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這篇文章主要介紹“怎么實現Redis的LRU緩存機制”，在日常操作中，相信很多人在怎么實現Redis的LRU緩存機制問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么實現Redis的LRU緩存機制”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
第一種實現(使用LinkedHashMap)
public class LRUCache {
int capacity;
Map<Integer,Integer> map;
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
map = new LinkedHashMap<>();
}
public int get(int key){
//如果沒有找到
if (!map.containsKey(key)){
return -1;
}
//找到了就刷新數據
Integer value = map.remove(key);
map.put(key,value);
return value;
}
public void put(int key,int value){
if (map.containsKey(key)){
map.remove(key);
map.put(key,value);
return;
}
map.put(key,value);
//超出capacity，刪除最久沒用的即第一個,或者可以復寫removeEldestEntry方法
if (map.size() > capacity){
map.remove(map.entrySet().iterator().next().getKey());
}
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache lruCache = new LRUCache(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
lruCache.map.put(i,i);
System.out.println(lruCache.map.size());
}
System.out.println(lruCache.map);
lruCache.put(10,200);
System.out.println(lruCache.map);
}
第二種實現(雙鏈表+hashmap)
public class LRUCache {
private int capacity;
private Map<Integer,ListNode>map;
private ListNode head;
private ListNode tail;
public LRUCache2(int capacity){
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>();
head = new ListNode(-1,-1);
tail = new ListNode(-1,-1);
head.next = tail;
tail.pre = head;
}
public int get(int key){
if (!map.containsKey(key)){
return -1;
}
ListNode node = map.get(key);
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
return node.val;
}
public void put(int key,int value){
if (get(key)!=-1){
map.get(key).val = value;
return;
}
ListNode node = new ListNode(key,value);
map.put(key,node);
moveToTail(node);
if (map.size() > capacity){
map.remove(head.next.key);
head.next = head.next.next;
head.next.pre = head;
}
}
//把節點移動到尾巴
private void moveToTail(ListNode node) {
node.pre = tail.pre;
tail.pre = node;
node.pre.next = node;
node.next = tail;
}
//定義雙向鏈表節點
private class ListNode{
int key;
int val;
ListNode pre;
ListNode next;
//初始化雙向鏈表
public ListNode(int key,int val){
this.key = key;
this.val = val;
pre = null;
next = null;
}
}
}
像第一種方式，如果復寫removeEldestEntry會更簡單，這里簡單的展示一下
public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {
private int capacity;
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
到此，關于“怎么實現Redis的LRU緩存機制”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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