LinkedHashMap特别有意思,它不仅仅是在HashMap上增加Entry的双向链接,它更能借助此特性实现保证Iterator迭代按照插入顺序(以insert模式创建LinkedHashMap)或者实现LRU(Least Recently Used最近最少算法,以access模式创建LinkedHashMap). 下面是LinkedHashMap的get方法的代码 public V get(Object key) { Entry<K,V> e = (Entry<K,V>)ge…

个人觉得LinkedHashMap 存在的意义就是为了实现 LRU 算法. public class LinkedHashMap<K,V> extends HashMap<K,V> implements Map<K,V> { public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) { super(initialCapacity, loadFactor); this.…

(在学习操作系统时,要做一份有关LRU和clock算法的实验报告,很多同学都应该是通过数组去实现LRU,可能是对堆栈的使用和链表的使用不是很熟悉吧,在网上查资料时看到了LinkedHashMap,于是自己试着用它去实现了LRU.) LRU算法介绍: 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快(内存块)叫做LRU,Oracle会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据,一般用于大数据处理的时候很少…

一.基于LinkedHashMap源码分析 方法调用流程(这里只是以put方法位例) put() -> putVal() -> afterNodeInsertion() -> removeEldestEntry() //向Map中添加元素 public V put(K key, V value) { return putVal(hash(key), key, value, false, true); } //真实添加元素 final V putVal(int hash, K key, V…

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LinkedHashMap,其落脚点在HashMap,因此更准确地说,它是一个将所有Entry节点链入一个双向链表的HashMap. 由于LinkedHashMap是HashMap的子类,所以LinkedHashMap自然会拥有HashMap的所有特性.比如,LinkedHashMap的元素存取过程基本与Ha…

随笔 - 169  文章 - 0  评论 - 292 GuavaCache学习笔记一:自定义LRU算法的缓存实现   前言 今天在看GuavaCache缓存相关的源码,这里想到先自己手动实现一个LRU算法.于是乎便想到LinkedHashMap和LinkedList+HashMap, 这里仅仅是作为简单的复习一下. LRU 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”. 代…

一.LRU算法介绍 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法,是用在操作系统中的页面置换算法,因为内存空间是有限的,不可能把所有东西都放进来,所以就必须要有所取舍,我们应该把什么东西放进来呢?有没有什么判定标准呢?页面置换算法就是干这个的,企图通过之前的行为预测到之后的行为(这是概率问题),而LRU就是其中的一种,它的基本思想就是既然有一块数据,最近的一段时间内它是最少访问的,这说明在这之后它也可能是最少访问的,如果非要移除一个的话,我只好把它置换出内存了. 总结一下:…

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使用时间离现在时间最远的数据删除掉.先说说List:每次访问一个元素后把这个元素放在 List一端,这样一来最远使用的元素自然就被放到List的另一端.缓存满了t的时候就把那最远使用的元素remove掉.但更实用的是HashMap.因为List太慢,要删掉的数据总是位于List底层数组的第一个位置,…

1 代码如下 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 maxCapac…

LRU全称是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思.LRU算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小.也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰.解决的实际问题:当做数据缓存时,缓存的数据会随着时间的推移越来越多,如果没有缓存清除策略,那么会出现俩个问题:1.缓存越来越大挤爆内存.2.很多不使用的数据占据这内存空间,导致内存得不到有效利用.此场景使用LRU算法非常合适.LRU算法的主要思想: 1.设…

1. LinkedHashMap实现LRU缓存 LRU缓存核心是根据访问顺序排序, 自动移除队尾缓存, LinkedHashMap已经实现了这些要求: public LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private int cacheSize; public LRUCache(int cacheSize){ super(16, 0.75, true); // key1: true表示使用访问排序, 默认false表示插入排序…

关于HashMap与LinkedHashMap源码的一些总结 JDK1.8之后的HashMap底层结构中,在数组(Node<K,V> table)长度大于64的时候且链表(依然是Node)长度大于8的时候,链表在转换为红黑树时,链表长度小于等于6时将不会进行转化为红黑树.目的是为了保证效率.其中链表的结点只有next,LinkedHashMap实在Entry<K,V>中添加before, after(双向链表的定义);,保证可迭代,遍历时为存入顺序. LinkedHashMap中的…

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法…

1. LRU1.1. 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". 1.2. 实现 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. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的…

最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可,如下所示: java 代码 import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.R…

JDK中的实现 在JDK中LinkedHashMap可以作为LRU算法以及插入顺序的实现,LinkedHashMap继承自HashMap,底层结合hash表和双向链表,元素的插入和查询等操作通过计算hash值找到其数组位置,在做插入或则查询操作是,将元素插入到链表的表头(当然得先删除链表中的老元素),如果容量满了,则删除LRU这个元素,在链表表尾的元素即是. LinkedHashMap的时间复杂度和HashMap差不多,双向链表的删除和表头插入等操作都是O(1)复杂度,故不会影响HashMap的…

https://github.com/nostra13/Android-Universal-Image-Loader universal imageloader 源码研究之Lru算法 LRU - Least Recently Used 最近最少使用算法 字面意思就是在数据队列里面 最少使用的优先移除,腾出空间 提高任务调度, 接口com.nostra13.universalimageloader.cache.memory.MemoryCache 实现com.nostra13.universali…

