文章目录
前言
相信很多人都使用过LinkedHashMap,LinkedHashMap中的removeEldestEntry可以删除老旧的元素,我们可以以此来实现一个LRU缓存结构,并结合java中JUC包中的各种多线程锁机制来保证多线程安全。
以下是我遇见过的一个高级面试题:
【面试题】设计并实现一个并发安全的LRU(Least Recently Used,最近最少使用)缓存结构。要求支持以下操作:
get(key):如果键存在于缓存中,则获取其对应的值(总是返回最新添加的值),否则返回-1。
put(key, value):如果键已经存在,则更新其对应的值;如果键不存在,并且缓存未满,则添加该键值对到缓存中;如果缓存已满,则移除最近最少使用的键值对,然后再将新的键值对添加到缓存。
实战演示
可以采用LinkedHashMap的removeEldestEntry方法删除需要淘汰的元素,并直接使用map的get/put方法。
模拟代码
bash
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* LRUCache
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:50
*/
public class LRUCache<K, V> {
private final int capacity;
private LinkedHashMap<K, V> cache;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
// 设置访问顺序和插入顺序一致,且当容量达到阈值时自动删除最近最少使用的项
this.cache = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity;
}
};
}
/**
* get
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:52
* @return V
*/
public V get(K key) {
synchronized (cache) {
return cache.getOrDefault(key, null);
}
}
/**
* put
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:52
* @return void
*/
public void put(K key, V value) {
synchronized (cache) {
cache.put(key, value);
}
}
}
上述代码实现了一个基本的LRU缓存结构,但get方法在key不存在时返回null而不是-1,并且没有完全解决并发访问问题。而且我们在获取到已经存在的是数据后并没有刷新数据,也就是并没有实现醉经最少使用的淘汰策略。
下面是更完善的版本,包含正确的get方法逻辑以及线程安全的put和get操作,以及在获取到数据后将数据重新刷新了。
优化后的代码
bash
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* LRUCache
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:55
*/
public class LRUCache<K, V> {
private final int capacity;
private final LinkedHashMap<K, V> cache;
private final Lock lock = new ReentrantLock();
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new LinkedHashMap<K, V>(capacity + 1, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity;
}
};
}
/**
* get
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:58
* @return V
*/
public V get(K key) {
lock.lock();
try {
V value = cache.get(key);
if (value != null) {
// 触发访问,使得此条目变为最近使用过的
cache.remove(key);
cache.put(key, value);
}
return value;
} finally {
lock.unlock();
}
}
/**
* get
* @author senfel
* @date 2024/2/26 12:58
* @return void
*/
public void put(K key, V value) {
lock.lock();
try {
// 首先尝试移除旧的键值对,即使它可能不存在
cache.remove(key);
cache.put(key, value);
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
写在最后
在这个高级版本的LRU缓存实现中,我们使用了LinkedHashMap作为基础数据结构,并通过重写removeEldestEntry方法实现了缓存满时自动淘汰最久未使用的元素。同时,为了保证在多线程环境下的线程安全性,我们在get和put方法上加了synchronized关键字或者使用了ReentrantLock来确保同一时间只有一个线程能执行修改缓存的操作。在get方法中,我们还额外做了一步,即在获取到key对应值后重新插入以更新其为最近使用的元素。