Java LRU缓存实现：LinkedHashMap与自定义结构解析

"本文详细介绍了Java中的LRU（Least Recently Used）缓存机制，以及如何使用两种不同的方法在Java中实现LRU缓存：基于LinkedHashMap和自定义链表+HashMap结构。LRU策略用于管理缓存空间，当达到预设容量上限时，淘汰最不常用的数据，以保持缓存效率和空间利用率。" Java LRU缓存是一种广泛使用的缓存策略，其核心思想是优先保留最近被访问过的数据，而淘汰最长时间未被访问的数据。当缓存容量达到上限时，LRU算法会选择最早（最近最少使用）的数据进行移除，以腾出空间给新的或更活跃的数据。 **一、LinkedHashMap实现LRU** 在Java中，`LinkedHashMap`类提供了一种便捷的方式来实现LRU缓存。`LinkedHashMap`是`HashMap`的一个子类，它维护了一个双向链表，这使得我们可以按插入顺序或访问顺序来遍历元素。要实现LRU，我们需要关注两个关键点： 1. **访问顺序存储**：可以通过在构造`LinkedHashMap`时设置`accessOrder`参数为`true`，使它按访问顺序排列。这样，每次访问一个元素，都会将其移动到链表末尾，最不常访问的元素就会被推至链首。 2. **删除过期元素**：`LinkedHashMap`有一个内部类`Entry`，它包含了一个`removeEldestEntry()`方法，该方法在插入新元素时被调用，决定是否删除最老的元素。默认情况下，这个方法返回`false`，表示不删除。为了实现LRU，我们需要重写这个方法，使其在容量超出限制时返回`true`，以删除最老的元素。 示例代码： ```java class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int cacheSize; public LRUCache(int cacheSize) { super(16, 0.75f, true); // 初始化HashMap，设置负载因子和访问顺序 this.cacheSize = cacheSize; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) { return size() > cacheSize; // 当大小超过缓存限制时，删除最老的元素 } } ``` **二、自定义链表+HashMap实现LRU** 另一种实现LRU的方式是自定义数据结构，结合链表和HashMap。链表用于存储元素并维护访问顺序，而HashMap用于快速查找元素。当需要添加新元素时，首先检查当前缓存是否已满，如果满了，则删除链表头部（即最老的元素），然后将新元素添加到链表尾部，并更新HashMap。这种方法虽然比直接使用`LinkedHashMap`更复杂，但在某些场景下可能提供更大的灵活性。 总结，LRU缓存策略是通过牺牲较旧但仍然存在的数据来保证缓存性能和空间效率的有效手段。在Java中，我们可以利用`LinkedHashMap`的特性轻松实现LRU缓存，或者通过自定义数据结构来实现更灵活的控制。选择哪种实现方式取决于具体需求，例如是否需要自定义行为，以及对性能和代码复杂度的权衡。