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;
}
}
