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linkedhashmap看看

linkedhashmap继承自hashmap,他的底层维护的一个链表,    private transient Entry<K,V> header 来记录元素的插入顺序和访问顺序;
hashmap的构造函数中调用init()方法,而linkedhashmap中重写了init(),将head元素初始化
   void init() {
        header = new Entry<K,V>(-1, null, null, null);
        header.before = header.after = header;
    }

private final boolean accessOrder这个属性表示是否要根据访问顺序改变线性结构
在linkedhashmap中改写了hashmap的get()方法,增加了 e.recordAccess(this),这个方法主要是根据accessOrder的值判断是否需要实现LRU,
 void recordAccess(HashMap<K,V> m) {
            LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m;
            if (lm.accessOrder) {
                lm.modCount++;
                remove();
                addBefore(lm.header);
            }
        }

addBefore这个方法是把刚访问的元素放到head的前面
 private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
            after  = existingEntry;
            before = existingEntry.before;
            before.after = this;
            after.before = this;
        }
put方法继承自hashmap,hashmap预留了 e.recordAccess(this)这个方法:
     public V put(K key, V value) {
        if (key == null)
            return putForNullKey(value);
        int hash = hash(key.hashCode());
        int i = indexFor(hash, table.length);
        for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next) {
            Object k;
            if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k))) {
                V oldValue = e.value;
                e.value = value;
                e.recordAccess(this);
                return oldValue;
            }
        }

        modCount++;
        addEntry(hash, key, value, i);
        return null;
    }

并通过重写 addEntry(hash, key, value, i)这个方法,实现LRU中的删除动作:
    void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) {
        createEntry(hash, key, value, bucketIndex);

        // Remove eldest entry if instructed, else grow capacity if appropriate
        Entry<K,V> eldest = header.after;//找到最老的元素,这个在addBefore里确定,初次赋值是当只有一个head时候,你插入一个元素
        if (removeEldestEntry(eldest)) {//这个是受保护的方法,需要自己制定删除策略,比如size() > 最大容量,可自己实现,默认为false,也就是不开启
            removeEntryForKey(eldest.key);
        } else {
            if (size >= threshold)
                resize(2 * table.length);
        }
    }
自己重写这个方法,指定删除策略:
 protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
        return false;
    }
因此,可用linkedhashmap 构建一个基于LRU算法的缓存。


package com.google.study.cache;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class SimpleCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {

private int maxCapacity;
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();

public SimpleCache(int maxCapacity, float load_factory) {
super(maxCapacity, load_factory, true);
this.maxCapacity = maxCapacity;
}

public int getMaxCapacity() {
return maxCapacity;
}

public void setMaxCapacity(int maxCapacity) {
this.maxCapacity = maxCapacity;
}

@Override
protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {
// TODO Auto-generated method stub
return super.removeEldestEntry(eldest);
}

public V get(Object key) {
lock.lock();
try {
return super.get(key);
} finally {
lock.unlock();
}

}

public V put(K k, V v) {
lock.lock();
try {
return super.put(k, v);
} finally {
lock.unlock();
}
}

@Override
public void clear() {
lock.lock();
try {
super.clear();
} finally {
lock.unlock();
}
}

@Override
public int size() {

lock.lock();
try {
return super.size();
} finally {
lock.unlock();
}
}

}



posted on 2010-11-08 23:14 羔羊 阅读(699) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 缓存