上一节中我们实现了随机缓存算法和FIFO缓存算法。现在,我们会继续实现另外两个著名的缓存算法:LFU和LRU。再一次说明,这些代码只是作为演示使用,如果你想在应用程序中使用,你还需要加上额外的工作。
看看LFU缓存算法的实现
public synchronized Object getElement(Object key) {
Object obj;
obj = table.get(key);
if (obj != null) {
CacheElement element = (CacheElement) obj;
element.setHitCount(element.getHitCount() + 1);
return element.getObjectValue();
}
return null;
}
public final synchronized void addElement(Object key, Object value) {
Object obj;
obj = table.get(key);
if (obj != null) {
CacheElement element;
// Just replace the value.
element = (CacheElement) obj;
element.setObjectValue(value);
element.setObjectKey(key);
return;
}
if (!isFull()) {
index = numEntries;
++numEntries;
} else {
CacheElement element = removeLfuElement();
index = element.getIndex();
table.remove(element.getObjectKey());
}
cache[index].setObjectValue(value);
cache[index].setObjectKey(key);
cache[index].setIndex(index);
table.put(key, cache[index]);
}
public CacheElement removeLfuElement() {
CacheElement[] elements = getElementsFromTable();
CacheElement leastElement = leastHit(elements);
return leastElement;
}
public static CacheElement leastHit(CacheElement[] elements) {
CacheElement lowestElement = null;
for (int i = 0; i < elements.length; i++) {
CacheElement element = elements[i];
if (lowestElement == null) {
lowestElement = element;
} else {
if (element.getHitCount() < lowestElement.getHitCount()) {
lowestElement = element;
}
}
}
return lowestElement;
}
最重点的代码,就应该是 leastHit 这个方法,这段代码就是把 hitCount 最低的元素找出来,然后删除,给新进的缓存元素留位置。
看看LRU缓存算法实现
private void moveToFront(int index) {
int nextIndex, prevIndex;
if(head != index) {
nextIndex = next[index];
prevIndex = prev[index];
// Only the head has a prev entry that is an invalid index so
// we don't check.
next[prevIndex] = nextIndex;
// Make sure index is valid. If it isn't, we're at the tail
// and don't set prev[next].
if(nextIndex >= 0)
prev[nextIndex] = prevIndex;
else
tail = prevIndex;
prev[index] = -1;
next[index] = head;
prev[head] = index;
head = index;
}
}
public final synchronized void addElement(Object key, Object value) {
int index;
Object obj;
obj = table.get(key);
if(obj != null) {
CacheElement entry;
// Just replace the value, but move it to the front.
entry = (CacheElement)obj;
entry.setObjectValue(value);
entry.setObjectKey(key);
moveToFront(entry.getIndex());
return;
}
// If we haven't filled the cache yet, place in next available spot
// and move to front.
if(!isFull()) {
if(_numEntries > 0) {
prev[_numEntries] = tail;
next[_numEntries] = -1;
moveToFront(numEntries);
}
++numEntries;
} else {
// We replace the tail of the list.
table.remove(cache[tail].getObjectKey());
moveToFront(tail);
}
cache[head].setObjectValue(value);
cache[head].setObjectKey(key);
table.put(key, cache[head]);
}
这段代码的逻辑如 LRU算法 的描述一样,把再次用到的缓存提取到最前面,而每次删除的都是最后面的元素。
结论
我们已经看到 LFU缓存算法 和 LRU缓存算法的实现方式,至于如何实现,采用数组还是 LinkedHashMap,都由你决定,不够我一般是小的缓存容量用数组,大的用LinkedHashMap。
在下面一节中,我们将扯扯缓存框架,他们使用的缓存算法,并且做一些比较。
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