LRU 简介

LRU 是 Least Recently Used 的缩写，这种算法认为最近使用的数据是热门数据，下一次很大概率将会再次被使用。而最近很少被使用的数据，很大概率下一次不再用到。当缓存容量的满时候，优先淘汰最近很少使用的数据。

假设现在缓存内部数据如图所示：
这里我们将列表第一个节点称为头结点，最后一个节点为尾结点。

当调用缓存获取 key=1 的数据，LRU 算法需要将 1 这个节点移动到头结点，其余节点不变

然后我们插入一个 key=8 节点，此时缓存容量到达上限，所以加入之前需要先删除数据。由于每次查询都会将数据移动到头结点，未被查询的数据就将会下沉到尾部节点，尾部的数据就可以认为是最少被访问的数据，所以删除尾结点的数据。

然后我们直接将数据添加到头结点。

这里总结一下 LRU 算法具体步骤：

• 新数据直接插入到列表头部
• 缓存数据被命中，将数据移动到列表头部
• 缓存已满的时候，移除列表尾部数据。

LinkedHashMap的使用

会把添加查找的元素放到尾结点，删除的会从头结点删除

public class Test01 {
    public static void main(String[] args) {
        LinkedHashMap<String,String> linkedHashMap
                = new LinkedHashMap<>(16,0.75f,true);
        linkedHashMap.put("a","a");
        linkedHashMap.put("b","b");
        linkedHashMap.put("c","c");
        //acb
        linkedHashMap.get("b");
        //cba
        linkedHashMap.get("a");
        linkedHashMap.forEach((k,v)->{
            System.out.println("k:"+k+","+v);
        });

    }
}

手写LRU缓存淘汰算法

public class LruCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> {

    /**
     * 容量
     */
    private int capacity;

    public LruCache(int capacity){
        super(capacity,0.75f,true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size()>capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        LruCache<String, String> lruCache = new LruCache<>(3);
        lruCache.put("a","a");
        lruCache.put("b","b");
        lruCache.put("c","c");
        lruCache.put("d","d");
        lruCache.forEach((k,v)->{
            System.out.println("k:"+k+","+v);
        });
    }
}