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LinkedHashMap实现LRU以及其在spring-mvc中AbstractCachingViewResolver运用

一、LinkedHashMap实现LRU

1、LinkedHashMap有一个三个参数的构造函数，new LinkedHashMap<Object, View>(size, 0.75f, true)，其中第三个参数accessOrder的作用是如果元素被访问的情况下，是否把元素添加到链表的尾部。结合LinkedHashMap的一个protected的removeEldestEntry方法，可以实现LRU（即最久没访问的移除）。

LinkedHashMap
   
     map = new LinkedHashMap
    
     (100, 0.75f, true);		map.put("1", "a");		map.put("2", "b");		map.put("3", "c");		map.put("4", "d");		for (Iterator
     
    
   

从上面我们可以看到，元素添加abcd，如果没有使用下面的get方法，那么遍历的时候，结果也是abcd，但是get元素后，元素被移动到尾部，即等于这个元素移动到最新添加的位置，那么最后的结果就变成了cdab。

2、LinkedHashMap如何实现LRU，LRU是缓存淘汰策略里的一种，即最久没有使用进行移除，上面说的removeEldestEntry方法，如果返回ture，并且当容器的size大于初始给定的size时，那么就会移除掉链表的最前面的元素。看下面的案例。

// 如果对LinkedHashMap的removeEldestEntry方法进行复写，即大于容量，进行移除最先插入的。		LinkedHashMap
   
     map2 = new LinkedHashMap
    
     (20, 0.75f, true){			protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry
     
       eldest) {				if (size() > 20) {					return true;				}else {					return false;				}			}		};		for (int i = 0; i < 30; i++) {			map2.put(i+"", i);			if(i>15) {				map2.get(i+"");			}		}		// 因为最后添加的15个元素持续被添加到map的结尾，那么最先添加10个元素就会被移除。		System.out.println(map2);
     
    
   

二、AbstractCachingViewResolver中的运用

AbstractCachingViewResolver是用来创建View的抽象基类，其创建功能是由子类模板方法实现的，它的主要功能就是缓存创建的View，但是为了不会无限的创建View，占用内存空间，这个类就利用LinkedHashMap的三个构造函数，在缓存1000个view后，会自动移除最久没访问的View对象。

细节实现是其内部有二个map变量，其中一个ConcurrentHashMap的实现用来快速读取view，如果我们无限缓存，就不必要引入另外一个LinkedHashMap了，另外一个map的作用就是同步创建更新删除View，并且LinkedHashMap加锁更新的时候也对ConcurrentHashMap进行了更新，这样我们就达到了利用一个非线程安全的LinkedHashMap利用加锁操作实现LRU的同时，对只提供访问的ConcurrentHashMap也进行了LRU的移除操作。

代码演示：

/**	 * MyCacheViewResolve的演示	 * 创建30个view，当容量大于限制20个时，会进行移除，而viewCreationCache只有put操作访问，没有获取操作	 * 即是移除最先添加的，最终结果就是10-29的view存在。	 */	public static void main(String[] args) throws Exception {		MyCacheViewResolve resolve = new MyCacheViewResolve();		for (int i = 0; i < 30; i++) {			resolve.resolveViewName("view"+i);		}		System.out.println(resolve); // 10-29存在。	}}class MyCacheViewResolve {	public static final int DEFAULT_CACHE_LIMIT = 20;	private volatile int cacheLimit = DEFAULT_CACHE_LIMIT;	private final Map
   
     viewAccessCache = new ConcurrentHashMap
    
     (DEFAULT_CACHE_LIMIT);	@SuppressWarnings("serial")	private final Map
     
       viewCreationCache = new LinkedHashMap
      
       (DEFAULT_CACHE_LIMIT, 0.75f, true) {		@Override		protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry
       
         eldest) {			if (size() > cacheLimit) { // 大于cachelimit时，reutrn true,能删除自身的，并且额外移除viewAccessCache的				viewAccessCache.remove(eldest.getKey());				return true;			} else {				return false;			}		}	};	@Override	public String toString() {		return "MyCacheViewResolve [viewAccessCache=" + viewCreationCache + "]";	}	public View resolveViewName(String viewName) throws Exception {		View view = this.viewAccessCache.get(viewName); // 从concurrentMap缓存中取		if (view == null) {			synchronized (this.viewCreationCache) { // 空就同步双检CreateMap创建				view = this.viewCreationCache.get(viewName); //				if (view == null) {					view = createView(viewName);					if (view != null) {						this.viewAccessCache.put(viewName, view);						this.viewCreationCache.put(viewName, view);					}				}			}		}		return view;	}	private View createView(String viewName) {		return new View(viewName);	}	public void removeFromCache(String viewName) {		synchronized (this.viewCreationCache) {			this.viewAccessCache.remove(viewName);			this.viewCreationCache.remove(viewName);		}	}}class View {	private String name;	public View(String name) {		this.name = name;	}	@Override	public String toString() {		return "View [name=" + name + "]";	}}
       
      
     
    
   

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