详细解释一下本地缓存项目中的LRU

LRU（Least Recently Used）是一种缓存淘汰算法，它的基本思想是将最近最少使用的缓存项淘汰掉，从而保留最常用的缓存项。在实现中，可以使用一个双向链表和一个哈希表来实现LRU缓存。具体来说，哈希表用于快速查找缓存项，双向链表用于维护缓存项的访问顺序。每当访问一个缓存项时，就将它移到链表头部，这样链表尾部的缓存项就是最近最少使用的，可以被淘汰掉。当缓存满时，淘汰链表尾部的缓存项即可。这种算法的优点是简单易懂，缺点是需要维护一个链表，增加了额外的开销。

相关问题

本地缓存项目中的LRU的时间复杂度是多少？怎么实现O（1）时间复杂度实现缓存淘汰？

LRU缓存的时间复杂度为O(1)，可以通过使用哈希表和双向链表实现。哈希表用于快速查找缓存中的数据，双向链表用于维护数据的访问顺序。当缓存满时，淘汰最近最少使用的数据，即链表尾部的数据。这样可以保证在O(1)时间内完成缓存的插入、查找和删除操作。

怎么用源码解释mybatis二级缓存的默认LRU属性

Mybatis的二级缓存的默认实现是基于LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法的。LRU算法会将最近最少使用的缓存对象淘汰掉，保留最近使用频率较高的缓存对象。

Mybatis的二级缓存是由`org.apache.ibatis.cache.impl.PerpetualCache`类实现的。该类中有一个`HashMap`类型的`cache`属性，用于存放缓存数据。在该类的构造函数中，会将`cache`属性初始化为一个LRU算法实现的`LinkedHashMap`对象：

public PerpetualCache(String id) {
  this.id = id;
  this.cache = new LinkedHashMap<Object, Object>(DEFAULT_SIZE, .75F, true) {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    // 当LinkedHashMap中的元素个数超过了DEFAULT_SIZE时，会调用该方法移除最老的元素
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Object, Object> eldest) {
      return size() > DEFAULT_SIZE;
    }
  };
}

在上述代码中，`LinkedHashMap`的第三个参数`true`表示启用accessOrder（按访问顺序排序），即当通过`get()`方法获取缓存数据时，会将该数据移动到链表的尾部，以便在淘汰缓存数据时能够优先淘汰最久未使用的数据。

因此，当使用Mybatis默认二级缓存实现时，会自动启用LRU算法，且最大缓存对象数量为1024个。如果需要自定义缓存配置，可以通过在Mybatis配置文件中添加`<cache>`标签来实现。