
LRU 캐시 LinkedHashMap(위임) 구현
위임 방식이 더 우아하지만 Map 인터페이스가 구현되지 않아 스레드 동기화를 직접 해야 합니다
package cn.lzrabbit.structure.lru; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; import java.util.Set; /** * Created by liuzhao on 14-5-13. */ public class LRUCache3<K, V> { private final int MAX_CACHE_SIZE; private final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; LinkedHashMap<K, V> map; public LRUCache3(int cacheSize) { MAX_CACHE_SIZE = cacheSize; //根据cacheSize和加载因子计算hashmap的capactiy,+1确保当达到cacheSize上限时不会触发hashmap的扩容, int capacity = (int) Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTOR) + 1; map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true) { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry 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(); } public synchronized int size() { return map.size(); } public synchronized void clear() { map.clear(); } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue())); } return sb.toString(); } }
LRU 캐시의 링크 list + HashMap 구현
참고: 이 구현은 스레드로부터 안전하지 않습니다. 다중 스레드 환경에서 사용될 때 스레드로부터 안전한 작업을 달성하려면 동기화를 관련 메서드에 추가해야 합니다.
package cn.lzrabbit.structure.lru; import java.util.HashMap; /** * Created by liuzhao on 14-5-12. */ public class LRUCache1<K, V> { private final int MAX_CACHE_SIZE; private Entry first; private Entry last; private HashMap<K, Entry<K, V>> hashMap; public LRUCache1(int cacheSize) { MAX_CACHE_SIZE = cacheSize; hashMap = new HashMap<K, Entry<K, V>>(); } public void put(K key, V value) { Entry entry = getEntry(key); if (entry == null) { if (hashMap.size() >= MAX_CACHE_SIZE) { hashMap.remove(last.key); removeLast(); } entry = new Entry(); entry.key = key; } entry.value = value; moveToFirst(entry); hashMap.put(key, entry); } public V get(K key) { Entry<K, V> entry = getEntry(key); if (entry == null) return null; moveToFirst(entry); return entry.value; } public void remove(K key) { Entry entry = getEntry(key); if (entry != null) { if (entry.pre != null) entry.pre.next = entry.next; if (entry.next != null) entry.next.pre = entry.pre; if (entry == first) first = entry.next; if (entry == last) last = entry.pre; } hashMap.remove(key); } private void moveToFirst(Entry entry) { if (entry == first) return; if (entry.pre != null) entry.pre.next = entry.next; if (entry.next != null) entry.next.pre = entry.pre; if (entry == last) last = last.pre; if (first == null || last == null) { first = last = entry; return; } entry.next = first; first.pre = entry; first = entry; entry.pre = null; } private void removeLast() { if (last != null) { last = last.pre; if (last == null) first = null; else last.next = null; } } private Entry<K, V> getEntry(K key) { return hashMap.get(key); } @Override public String toString() { StringBuilder sb = new StringBuilder(); Entry entry = first; while (entry != null) { sb.append(String.format("%s:%s ", entry.key, entry.value)); entry = entry.next; } return sb.toString(); } class Entry<K, V> { public Entry pre; public Entry next; public K key; public V value; } }
LinkedHashMap의 FIFO 구현
FIFO는 First Input First Output의 약어로, 흔히 First In, First Out, Default라고 합니다. 이 경우에는 LinkedHashMap이 덧셈 순서대로 저장되기만 하면 쉽게 할 수 있습니다. FIFO 캐시를 구현하면 구현 코드의 단순화된 버전은 다음과 같습니다
final int cacheSize = 5; LinkedHashMap<Integer, String> lru = new LinkedHashMap<Integer, String>() { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, String> eldest) { return size() > cacheSize; } };
Call example
Test code
package cn.lzrabbit.structure.lru; import cn.lzrabbit.ITest; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * Created by liuzhao on 14-5-15. */ public class LRUCacheTest { public static void main(String[] args) throws Exception { System.out.println("start..."); lruCache1(); lruCache2(); lruCache3(); lruCache4(); System.out.println("over..."); } static void lruCache1() { System.out.println(); System.out.println("===========================LRU 链表实现==========================="); LRUCache1<Integer, String> lru = new