Java实现缓存(LRU,FIFO)

吹吹牛逼，晒晒太阳。不如来写点东西，哈哈哈哈哈。。。。今天来说说，如何用java实现缓存，这个话题很多面试的也会被问到。今天就来说说。

1.为什么要java实现缓存的？

由于目前软件或网页的并发量增加很大，大量请求直接操作数据库，会对数据造成很大的压力。处理大量请求和连接时间会很长。而我们知道数据库中70%的数据是不需要修改的，那就可以引入缓存来进行读取，减少数据库的压力。

常用的缓存有Redis和memcached，但是有时候一些小场景就可以直接使用Java实现缓存，就可以满足这部分服务的需求。

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

一。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，将缓存存在的时间重新刷新。

需要在缓存满后，将最近，最久，未使用的缓存删除，再添加心得缓存。

按照上面的思想我们可以使用LikedHashMap来实现LRU缓存

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<K,V> 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。


代码实现

package com.huojg.test.Test;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class LRUCache<K, V> {
    private final int MAX_CACHE_SIZE;
    private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;

    LinkedHashMap<K, V> map;

    public LRUCache(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<K, V>(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> 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<Map.Entry<K, V>> getAll() {
        return map.entrySet();
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
            stringBuilder.append(String.format("%s: %s  ", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return stringBuilder.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache<Integer, Integer> lru1 = new LRUCache<>(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);
    }
}

结果输出：

1: 1  2: 2  3: 3  
2: 2  3: 3  1: 1  
3: 3  1: 1  4: 4  5: 5  6: 6  

实现了LRU缓存的思想

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。

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。

package com.huojg.test.Test;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

public class FIFOCache<K, V> {
    private final int MAX_CACHE_SIZE;
    private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;

    LinkedHashMap<K, V> map;

    public FIFOCache(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<K, V>(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, false) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> 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<Map.Entry<K, V>> getAll() {
        return map.entrySet();
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
            stringBuilder.append(String.format("%s: %s  ", entry.getKey(), entry.getValue()));
        }
        return stringBuilder.toString();
    }

    public static void main(String[] args) {
        FIFOCache<Integer, Integer> lru1 = new FIFOCache<>(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);
    }
}

结果输出

1: 1  2: 2  3: 3  
1: 1  2: 2  3: 3  
2: 2  3: 3  4: 4  5: 5  6: 6  

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。