如何实现Redis的LRU缓存机制

这篇文章给大家分享的是有关如何实现Redis的LRU缓存机制的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

前言

最近在逛博客的时候看到了有关Redis方面的面试题，其中提到了Redis在内存达到最大限制的时候会使用LRU等淘汰机制，然后找了这方面的一些资料与大家分享一下。 LRU总体大概是这样的，最近使用的放在前面，最近没用的放在后面，如果来了一个新的数，此时内存满了，就需要把旧的数淘汰，那为了方便移动数据，肯定就得使用链表类似的数据结构，再加上要判断这条数据是不是最新的或者最旧的那么应该也要使用HashMap等key-value形式的数据结构。

第一种实现(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){    //如果没有找到    if (!map.containsKey(key)){      return -1;    }    //找到了就刷新数据    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，删除最久没用的即第一个,或者可以复写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);  }

第二种实现(双链表+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;    }  }  //把节点移动到尾巴  private void moveToTail(ListNode node) {    node.pre = tail.pre;    tail.pre = node;    node.pre.next = node;    node.next = tail;  }  //定义双向链表节点  private class ListNode{    int key;    int val;    ListNode pre;    ListNode next;    //初始化双向链表    public ListNode(int key,int val){      this.key = key;      this.val = val;      pre = null;      next = null;    }  }}

像第一种方式，如果复写removeEldestEntry会更简单，这里简单的展示一下

public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {  private int capacity;    @Override  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {    return size() > capacity;  }}

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