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”

在java中可以采用LinkedHashMap实现LRU缓存

public class LRU {

    public static void main(String[] args) {

        @SuppressWarnings("serial")
Map<String, String> map = new LinkedHashMap<String, String>(, 0.75f, true) { // 重写这个方法的目的是当entry超过5的时候,会将最先放入(即最近最少使用)的entry删除
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<String, String> eldest) {
return size() > ;
} @Override
public String toString() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (Map.Entry<String, String> entry : entrySet()) {
sb.append(String.format("%s:%s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return sb.toString();
}
}; map.put("", "");
map.put("", "");
map.put("", "");
map.put("", "");
map.put("", "");
map.put("", "");
System.out.println(map.toString()); map.put("", "");
map.get("");
map.get("");
System.out.println(map.toString()); }
}

打印:

注意:

通过这个removeEldestEntry方法,可以理解为什么是从head节点删除entry了,因为linkedHashMap有一种遍历顺序是按照访问顺序遍历的,每次访问过的etnry会从
原来的位置删除,添加到tail节点后。那样removeEledestEntry时从head节点开始就是删除最近最少访问的entry了。

在JVM中Ehcache的缓存策略包含

1  LRU - least recently used(最近最少使用)

2  LFU - least frequently used(最不经常使用)

3  FIFO - first in first out, the oldest element by creation time(清除最早缓存的数据,不关心是否经常使用)

LRU缓存实现的更多相关文章

  1. LRU缓存实现(Java)

    LRU Cache的LinkedHashMap实现 LRU Cache的链表+HashMap实现 LinkedHashMap的FIFO实现 调用示例 LRU是Least Recently Used 的 ...

  2. 转: LRU缓存介绍与实现 (Java)

    引子: 我们平时总会有一个电话本记录所有朋友的电话,但是,如果有朋友经常联系,那些朋友的电话号码不用翻电话本我们也能记住,但是,如果长时间没有联系了,要再次联系那位朋友的时候,我们又不得不求助电话本, ...

  3. volley三种基本请求图片的方式与Lru的基本使用:正常的加载+含有Lru缓存的加载+Volley控件networkImageview的使用

    首先做出全局的请求队列 package com.qg.lizhanqi.myvolleydemo; import android.app.Application; import com.android ...

  4. 如何用LinkedHashMap实现LRU缓存算法

    阿里巴巴笔试考到了LRU,一激动忘了怎么回事了..准备不充分啊.. 缓存这个东西就是为了提高运行速度的,由于缓存是在寸土寸金的内存里面,不是在硬盘里面,所以容量是很有限的.LRU这个算法就是把最近一次 ...

  5. 面试挂在了 LRU 缓存算法设计上

    好吧,有人可能觉得我标题党了,但我想告诉你们的是,前阵子面试确实挂在了 RLU 缓存算法的设计上了.当时做题的时候,自己想的太多了,感觉设计一个 LRU(Least recently used) 缓存 ...

  6. Java集合详解5:深入理解LinkedHashMap和LRU缓存

    今天我们来深入探索一下LinkedHashMap的底层原理,并且使用linkedhashmap来实现LRU缓存. 摘要: HashMap和双向链表合二为一即是LinkedHashMap.所谓Linke ...

  7. 04 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?

    今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术 ...

  8. LRU缓存原理

    LRU(Least Recently Used)  LRU是近期最少使用的算法,它的核心思想是当缓存满时,会优先淘汰那些近期最少使用的缓存对象. 采用LRU算法的缓存有两种:LrhCache和DisL ...

  9. 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?

    一.什么是链表 和数组一样,链表也是一种线性表. 从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构. 链表中的每一个内存块被称为节点Node. ...

  10. [Leetcode]146.LRU缓存机制

    Leetcode难题,题目为: 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制.它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put . 获取数据 get(key ...

随机推荐

  1. MATLAB画图笔记

    plot函数 plot(x,y)默认格式: 若x,y是向量,则它们必须具有相同的长度.函数将以x为横轴,绘制y. 若x,y都是矩阵,则它们必须具有相同的尺寸,plot函数将针对x的各列绘制y的每列.更 ...

  2. SOS从内存转储中提取模块(EXE、DLL和其他二进制文件)

    假设有一种情况,您从客户那里得到一个内存转储,需要模块(DLL.EXE.OCX等)来进一步调试..(.NET模块可用于通过反向工程查看源代码.)我们可以使用windbg目录中的clr10\sos.dl ...

  3. 8.学习springmvc的拦截器

    一.springmvc拦截器介绍和环境搭建 1.介绍: 过滤器:servlet中的一部分,可以拦截所有想要访问的资源. 拦截器:SpringMVC框架中的,只能在SpringMVC中使用并且只能过滤控 ...

  4. 驱动中遍历模块,以及获取ntoskrnl.exe基址

    方法是基于PsLoadModuleList方式 驱动中遍历模块 一丶简介 简介: 进入内核了.遍历内核中使用的模块该怎么办. 其实在驱动中.我们的DriverEntry入口位置. 提供了两个参数. 一 ...

  5. 花了两个星期,我终于把 WSGI 整明白了

    在 三百六十行,行行转 IT 的现状下,很多来自各行各业的同学,都选择 Python 这门胶水语言做为踏入互联网大门的第一块敲门砖,在这些人里,又有相当大比例的同学选择了 Web 开发这个方向(包括我 ...

  6. vs2017添加区域或者视图出错

    删除以下文件的信息:C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v4.0.30319\Temporary ASP.NET Files

  7. 对IT战略的认识

    提到战略,我不由想起了战术这个名词.按照我的理解,战术属于短期内的计划,是战略的组成部分,是实施次战略的短期工作计划或行动步骤:而战略是用来帮助我们赢取目标的行动计划(例如为获得更多的潜在客户而制定的 ...

  8. Unable to resolve dependency for ':app@debug/compileClasspath' could not resolve com.android.support:design:28.0.0

    使用AndroidStudio3.2报这个错 配置 解决方法 1)去掉代理 gradle目录的下代理属性也 注销掉.   2)项目的gradle设定 3)设定项目的gradle-wrapper.pro ...

  9. Spark2.x(六十二):(Spark2.4)共享变量 - Broadcast原理分析

    之前对Broadcast有分析,但是不够深入<Spark2.3(四十三):Spark Broadcast总结>,本章对其实现过程以及原理进行分析. 带着以下几个问题去写本篇文章: 1)dr ...

  10. poi导出word表格跨行

    DataCommon.java package com.ksource.pwlp.model.statistic; public class DataCommon { private Long id; ...