用Linkedhashmap的LRU特性及SoftReference软引用构建二级缓存

LRU: least recently used(近期最少使用算法)。LinkedHashMap构造函数可以指定其迭代顺序：LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) 设置accessOrder为true,则按照访问顺序迭代。当linkedhashmap调用put或者putall成功插入键值时，会调用removeEldestEntry方法，根据该方法的返回值决定是否删除最老对象（accessOrder为true后根据访问顺序迭代），为了保证map的size不超过某个值，可以重写removeEldestEntry方法，返回true，删除最老对象。


softreference软引用，通过例如new SoftReference<Object>(new Object())这样的方式来保留对一个object的软引用，在即将OOM的时候，GC会将softreference引用的对象回收。所以，在内存充足的时候，它的get()方法返回的是它引用的对象，在因为即将OOM导致GC回收之后，它的get方法返回的是null。

FirstCache.java:

public class FirstCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V>{
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    private int MAX_SIZE = 100;
    private SecondCache<K, V> secondCache = new SecondCache<K, V>();
    public FirstCache(){
        super();
    }
    public FirstCache(int max_size){
        //利用linkedHashMap构造方法的accessOrder属性来构建LRU缓存
        //accessOrder为true时，按照访问顺序排序，当accessOrder为false时，按照插入顺序排序
        super(100,0.75f,true);
        this.MAX_SIZE = max_size;
    }
    //当map调用put或者putall方法成功插入一个entry时，根据removeEldestEntry返回的bool值来确定是否删除least recently used对应的数据
    //返回true删除  返回false保留
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Entry<K,V> entry) {
        if(size() >= MAX_SIZE){
            //用softreference的特点来做二级缓存，softreference(软引用)只有在即将oom的时候 GC才会回收
            secondCache.put(entry.getKey(), entry.getValue());
            System.out.println("二级缓存容量" + secondCache.notEmptySize());
            return true;
        }
        return false;
    }
}

SecondCache.java:

public class SecondCache<K,V> {
    Map<K,SoftReference<V>> secondCacheMap = new HashMap<K, SoftReference<V>>();
    
    public void put(K k,V v){
        SoftReference<Object> o = new SoftReference<Object>(new Object());
        secondCacheMap.put(k, new SoftReference<V>(v));
    }
    
    /**
     * 将value为null的键值对删除，返回整个map中value不为null的数量
     */
    public int notEmptySize(){
        int count = 0;
        Iterator<Entry<K, SoftReference<V>>> iter = secondCacheMap.entrySet().iterator();
        while(iter.hasNext()){
            if(iter.next().getValue().get() == null)
                iter.remove();
            else
                count++;
        }
        return count;
    }
}

测试方法：将虚拟机参数设置为-Xms64M -Xmx64M：

public class LRUCache {
    public static final int MAX_SIZE = 20;
    public static int count = 0;
    public static void main(String[] args){
        //一级缓存,利用linkedHashMap的LRU特性
        FirstCache<Integer, Student> firstCache = new FirstCache<Integer, Student>(20);
//        HashMap<Integer, Student> m = new HashMap<Integer, Student>();
        while(true){
            count++;
            Student s = new Student();
            //如果直接使用hashmap来存放，在count大约59的时候就抛出OOM了
//            m.put(count, s);
//            System.out.println(count);
            firstCache.put(count, s);
            if(count > MAX_SIZE){
                System.out.println(firstCache.size());
            }
        }
    }
    
    /**
     * 占用1M数据
     */
    static class Student{
        public byte[] datas = new byte[1024*1024];
    }
}