간단 한 자바 캐 시 구현
9300 단어 LRU자바 캐 시fifolfu캐 시 탈락 알고리즘
1. LRU (Least Recently Used, 최근 최소 사용) 알고리즘 은 데이터 의 최근 방문 기록 에 따라 데 이 터 를 도태 시 킵 니 다. 만약 에 데이터 가 최근 에 방문 한 적 이 있 으 면 앞으로 방문 할 확률 이 상대 적 으로 높 습 니 다. 가장 흔히 볼 수 있 는 실현 은 하나의 링크 를 사용 하여 캐 시 수 거 리 를 저장 하 는 것 입 니 다. 상세 한 구체 적 인 알고리즘 은 다음 과 같 습 니 다. 1. 새로운 데 이 터 를 링크 머리 에 삽입 하 는 것 입 니 다.2. 캐 시 데이터 가 명중 할 때마다 데 이 터 를 링크 머리 로 이동 합 니 다.3. 링크 가 가득 찼 을 때 링크 끝의 데 이 터 를 버 립 니 다.2. LFU (Least Frequently Used, 가장 자주 사용 하지 않 음) 알고리즘 은 데이터 의 역사적 방문 빈도 에 따라 데 이 터 를 도태 시 키 는데 그 원 리 는 데이터 가 과거 에 방문 횟수 가 많 을 수록 앞으로 방문 할 확률 이 상대 적 으로 높다 는 것 이다.LFU 의 모든 데이터 블록 은 인용 계수 가 있 고 모든 데이터 블록 은 인용 계수 에 따라 정렬 되 며 같은 인용 계수 가 있 는 데이터 블록 은 시간 에 따라 정렬 됩 니 다.구체 적 인 알고리즘 은 다음 과 같다. 1. 데 이 터 를 대기 열 끝 에 새로 삽입 합 니 다 (인용 계수 가 1 이기 때 문).2. 대기 열 에 있 는 데이터 가 접근 한 후 인용 계수 가 증가 하고 대기 열 을 다시 정렬 합 니 다.3. 데 이 터 를 도태 시 키 려 면 정렬 된 목록 의 마지막 데이터 블록 을 삭제 합 니 다.3. FIFO (First In First Out, 선진 선 출) 알고리즘 은 선진 선 출 원리 에 따라 데 이 터 를 도태 시 키 는 것 으로 실현 에 있어 가장 간단 한 것 입 니 다. 구체 적 인 알고리즘 은 다음 과 같 습 니 다. 1. 새로 방문 한 데 이 터 는 FIFO 대기 열 끝 에 삽입 되 고 데 이 터 는 FIFO 대기 열 에서 순서대로 이동 합 니 다.2. FIFO 대기 열의 머리 에 있 는 데 이 터 를 삭제 합 니 다.캐 시 알고리즘 의 좋 고 나 쁨 을 평가 하 는 기준 은 주로 두 가지 가 있 는데 하 나 는 명중률 이 높 아야 하고, 다른 하 나 는 알고리즘 이 쉽게 이 루어 져 야 한다.핫 이 슈 데이터 가 존재 할 때 LRU 의 효율 성 은 좋 지만 우발 적 이 고 주기 적 인 대량 작업 은 LRU 명중률 을 급 격 히 떨 어 뜨리 고 캐 시 오염 상황 이 심각 하 다.LFU 는 LRU 보다 효율 적 이 고 주기 적 이거 나 우발 적 인 조작 으로 캐 시 명중률 이 떨 어 지 는 문 제 를 피 할 수 있다.그러나 LFU 는 데이터 의 과거 기록 을 기록 해 야 한다. 데이터 액세스 모드 가 바 뀌 면 LFU 는 미래 데이터 에 영향 을 미 칠 과거 기록 데이터 의 '캐 시 오염' 효용 을 적용 하 는 데 더 많은 시간 이 필요 하 다.FIFO 는 실현 은 간단 하지만 명중률 이 낮 아 실제로 도 이런 알고리즘 을 거의 사용 하지 않 는 다.
기 존의 jdk 라 이브 러 리 를 기반 으로 위의 캐 시 알고리즘 을 쉽게 실현 할 수 있 습 니 다.
