Java에서 LRU 캐시를 구현하는 방법: LinkedHashMap과 ConcurrentHashMap?

Java에서 LRU 캐시 개발

이러한 맥락에서 LRU(Least Recent Used) 캐시는 가장 최근에 사용된 캐시를 가정합니다. 항목은 더 적은 가치를 가지며 캐시 용량을 유지하기 위해 필요한 경우 삭제할 수 있습니다. Java에서 이를 달성하려면 다음 접근 방식을 고려해 보겠습니다.

1. 동기화가 포함된 LinkedHashMap

LinkedHashMap을 Collections#synchronizedMap과 함께 사용한다고 언급하셨습니다. 이는 멀티스레드 환경에서 캐시를 보호하는 동기화와 함께 LRU 동작을 유지하기 위해 LinkedHashMap에 내장된 이중 연결 목록 구조를 활용하는 유효한 접근 방식입니다.

2. 동시 컬렉션

새로운 동시 컬렉션은 향상된 성능을 제공하지만 내장된 LRU 기능이 부족합니다. 따라서 LinkedHashMap의 논리를 통합하여 ConcurrentHashMap을 확장하면 동시성 높은 LRU 구현을 제공할 수 있습니다.

현재 구현

제안 사항을 고려한 후 다음을 선택했습니다. 현재 LinkedHashMap Collections.synchronizedMap 접근 방식입니다. 나중에 이것을 다시 방문할 때 ConcurrentHashMap을 확장하는 것이 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다.

다음은 참조용으로 현재 구현의 스니펫입니다.

<code class="java">private class LruCache<a b> extends LinkedHashMap</a><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><a b> eldest) {
        return super.size() > maxEntries;
    }
}

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

이 캐시는 최소한의 제거를 위해 RemoveEldestEntry 메소드를 사용합니다. 캐시가 최대 크기에 도달하면 최근에 사용된 항목으로 LRU 동작을 유지합니다.

위 내용은 Java에서 LRU 캐시를 구현하는 방법: LinkedHashMap과 ConcurrentHashMap?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!