Wie implementiert man einen LRU-Cache in Java: LinkedHashMap vs. ConcurrentHashMap?

Entwickeln eines LRU-Cache in Java

In diesem Zusammenhang geht ein LRU-Cache (Least Recent Used) davon aus, dass der am wenigsten kürzlich verwendete Cache verwendet wird Einträge haben einen geringeren Wert und können bei Bedarf verworfen werden, um die Cache-Kapazität aufrechtzuerhalten. Um dies in Java zu erreichen, betrachten wir die folgenden Ansätze:

1. LinkedHashMap mit Synchronisierung

Sie haben die Verwendung von LinkedHashMap mit Collections#synchronizedMap erwähnt. Dies ist ein gültiger Ansatz, der die integrierte doppelt verknüpfte Listenstruktur von LinkedHashMap nutzt, um das LRU-Verhalten aufrechtzuerhalten, wobei die Synchronisierung den Cache in einer Multithread-Umgebung schützt.

2. Gleichzeitige Sammlungen

Während die neuen gleichzeitigen Sammlungen eine verbesserte Leistung bieten, fehlt ihnen die integrierte LRU-Funktionalität. Daher könnte die Erweiterung der ConcurrentHashMap durch Einbindung der Logik von LinkedHashMap eine hochgradig gleichzeitige LRU-Implementierung bereitstellen.

Aktuelle Implementierung

Nach Prüfung der Vorschläge haben Sie sich für entschieden der LinkedHashMap Collections.synchronizedMap-Ansatz vorerst. Wenn Sie dies in Zukunft noch einmal betrachten, könnte die Erweiterung von ConcurrentHashMap eine praktikable Option sein.

Hier ist ein Ausschnitt Ihrer aktuellen Implementierung als Referenz:

<code class="java">private class LruCache<A, B> extends LinkedHashMap<A, B> {
    private final int maxEntries;

    public LruCache(final int maxEntries) {
        super(maxEntries + 1, 1.0f, true);
        this.maxEntries = maxEntries;
    }

    // Check if the cache exceeds its maximum size
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(final Map.Entry<A, B> eldest) {
        return super.size() > maxEntries;
    }
}

Map<String, String> example = Collections.synchronizedMap(new LruCache<String, String>(CACHE_SIZE));</code>

Dieser Cache verwendet die Methode „removeEldestEntry“, um die wenigsten zu entfernen Zuletzt verwendeter Eintrag, wenn der Cache seine maximale Größe erreicht, wobei das LRU-Verhalten beibehalten wird.

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