우선 캐 시 인터페이스 클래스 정의
/**
*
* @author Wen
*
*/
public interface Cache<K,V> {
/**
*
*
* @return
*/
int size();
/**
*
*
* @return
*/
long getDefaultExpire();
/**
* value ,
*
* @param key
* @param value
*/
void put(K key ,V value) ;
/**
* value ,
* @param key
* @param value
* @param expire
*/
void put(K key ,V value , long expire ) ;
/**
*
* @param key
* @return
*/
V get(K key);
/**
*
*
* @return
*/
int eliminate();
/**
*
* @return
*/
boolean isFull();
/**
*
*
* @param key
*/
void remove(K key);
/**
*
*/
void clear();
/**
*
*
* @return
*/
int getCacheSize();
/**
*
*/
boolean isEmpty();
}기본 실현 추상 류
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/**
*
*/
public abstract class AbstractCacheMap<K,V> implements Cache<K,V> {
class CacheObject<K2,V2> {
CacheObject(K2 key, V2 value, long ttl) {
this.key = key;
this.cachedObject = value;
this.ttl = ttl;
this.lastAccess = System.currentTimeMillis();
}
final K2 key;
final V2 cachedObject;
long lastAccess; //
long accessCount; //
long ttl; // (time-to-live)
boolean isExpired() {
if (ttl == 0) {
return false;
}
return lastAccess + ttl < System.currentTimeMillis();
}
V2 getObject() {
lastAccess = System.currentTimeMillis();
accessCount++;
return cachedObject;
}
}
protected Map<K,CacheObject<K,V>> cacheMap;
private final ReentrantReadWriteLock cacheLock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = cacheLock.readLock();
private final Lock writeLock = cacheLock.writeLock();
protected int cacheSize; // , 0 ->
protected boolean existCustomExpire ; //
public int getCacheSize() {
return cacheSize;
}
protected long defaultExpire; // , 0 ->
public AbstractCacheMap(int cacheSize ,long defaultExpire){
this.cacheSize = cacheSize ;
this.defaultExpire = defaultExpire ;
}
public long getDefaultExpire() {
return defaultExpire;
}
protected boolean isNeedClearExpiredObject(){
return defaultExpire > 0 || existCustomExpire ;
}
public void put(K key, V value) {
put(key, value, defaultExpire );
}
public void put(K key, V value, long expire) {
writeLock.lock();
try {
CacheObject<K,V> co = new CacheObject<K,V>(key, value, expire);
if (expire != 0) {
existCustomExpire = true;
}
if (isFull()) {
eliminate() ;
}
cacheMap.put(key, co);
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
/**
* {@inheritDoc}
*/
public V get(K key) {
readLock.lock();
try {
CacheObject<K,V> co = cacheMap.get(key);
if (co == null) {
return null;
}
if (co.isExpired() == true) {
cacheMap.remove(key);
return null;
}
return co.getObject();
}
finally {
readLock.unlock();
}
}
public final int eliminate() {
writeLock.lock();
try {
return eliminateCache();
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
/**
*
*
* @return
*/
protected abstract int eliminateCache();
public boolean isFull() {
if (cacheSize == 0) {//o ->
return false;
}
return cacheMap.size() >= cacheSize;
}
public void remove(K key) {
writeLock.lock();
try {
cacheMap.remove(key);
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
public void clear() {
writeLock.lock();
try {
cacheMap.clear();
}
finally {
writeLock.unlock();
}
}
public int size() {
return cacheMap.size();
}
public boolean isEmpty() {
return size() == 0;
}
}LRU 캐 시 구현 클래스
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* LRU
* @author Wen
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class LRUCache<K, V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public LRUCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize , defaultExpire) ;
//linkedHash LRU ， ， ， ， ， ， ，
this.cacheMap = new LinkedHashMap<K, CacheObject<K, V>>( cacheSize +1 , 1f,true ) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(
Map.Entry<K, CacheObject<K, V>> eldest) {
return LRUCache.this.removeEldestEntry(eldest);
}
};
}
private boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, CacheObject<K, V>> eldest) {
if (cacheSize == 0)
return false;
return size() > cacheSize;
}
/**
* ,linkedHashMap LRU
*/
@Override
protected int eliminateCache() {
if(!isNeedClearExpiredObject()){ return 0 ;}
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
int count = 0 ;
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if(cacheObject.isExpired() ){
iterator.remove();
count++ ;
}
}
return count;
}
}LFU 구현 클래스
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
//LFU
public class LFUCache<K,V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public LFUCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize, defaultExpire);
cacheMap = new HashMap<K, CacheObject<K,V>>(cacheSize+1) ;
}
/**
*
*
*/
@Override
protected int eliminateCache() {
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
int count = 0 ;
long minAccessCount = Long.MAX_VALUE ;
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if(cacheObject.isExpired() ){
iterator.remove();
count++ ;
continue ;
}else{
minAccessCount = Math.min(cacheObject.accessCount , minAccessCount) ;
}
}
if(count > 0 ) return count ;
if(minAccessCount != Long.MAX_VALUE ){
iterator = cacheMap.values().iterator();
while(iterator.hasNext()){
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
cacheObject.accessCount -= minAccessCount ;
if(cacheObject.accessCount <= 0 ){
iterator.remove();
count++ ;
}
}
}
return count;
}
}FIFO 실현 클래스
import java.util.Iterator;
import java.util.LinkedHashMap;
/**
* FIFO
* @author Wen
*
* @param <K>
* @param <V>
*/
public class FIFOCache<K, V> extends AbstractCacheMap<K, V> {
public FIFOCache(int cacheSize, long defaultExpire) {
super(cacheSize, defaultExpire);
cacheMap = new LinkedHashMap<K, CacheObject<K, V>>(cacheSize + 1);
}
@Override
protected int eliminateCache() {
int count = 0;
K firstKey = null;
Iterator<CacheObject<K, V>> iterator = cacheMap.values().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
CacheObject<K, V> cacheObject = iterator.next();
if (cacheObject.isExpired()) {
iterator.remove();
count++;
} else {
if (firstKey == null)
firstKey = cacheObject.key;
}
}
if (firstKey != null && isFull()) {// ,
cacheMap.remove(firstKey);
}
return count;
}
}이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
프로그래머스 캐시(LV2)지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다. 어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고...
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