LRU算法

1 原理

對于在內(nèi)存中并且不被使用的數(shù)據(jù)塊就是LRU，這類數(shù)據(jù)需要從內(nèi)存中刪除，以騰出空間來存儲常用的數(shù)據(jù)。

LRU算法(Least Recently Used，最近最少使用)，是內(nèi)存管理的一種頁面置換算法，就是用來刪除內(nèi)存中不被使用的數(shù)據(jù)，騰出空間來把常用的數(shù)據(jù)存進去。

LRU算法的實現(xiàn)原理：把所有的緩存數(shù)據(jù)存入鏈表中，新插入的或被訪問的數(shù)據(jù)存入鏈表頭，如果鏈表滿了，就把尾部的數(shù)據(jù)清除。如下圖所示：

比如長度是5，緩存中的數(shù)據(jù)是：1，2，3，4，5

訪問了2，那么緩存中的數(shù)據(jù)順序變?yōu)?#xff1a;2，1，3，4，5

新插入了6，會變?yōu)?#xff1a;6，2，1，3，4

2 Java編碼實現(xiàn)

2.1 基于linkedhashmap實現(xiàn)

linkedhashmap的底層實現(xiàn)是鏈表，使用linkedhashmap實現(xiàn)LRU算法的關鍵在于設置鏈表的長度，代碼如下所示：

2.2 鏈表實現(xiàn)

可以自己維護一個鏈表，來實現(xiàn)LRU算法，但是這種方式的弊端是查詢、插入的效率比較慢，代碼實現(xiàn)如下所示：

2.3 鏈表+HashTable實現(xiàn)

解決自己維護鏈表，插入、查詢慢的問題，可以使用鏈表+HashTable來實現(xiàn)LRU算法，代碼如下所示：

LRU算法的演變

LRU-K算法

LRU算法的弊端是會產(chǎn)生“緩存污染”，比如周期性訪問的數(shù)據(jù)。為了解決這個問題，我們引入LRU-K算法。舉個例子，需要查詢的數(shù)據(jù)特別頻繁，我們從redis或者數(shù)據(jù)庫中拉取數(shù)據(jù)比較慢可以放在jvm緩存中，如下圖所示：

滿足條件的數(shù)據(jù)放在LRU隊列中，應用程序第一次拉取數(shù)據(jù)從LRU隊列中來拿，如果沒有再從歷史隊列中拿，如果還拿不到就從redis中拿，并把拿到的數(shù)據(jù)放入歷史隊列中，歷史隊列的數(shù)據(jù)滿足一定條件就放入LRU隊列中

---

作者：生命—在繼續(xù)

原文：CSDN

總結

以上是生活随笔為你收集整理的java 最少使用(lru)置换算法_缓存置换算法 - LRU算法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。