Java で高性能 LRU キャッシュを構築する方法: 同時コレクションと従来のアプローチ?

同時コレクションを使用した Java での LRU キャッシュの実装

マルチスレッド環境で LRU (最も最近使用されていない) キャッシュを設計する場合、適切なキャッシュを選択するデータ構造は非常に重要です。同期マップやリンクされたハッシュ マップなどの従来のアプローチは基本的な機能を提供しますが、代替オプションを検討することで同時実行性とパフォーマンスを向上させることができます。

当初、LinkedHashMap と同期マップの実装が採用されました。しかし、プログラミング パラダイムの進化に伴い、LRU キャッシュを最適化するための潜在的な候補として、より新しい同時コレクションが登場しました。

そのようなオプションの 1 つが ConcurrentHashMap です。スレッドの安全性と高い同時実行性の利点をインテリジェントなロック機構と組み合わせて、競合を軽減し、スケーラビリティを向上させます。 ConcurrentHashMap を拡張し、LinkedHashMap のロジックを組み込むことで、非常に効率的な LRU キャッシュを実現できます。

さまざまな実装を試している間、広範さとシンプルさが重要な考慮事項でした。現在の実装では、同期されたマップでラップされた LinkedHashMap を利用する必要があります。パフォーマンスを犠牲にしたり、不必要な複雑さを導入したりすることなく、信頼性の高いソリューションを提供します。

参考のためのコード スニペットは次のとおりです:

<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;
    }

    @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>

現在の実装を選択するか、ConcurrentHashMap 拡張機能などのより高度なオプションを検討するかにかかわらず、目標は、マルチスレッド環境でのパフォーマンスと同時実行性のために LRU キャッシュを最適化することです。

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