LRU cacheの実装
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最も簡単なLRU cacheの実装:
ibatisで最もLRU cacheの実装:
上記は最も簡単な実装です.LRUデータ構造をより完全なものにするには、次のようにします.
1つのtreemap(アクセス回数と最後のアクセス時間に基づいてソート)を実現するentry要素には、アクセス回数と最後のアクセス時間フィールドが含まれ、get操作のたびにこの2つのフィールドが更新され、putのたびにsizeが設定されたcapacityを超えていることが判明すると、アクセス回数が最も少なく、最後のアクセス時間が最も長い要素が削除されます.
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class LruCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -3923317621052085848L;
private int maxCapacity;
private Lock lock = new ReentrantLock();
public LruCache(int maxCapacity ) {
super(maxCapacity + 1, 1f, true);// make it do not rehash ever,
this.maxCapacity = maxCapacity ;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > this.maxCapacity;
}
@Override
public V put(K key, V value) {
try {
lock.lock();
return super.put(key, value);
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public V get(Object key) {
try {
lock.lock();
return super.get(key);
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
ibatisで最もLRU cacheの実装:
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
public interface Cache {
String getId();
int getSize();
void putObject(Object key, Object value);
Object getObject(Object key);
Object removeObject(Object key);
void clear();
ReadWriteLock getReadWriteLock();
}
import org.apache.ibatis.cache.Cache;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
/**
* Lru (first in, first out) cache decorator
*/
public class LruCache implements Cache {
private final Cache delegate;
private Map keyMap;
private Object eldestKey;
public LruCache(Cache delegate) {
this.delegate = delegate;
setSize(1024);
}
public String getId() {
return delegate.getId();
}
public int getSize() {
return delegate.getSize();
}
public void setSize(final int size) {
keyMap = new LinkedHashMap(size, .75F, true) {
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
boolean tooBig = size() > size;
if (tooBig) {
eldestKey = eldest.getKey();
}
return tooBig;
}
};
}
public void putObject(Object key, Object value) {
delegate.putObject(key, value);
cycleKeyList(key);
}
public Object getObject(Object key) {
keyMap.get(key); //touch
return delegate.getObject(key);
}
public Object removeObject(Object key) {
return delegate.removeObject(key);
}
public void clear() {
delegate.clear();
keyMap.clear();
}
public ReadWriteLock getReadWriteLock() {
return delegate.getReadWriteLock();
}
private void cycleKeyList(Object key) {
keyMap.put(key, key);
if (eldestKey != null) {
delegate.removeObject(eldestKey);
eldestKey = null;
}
}
}
上記は最も簡単な実装です.LRUデータ構造をより完全なものにするには、次のようにします.
1つのtreemap(アクセス回数と最後のアクセス時間に基づいてソート)を実現するentry要素には、アクセス回数と最後のアクセス時間フィールドが含まれ、get操作のたびにこの2つのフィールドが更新され、putのたびにsizeが設定されたcapacityを超えていることが判明すると、アクセス回数が最も少なく、最後のアクセス時間が最も長い要素が削除されます.