最近在逛博客的时候看到了有关Redis方面的面试题,其中提到了Redis在内存达到最大限制的时候会使用LRU等淘汰机制,然后找了这方面的一些资料与大家分享一下。
LRU总体大概是这样的,最近使用的放在前面,最近没用的放在后面,如果来了一个新的数,此时内存满了,就需要把旧的数淘汰,那为了方便移动数据,肯定就得使用链表类似的数据结构,再加上要判断这条数据是不是最新的或者最旧的那么应该也要使用hashmap等key-value形式的数据结构。
public class LRUCache { int capacity; Map<Integer,Integer> map; public LRUCache(int capacity){ this.capacity = capacity; map = new LinkedHashMap<>(); } public int get(int key){ //如果没有找到 if (!map.containsKey(key)){ return -1; } //找到了就刷新数据 Integer value = map.remove(key); map.put(key,value); return value; } public void put(int key,int value){ if (map.containsKey(key)){ map.remove(key); map.put(key,value); return; } map.put(key,value); //超出capacity,删除最久没用的即第一个,或者可以复写removeEldestEntry方法 if (map.size() > capacity){ map.remove(map.entrySet().iterator().next().getKey()); } } public static void main(String[] args) { LRUCache lruCache = new LRUCache(10); for (int i = 0; i < 10; i++) { lruCache.map.put(i,i); System.out.println(lruCache.map.size()); } System.out.println(lruCache.map); lruCache.put(10,200); System.out.println(lruCache.map); }
public class LRUCache { private int capacity; private Map<Integer,ListNode>map; private ListNode head; private ListNode tail; public LRUCache2(int capacity){ this.capacity = capacity; map = new HashMap<>(); head = new ListNode(-1,-1); tail = new ListNode(-1,-1); head.next = tail; tail.pre = head; } public int get(int key){ if (!map.containsKey(key)){ return -1; } ListNode node = map.get(key); node.pre.next = node.next; node.next.pre = node.pre; return node.val; } public void put(int key,int value){ if (get(key)!=-1){ map.get(key).val = value; return; } ListNode node = new ListNode(key,value); map.put(key,node); moveToTail(node); if (map.size() > capacity){ map.remove(head.next.key); head.next = head.next.next; head.next.pre = head; } } //把节点移动到尾巴 private void moveToTail(ListNode node) { node.pre = tail.pre; tail.pre = node; node.pre.next = node; node.next = tail; } //定义双向链表节点 private class ListNode{ int key; int val; ListNode pre; ListNode next; //初始化双向链表 public ListNode(int key,int val){ this.key = key; this.val = val; pre = null; next = null; } } }
像第一种方式,如果复写removeEldestEntry会更简单,这里简单的展示一下
public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> { private int capacity; @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) { return size() > capacity; } }
原文链接:https://blog.csdn.net/Grady00/article/details/115168822
版权声明:本文为CSDN博主「拉霍拉卡」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
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