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  • LinkedHashMap实现LRU算法

    LinkedHashMap特别有意思,它不仅仅是在HashMap上增加Entry的双向链接,它更能借助此特性实现保证Iterator迭代按照插入顺序(以insert模式创建LinkedHashMap)或者实现LRU(Least Recently Used最近最少算法,以access模式创建LinkedHashMap)。

    下面是LinkedHashMap的get方法的代码

    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;
        }

    其中有一段:e.recordAccess(this)。下面我们进入Entry的定义

    void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
                LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
                if (lm.accessOrder) {
                    lm.modCount++;
                    remove();
                    addBefore(lm.header);
                }
            }

    这里的addBefore(lm.header)是做什么呢?再看

    private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
                after  = existingEntry;
                before = existingEntry.before;
                before.after = this;
                after.before = this;
            }

    从这里可以看到了,addBefore(lm.header)是把当前访问的元素挪到head的前面,即最近访问的元素被放到了链表头,如此要实现LRU算法只需要从链表末尾往前删除就可以了,多么巧妙的方法。

    在看到LinkedHashMap之前,我以为实现LRU算法是在每个元素内部维护一个计数器,访问一次自增一次,计数器最小的会被移除。但是要想到,每次add的时候都需要做这么一次遍历循环,并取出最小的抛弃,在HashMap较大的时候效率很差。当然也有其他方法来改进,比如建立<访问次数,LinkedHashMap元素的key>这样的TreeMap,在add的时候往TreeMap里也插入一份,删除的时候取最小的即可,改进了效率但没有LinkedHashMap内部的默认实现来的简捷。

    LinkedHashMap是什么时候删除的呢?

     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);
            }
        }

    在增加Entry的时候,通过removeEldestEntry(eldest)判断是否需要删除最老的Entry,如果需要则remove。注意看这里Entry<K,V> eldest=header.after,记得我们前面提过LinkedHashMap还维护一个双向链表,这里的header.after就是链表尾部最后一个元素(头部元素是head.before)。

    LinkedHashMap默认的removeEldestEntry方法如下

    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
            return false;
        }
    总是返回false,所以开发者需要实现LRU算法只需要继承LinkedHashMap并重写removeEldestEntry方法,下面以MyBatis的LRU算法的实现举例
    keyMap = new LinkedHashMap<Object, Object>(size, .75F, true) {
          private static final long serialVersionUID = 4267176411845948333L;
     
          protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
            boolean tooBig = size() > size;
            if (tooBig) {
              eldestKey = eldest.getKey();
            }
            return tooBig;
          }
        };

    开发者的子类并不需要直接操作eldest(上例中获得eldestKey只是MyBatis需要映射到Cache对象中的元素),只要根据自己的条件(一般是元素个数是否到达阈值)返回true/false即可。注意,要按照LRU排序必须在new LinkedHashMap()的构造函数的最后一个参数传入true(true代表LinkedHashMap内部的双向链表按访问顺序排序,false代表按插入顺序排序)。

    在LinkedHashMap的注释里明确提到,该类在保持插入顺序、不想HashMap那样混乱的情况下,又没有像TreeMap那样的性能损耗。同时又能够很巧妙地实现LRU算法。其他方面和HashMap功能一致。有兴趣的同学可以仔细看看LinkedHashMap的实现。

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