Lru在ibatis里面的简单实现

LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法，内存管理的一种页面置换算法
对于在内存中但又不用的数据块（内存块）叫做LRU，LRU算法的提出，是基于这样一个事实：在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用。反过来说，已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到，因此，我们只需要在每次调换时，找到最近最少使用的那个页面调出内存。这就是LRU算法的全部内容。

代码如下：

public class LruCacheController implements CacheController {

  private int cacheSize;
  private Map cache;
  private List keyList;

  /**
   * Default constructor
   */
  public LruCacheController() {
    this.cacheSize = 100;
    this.cache = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
    this.keyList = Collections.synchronizedList(new LinkedList());
  }

从这个方法可以看出来，如果把缓存装满后，就会删除最老的数据，将最老的数据从
keyList,cache中删除，这样就淘汰了最老的数据，其实也就是删除最近最少使用
的数据，因为只有最老的数据才会在最后面，新的数据添加到末尾。
 public void putObject(CacheModel cacheModel, Object key, Object value) {
    cache.put(key, value);
    keyList.add(key);
    if (keyList.size() > cacheSize) {
      try {
        Object oldestKey = keyList.remove(0);
        cache.remove(oldestKey);
      } catch (IndexOutOfBoundsException e) {
        //ignore
      }
    }
  }

查询对象的时候，说明这个key被使用了，就删除以前所在的位置，然后添加到最前面，这样
就可以保证经常使用的数据永远在最前面，最老的数据就是最近最少使用的数据。
就是这么个原理，这里的实现就是利用了list的remove(0)以及list.add(key)来移动
位置，这样就保证最近最少使用的数据永远在0哪些地方，实现了RLU算法。cache中的数据
位置信息不变。
  public Object getObject(CacheModel cacheModel, Object key) {
    Object result = cache.get(key);
    keyList.remove(key);
    if (result != null) {
      keyList.add(key);
    }
    return result;
  }

  public Object removeObject(CacheModel cacheModel, Object key) {
    keyList.remove(key);
    return cache.remove(key);
  }

Lru在ibatis里面的简单实现

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