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  • LinkedList实现基于LRU算法的缓存

    LinkedList实现基于LRU算法的缓存

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    本文链接:https://blog.csdn.net/u011763190/article/details/47343153

    学过操作系统的人都知道LRU页面切换算法,其实这个算法不仅仅只是能在页面切换中应用到,在缓存中也有很实际的应用。最典型的实现方式是采用LinkedHashMap来实现这个缓存,大家可以在Java源码里面看到这个类的作者关于这个的描述,不过全是英文,但是却明确提到过。

    下面废话不多说,直接展示我自己关于这个算法实现的代码吧,亲测通过:

    核心算法代码:

    package hk.inso.www.cache;
    
    import java.util.Hashtable;
    import java.util.LinkedList;
    
    /**
     * Created by IntelliJ IDEA.
     * Date: 8/7/15 4:46 PM
     * Author: Richard
     */
    public class LinkedListCache<Object>{
    
        //默认的缓存大小
        private static int CAPACITY = 0;
    
        //引用一个双向链接表
        private LinkedList<Object> list;
    
        //构造函数
        public LinkedListCache(int capacity) {
            this.CAPACITY = capacity;
            list = new LinkedList<Object>();
        }
    
        //添加一个元素
        public synchronized void put(Object object) {
    
            if(list != null && list.contains(object)) {
                list.remove(object);
            }
            removeLeastVisitElement();
            list.addFirst(object);
        }
    
        //移除最近访问次数最少的元素
        private synchronized void removeLeastVisitElement() {
    
            int size = size();
    
            //注意,这儿必须得是CAPACITY - 1否则所获的size比原来大1
            if(size > (CAPACITY - 1) ) {
                Object object = list.removeLast();
                System.out.println("本次被踢掉的元素是:" + object.toString());
            }
        }
    
        //获取第N个索引下面的元素
        public synchronized Object get(int index) {
            return list.get(index);
        }
    
        //清空缓存
        public synchronized void clear() {
            list.clear();
        }
    
        //获取链接表的大小
        public int size() {
            if(list == null) {
                return 0;
            }
            return list.size();
        }
    
        //toString方法
        public String toString() {
            return list.toString();
        }
    
    }
    

    测试代码:

    package hk.inso.www.test;
    
    import hk.inso.www.cache.LRUCache;
    import hk.inso.www.cache.LinkedListCache;
    import hk.inso.www.cache.MapCache;
    
    import java.util.Iterator;
    import java.util.Map;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
    
    /**
     * Created by Richard on 8/5/15.
     */
    public class CacheTest {
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            
            LinkedListCache linkedListCache = new LinkedListCache<String>(5);
    
            linkedListCache.put("1");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("2");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("3");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("4");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("5");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("1");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("6");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("4");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
            Thread.sleep(1000);
            linkedListCache.put("7");
            System.out.println(linkedListCache.toString());
        }
    }
    

    不要吐槽这个哈,时间关系,就直接这么演示了,你可以直接拷贝下来运行就可以了。希望可以帮到你!

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/think90/p/11443367.html
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