Javaは手動でRedisのLRUキャッシュメカニズムを実現します。

前言
最近はブログを見ていますが、Redisに関する面接問題を見ました。その中でRedisはメモリが最大限度に達した時にLRUなどの淘汰メカニズムを使っています。LRU全体は大体このようにします。最近使っているのは前に置いて、最近使っていないのは後ろに置いて、新しい数が来たら、メモリがいっぱいになります。古い数を淘汰する必要があります。データを移動しやすくするためには、必ずチェーン式のデータ構造を使います。加えて、このデータが最新または最新のものかどうかを判断するためには、hashmapなどのkey-value形式のデータ構造も使用されるべきである。
第一の実現（Linked HashMapを使う）

public class LRUCache {

    int capacity;
    Map<Integer,Integer> map;

    public LRUCache(int capacity){
        this.capacity = capacity;
        map = new LinkedHashMap<>();
    }

    public int get(int key){
        //      
        if (!map.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        //        
        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);
        //  capacity，           ,      removeEldestEntry  
        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);
    }

第二の実現（ダブルチェーン+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;
        }
    }

    //        
    private void moveToTail(ListNode node) {
        node.pre = tail.pre;
        tail.pre = node;
        node.pre.next = node;
        node.next = tail;
    }

    //        
    private class ListNode{
        int key;
        int val;
        ListNode pre;
        ListNode next;

        //       
        public ListNode(int key,int val){
            this.key = key;
            this.val = val;
            pre = null;
            next = null;
        }
    }
}

追加
最初のようにremoveEldest Entryを復唱すればもっと簡単になります。ここで簡単に展示してください。

public class LRUCache extends LinkedHashMap<Integer,Integer> {


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

以上はJavaが手動でRedisを実現するLRUキャッシュメカニズムの詳細です。JavaがRedisを実現するLRUキャッシュメカニズムに関する資料は他の関連記事に注目してください。