参考博文：https://www.cnblogs.com/bopo/p/9255654.html
LRU原理
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。
实现1
最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： 
1. 新数据插入到链表头部；
2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
分析
【命中率】
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
【复杂度】
实现简单。
【代价】
命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.Map;
/**
* 类说明：利用LinkedHashMap实现简单的缓存， 必须实现removeEldestEntry方法，具体参见JDK文档
*
* @author dennis
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private final int maxCapacity;
private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
private final Lock lock = new ReentrantLock();
public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {
super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);
this.maxCapacity = maxCapacity;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > maxCapacity;
}
@Override
public boolean containsKey(Object key) {
try {
lock.lock();
return super.containsKey(key);
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public V get(Object key) {
try {
lock.lock();
return super.get(key);
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public V put(K key, V value) {
try {
lock.lock();
return super.put(key, value);
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int size() {
try {
lock.lock();
return super.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void clear() {
try {
lock.lock();
super.clear();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {
try {
lock.lock();
return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet());
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
实现2
LRUCache的链表+HashMap实现
传统意义的LRU算法是为每一个Cache对象设置一个计数器，每次Cache命中则给计数器+1，而Cache用完，需要淘汰旧内容，放置新内容时，就查看所有的计数器，并将最少使用的内容替换掉。
它的弊端很明显，如果Cache的数量少，问题不会很大， 但是如果Cache的空间过大，达到10W或者100W以上，一旦需要淘汰，则需要遍历所有计算器，其性能与资源消耗是巨大的。效率也就非常的慢了。
它的原理： 将Cache的所有位置都用双连表连接起来，当一个位置被命中之后，就将通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置，新加入的Cache直接加到链表头中。
这样，在多次进行Cache操作后，最近被命中的，就会被向链表头方向移动，而没有命中的，而想链表后面移动，链表尾则表示最近最少使用的Cache。
当需要替换内容时候，链表的最后位置就是最少被命中的位置，我们只需要淘汰链表最后的部分即可。
上面说了这么多的理论， 下面用代码来实现一个LRU策略的缓存。
非线程安全，若实现安全，则在响应的方法加锁。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Set;
public class LRUCache<K, V> {
private int currentCacheSize;
private int CacheCapcity;
private HashMap<K,CacheNode> caches;
private CacheNode first;
private CacheNode last;
public LRUCache(int size){
currentCacheSize = 0;
this.CacheCapcity = size;
caches = new HashMap<K,CacheNode>(size);
}
public void put(K k,V v){
CacheNode node = caches.get(k);
if(node == null){
if(caches.size() >= CacheCapcity){
caches.remove(last.key);
removeLast();
}
node = new CacheNode();
node.key = k;
}
node.value = v;
moveToFirst(node);
caches.put(k, node);
}
public Object get(K k){
CacheNode node = caches.get(k);
if(node == null){
return null;
}
moveToFirst(node);
return node.value;
}
public Object remove(K k){
CacheNode node = caches.get(k);
if(node != null){
if(node.pre != null){
node.pre.next=node.next;
}
if(node.next != null){
node.next.pre=node.pre;
}
if(node == first){
first = node.next;
}
if(node == last){
last = node.pre;
}
}
return caches.remove(k);
}
public void clear(){
first = null;
last = null;
caches.clear();
}
private void moveToFirst(CacheNode node){
if(first == node){
return;
}
if(node.next != null){
node.next.pre = node.pre;
}
if(node.pre != null){
node.pre.next = node.next;
}
if(node == last){
last= last.pre;
}
if(first == null || last == null){
first = last = node;
return;
}
node.next=first;
first.pre = node;
first = node;
first.pre=null;
}
private void removeLast(){
if(last != null){
last = last.pre;
if(last == null){
first = null;
}else{
last.next = null;
}
}
}
@Override
public String toString(){
StringBuilder sb = new StringBuilder();
CacheNode node = first;
while(node != null){
sb.append(String.format("%s:%s ", node.key,node.value));
node = node.next;
}
return sb.toString();
}
class CacheNode{
CacheNode pre;
CacheNode next;
Object key;
Object value;
public CacheNode(){
}
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache<Integer,String> lru = new LRUCache<Integer,String>(3);
lru.put(1, "a"); // 1:a
System.out.println(lru.toString());
lru.put(2, "b"); // 2:b 1:a
System.out.println(lru.toString());
lru.put(3, "c"); // 3:c 2:b 1:a
System.out.println(lru.toString());
lru.put(4, "d"); // 4:d 3:c 2:b
System.out.println(lru.toString());
lru.put(1, "aa"); // 1:aa 4:d 3:c
System.out.println(lru.toString());
lru.put(2, "bb"); // 2:bb 1:aa 4:d
System.out.println(lru.toString());
lru.put(5, "e"); // 5:e 2:bb 1:aa
System.out.println(lru.toString());
lru.get(1); // 1:aa 5:e 2:bb
System.out.println(lru.toString());
lru.remove(11); // 1:aa 5:e 2:bb
System.out.println(lru.toString());
lru.remove(1); //5:e 2:bb
System.out.println(lru.toString());
lru.put(1, "aaa"); //1:aaa 5:e 2:bb
System.out.println(lru.toString());
}
}