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…

LRU全称是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思. LRU算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小.也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰. 实现LRU: 1.用一个数组来存储数据,给每一个数据项标记一个访问时间戳,每次插入新数据项的时候,先把数组中存在的数据项的时间戳自增,并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中.每次访问数组中的数据项的时候,将被访问的数据项的时间戳置为0.当数组空间已满…

前言 今天在看GuavaCache缓存相关的源码,这里想到先自己手动实现一个LRU算法.于是乎便想到LinkedHashMap和LinkedList+HashMap, 这里仅仅是作为简单的复习一下. LRU 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". 代码实现原理 LinkedList + HashMap: LinkedList其实是一个双向链表,我们可以通过…

功能目标      实现一个全局范围的LocalCache,各个业务点使用自己的Namespace对LocalCache进行逻辑分区.所以在LocalCache中进行读写採用的key为(namespace+(分隔符)+数据key).如存在下面的一对keyValue :  NameToAge,Troy -> 23 .要求LocalCache线程安全,且LocalCache中总keyValue数量可控,提供清空,调整大小,dump到本地文件等一系列操作. 用LinkedHashMap实现LRU Ma…

这个是比较经典的LRU(Least recently used,最近最少使用)算法,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”. 一般应用在缓存替换策略中.其中的”使用”包括访问get和更新set. LRU算法 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快(内存块)叫做LRU,Oracle会根据那些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据,一…

计算机中的缓存大小是有限的,如果对所有数据都缓存,肯定是不现实的,所以需要有一种淘汰机制,用于将一些暂时没有用的数据给淘汰掉,以换入新鲜的数据进来,这样可以提高缓存的命中率,减少磁盘访问的次数. LRU(Least Recently Used 最近最少使用)算法有两种策略(均以队列的方式实现),一种是不调整的,另外一种是随时进行调整的,即缓存命中后,将这个数据缓存项移到LRU队列的最前端. 例如,缓存容量为4,顺序访问数据项1  5  1  3  5  2  4  1  2 第一种策略:首先读取…

(转自:http://flychao88.iteye.com/blog/1977653) 1. LRU1.1. 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”. 1.2. 实现 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…

LRU: least recently used(近期最少使用算法).LinkedHashMap构造函数可以指定其迭代顺序:LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) 设置accessOrder为true,则按照访问顺序迭代.当linkedhashmap调用put或者putall成功插入键值时,会调用removeEldestEntry方法,根据该方法的返回值决定是否删除最老对象(accessO…

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法…

缓存一般存放的都是热点数据,而热点数据又是利用LRU(最近最久未用算法)对不断访问的数据筛选淘汰出来的. 出于对这个算法的好奇就查了下资料. LRU算法四种实现方式介绍 缓存淘汰算法 利用LinkedHashMap实现 package cn.sp.lru; import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; /** * 缓存淘汰算法--LRU算法 * Created by 2YSP on 2019/2/23. */ public class…

关于LRU LRU(Least recently used,最近最少使用)算法是操作系统中一种经典的页面置换算法,当发生缺页中断时,需要将内存的一个或几个页面置换出,LRU指出应该将内存最近最少使用的那些页面换出,依据的是程序的局部性原理,最近经常使用的页面再不久的将来也很有可能被使用,反之最近很少使用的页面未来也不太可能在使用. 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”.但此算法不能保证过去不常用,将来也不常用. 设计目标 1.实现LRU算法. 2.学以致用,了解算法实…

Redis的回收策略 noeviction:返回错误当内存限制达到并且客户端尝试执行会让更多内存被使用的命令(大部分的写入指令,但DEL和几个例外) allkeys-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),使得新添加的数据有空间存放. volatile-lru: 尝试回收最少使用的键(LRU),但仅限于在过期集合的键,使得新添加的数据有空间存放. allkeys-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放. volatile-random: 回收随机的键使得新添加的数据有空间存放,…

Redis的LRU算法 LRU算法背后的的思想在计算机科学中无处不在,它与程序的"局部性原理"很相似.在生产环境中,虽然有Redis内存使用告警,但是了解一下Redis的缓存使用策略还是很有好处的.下面是生产环境下Redis使用策略:最大可用内存限制为4GB,采用 allkeys-lru 删除策略.所谓删除策略:当redis使用已经达到了最大内存,比如4GB时,如果这时候再往redis里面添加新的Key,那么Redis将选择一个Key删除.那如何选择合适的Key删除呢? CONFIG…