这篇文章将为大家详细讲解有关Java缓存使用如何实现的，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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Java缓存主要有LRU和FIFO，LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最久未使用，FIFO就是先进先出，下面就使用Java来实现这两种缓存。
LRU
LRU缓存的思想
- 固定缓存大小，需要给缓存分配一个固定的大小。
- 每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。
- 需要在缓存满了后，将最近最久未使用的缓存删除，再添加最新的缓存。
按照如上思想，可以使用LinkedHashMap来实现LRU缓存。
这是LinkedHashMap的一个构造函数，传入的第三个参数accessOrder为true的时候，就按访问顺序对LinkedHashMap排序，为false的时候就按插入顺序，默认是为false的。
当把accessOrder设置为true后，就可以将最近访问的元素置于最前面，这样就可以满足上述的第二点。
/**
* Constructs an empty LinkedHashMap instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - true for
* access-order, false for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}这是LinkedHashMap中另外一个方法，当返回true的时候，就会remove其中最久的元素，可以通过重写这个方法来控制缓存元素的删除，当缓存满了后，就可以通过返回true删除最久未被使用的元素，达到LRU的要求。这样就可以满足上述第三点要求。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return false;
}
由于LinkedHashMap是为自动扩容的，当table数组中元素大于Capacity * loadFactor的时候，就会自动进行两倍扩容。但是为了使缓存大小固定，就需要在初始化的时候传入容量大小和负载因子。
为了使得到达设置缓存大小不会进行自动扩容，需要将初始化的大小进行计算再传入，可以将初始化大小设置为(缓存大小 / loadFactor) + 1，这样就可以在元素数目达到缓存大小时，也不会进行扩容了。这样就解决了上述第一点问题。
通过上面分析，实现下面的代码
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class LRU1 {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap map;
public LRU1(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
/*
* 第三个参数设置为true，代表linkedlist按访问顺序排序，可作为LRU缓存
* 第三个参数设置为false，代表按插入顺序排序，可作为FIFO缓存
*/
map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_CACHE_SIZE;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
public synchronized void remove(K key) {
map.remove(key);
}
public synchronized Set> getAll() {
return map.entrySet();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
stringBuilder.append(String.format("%s: %s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU1 lru1 = new LRU1<>(5);
lru1.put(1, 1);
lru1.put(2, 2);
lru1.put(3, 3);
System.out.println(lru1);
lru1.get(1);
System.out.println(lru1);
lru1.put(4, 4);
lru1.put(5, 5);
lru1.put(6, 6);
System.out.println(lru1);
}
}
运行结果：
从运行结果中可以看出，实现了LRU缓存的思想。
接着使用HashMap和链表来实现LRU缓存。
主要的思想和上述基本一致，每次添加元素或者读取元素就将元素放置在链表的头，当缓存满了之后，就可以将尾结点元素删除，这样就实现了LRU缓存。
这种方法中是通过自己编写代码移动结点和删除结点，为了防止缓存大小超过限制，每次进行put的时候都会进行检查，若缓存满了则删除尾部元素。
import java.util.HashMap;
/**
* 使用cache和链表实现缓存
*/
public class LRU2 {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private Entry head;
private Entry tail;
private HashMap> cache;
public LRU2(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
cache = new HashMap<>();
}
public void put(K key, V value) {
Entry entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
if (cache.size() >= MAX_CACHE_SIZE) {
cache.remove(tail.key);
removeTail();
}
}
entry = new Entry<>();
entry.key = key;
entry.value = value;
moveToHead(entry);
cache.put(key, entry);
}
public V get(K key) {
Entry entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
return null;
}
moveToHead(entry);
return entry.value;
}
public void remove(K key) {
Entry entry = getEntry(key);
if (entry != null) {
if (entry == head) {
Entry next = head.next;
head.next = null;
head = next;
head.pre = null;
} else if (entry == tail) {
Entry prev = tail.pre;
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
} else {
entry.pre.next = entry.next;
entry.next.pre = entry.pre;
}
cache.remove(key);
}
}
private void removeTail() {
if (tail != null) {
Entry prev = tail.pre;
if (prev == null) {
head = null;
tail = null;
} else {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
}
private void moveToHead(Entry entry) {
if (entry == head) {
return;
}
if (entry.pre != null) {
entry.pre.next = entry.next;
}
if (entry.next != null) {
entry.next.pre = entry.pre;
}
if (entry == tail) {
Entry prev = entry.pre;
if (prev != null) {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
if (head == null || tail == null) {
head = tail = entry;
return;
}
entry.next = head;
head.pre = entry;
entry.pre = null;
head = entry;
}
private Entry getEntry(K key) {
return cache.get(key);
}
private static class Entry {
Entry pre;
Entry next;
K key;
V value;
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
Entry entry = head;
while (entry != null) {
stringBuilder.append(String.format("%s:%s ", entry.key, entry.value));
entry = entry.next;
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU2 lru2 = new LRU2<>(5);
lru2.put(1, 1);
System.out.println(lru2);
lru2.put(2, 2);
System.out.println(lru2);
lru2.put(3, 3);
System.out.println(lru2);
lru2.get(1);
System.out.println(lru2);
lru2.put(4, 4);
lru2.put(5, 5);
lru2.put(6, 6);
System.out.println(lru2);
}
}
运行结果：
FIFO
FIFO就是先进先出，可以使用LinkedHashMap进行实现。
当第三个参数传入为false或者是默认的时候，就可以实现按插入顺序排序，就可以实现FIFO缓存了。
/**
* Constructs an empty LinkedHashMap instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - true for
* access-order, false for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}实现代码跟上述使用LinkedHashMap实现LRU的代码基本一致，主要就是构造函数的传值有些不同。
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class LRU1 {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap map;
public LRU1(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
/*
* 第三个参数设置为true，代表linkedlist按访问顺序排序，可作为LRU缓存
* 第三个参数设置为false，代表按插入顺序排序，可作为FIFO缓存
*/
map = new LinkedHashMap(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, false) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size() > MAX_CACHE_SIZE;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
public synchronized void remove(K key) {
map.remove(key);
}
public synchronized Set> getAll() {
return map.entrySet();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (Map.Entry entry : map.entrySet()) {
stringBuilder.append(String.format("%s: %s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU1 lru1 = new LRU1<>(5);
lru1.put(1, 1);
lru1.put(2, 2);
lru1.put(3, 3);
System.out.println(lru1);
lru1.get(1);
System.out.println(lru1);
lru1.put(4, 4);
lru1.put(5, 5);
lru1.put(6, 6);
System.out.println(lru1);
}
}
运行结果：
以上就是使用Java实现这两种缓存的方式，从中可以看出，LinkedHashMap实现缓存较为容易，因为底层函数对此已经有了支持，自己编写链表实现LRU缓存也是借鉴了LinkedHashMap中实现的思想。在Java中不只是这两种数据结构可以实现缓存，比如ConcurrentHashMap、WeakHashMap在某些场景下也是可以作为缓存的，到底用哪一种数据结构主要是看场景再进行选择，但是很多思想都是可以通用的。
关于Java缓存使用如何实现的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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