LRUCache1(5); lru.put(1, "11"); lru.put(2, "11"); lru.put(3, "11"); lru.put(4, "11"); lru.put(5, "11"); System.out.println(lru.toString()); lru.put(6, "66"); lru.get(2); lru.put(7, "77"); lru.get(4); System.out.println(lru.toString()); System.out.println(); } static <T> void lruCache2() { System.out.println(); System.out.println("===========================LRU LinkedHashMap(inheritance)实现==========================="); LRUCache2<Integer, String> lru = new LRUCache2(5); lru.put(1, "11"); lru.put(2, "11"); lru.put(3, "11"); lru.put(4, "11"); lru.put(5, "11"); System.out.println(lru.toString()); lru.put(6, "66"); lru.get(2); lru.put(7, "77"); lru.get(4); System.out.println(lru.toString()); System.out.println(); } static void lruCache3() { System.out.println(); System.out.println("===========================LRU LinkedHashMap(delegation)实现==========================="); LRUCache3<Integer, String> lru = new LRUCache3(5); lru.put(1, "11"); lru.put(2, "11"); lru.put(3, "11"); lru.put(4, "11"); lru.put(5, "11"); System.out.println(lru.toString()); lru.put(6, "66"); lru.get(2); lru.put(7, "77"); lru.get(4); System.out.println(lru.toString()); System.out.println(); } static void lruCache4() { System.out.println(); System.out.println("===========================FIFO LinkedHashMap默认实现==========================="); final int cacheSize = 5; LinkedHashMap<Integer, String> lru = new LinkedHashMap<Integer, String>() { @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, String> eldest) { return size() > cacheSize; } }; lru.put(1, "11"); lru.put(2, "11"); lru.put(3, "11"); lru.put(4, "11"); lru.put(5, "11"); System.out.println(lru.toString()); lru.put(6, "66"); lru.get(2); lru.put(7, "77"); lru.get(4); System.out.println(lru.toString()); System.out.println(); } }
Running results
"C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\bin\java" -Didea.launcher.port=7535 "-Didea.launcher.bin.path=C:\Program Files (x86)\JetBrains\IntelliJ IDEA 13.0.2\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\charsets.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\deploy.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\javaws.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\jce.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\jsse.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\management-agent.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\plugin.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\resources.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\rt.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\ext\dnsns.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\ext\localedata.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\ext\sunjce_provider.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\ext\sunmscapi.jar;C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.6.0_10\jre\lib\ext\sunpkcs11.jar;D:\SVN\projects\Java\Java.Algorithm\target\test-classes;D:\SVN\projects\Java\Java.Algorithm\target\classes;C:\Program Files (x86)\JetBrains\IntelliJ IDEA 13.0.2\lib\idea_rt.jar" com.intellij.rt.execution.application.AppMain Main start... ===========================LRU 链表实现=========================== 5:11 4:11 3:11 2:11 1:11 4:11 7:77 2:11 6:66 5:11 ===========================LRU LinkedHashMap(inheritance)实现=========================== 1:11 2:11 3:11 4:11 5:11 5:11 6:66 2:11 7:77 4:11 ===========================LRU LinkedHashMap(delegation)实现=========================== 1:11 2:11 3:11 4:11 5:11 5:11 6:66 2:11 7:77 4:11 ===========================FIFO LinkedHashMap默认实现=========================== {1=11, 2=11, 3=11, 4=11, 5=11} {3=11, 4=11, 5=11, 6=66, 7=77} over... Process finished with exit code 0
자바에 대한 자세한 내용은 java 기본 튜토리얼을 참조하세요. 칼럼.
위 내용은 Java에서 LRU 캐시 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP는 특히 빠른 개발 및 동적 컨텐츠를 처리하는 데 웹 개발에 적합하지만 데이터 과학 및 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. Python과 비교할 때 PHP는 웹 개발에 더 많은 장점이 있지만 데이터 과학 분야에서는 Python만큼 좋지 않습니다. Java와 비교할 때 PHP는 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에서 더 나빠지지만 웹 개발에서는 더 유연합니다. JavaScript와 비교할 때 PHP는 백엔드 개발에서 더 간결하지만 프론트 엔드 개발에서는 JavaScript만큼 좋지 않습니다.

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