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com.dahuatech.hutool.cache.impl.LRUCache Maven / Gradle / Ivy

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package com.dahuatech.hutool.cache.impl;

import com.dahuatech.hutool.core.map.FixedLinkedHashMap;

import java.util.Iterator;

/**
 * LRU (least recently used)最近最久未使用缓存
* 根据使用时间来判定对象是否被持续缓存
* 当对象被访问时放入缓存,当缓存满了,最久未被使用的对象将被移除。
* 此缓存基于LinkedHashMap,因此当被缓存的对象每被访问一次,这个对象的key就到链表头部。
* 这个算法简单并且非常快,他比FIFO有一个显著优势是经常使用的对象不太可能被移除缓存。
* 缺点是当缓存满时,不能被很快的访问。 * * @author Looly,jodd * @param 键类型 * @param 值类型 */ public class LRUCache extends AbstractCache { private static final long serialVersionUID = 1L; /** * 构造
* 默认无超时 * * @param capacity 容量 */ public LRUCache(int capacity) { this(capacity, 0); } /** * 构造 * * @param capacity 容量 * @param timeout 默认超时时间,单位:毫秒 */ public LRUCache(int capacity, long timeout) { if (Integer.MAX_VALUE == capacity) { capacity -= 1; } this.capacity = capacity; this.timeout = timeout; // 链表key按照访问顺序排序,调用get方法后,会将这次访问的元素移至头部 cacheMap = new FixedLinkedHashMap>(capacity); } // ---------------------------------------------------------------- prune /** 只清理超时对象,LRU的实现会交给LinkedHashMap */ @Override protected int pruneCache() { if (isPruneExpiredActive() == false) { return 0; } int count = 0; Iterator> values = cacheMap.values().iterator(); CacheObj co; while (values.hasNext()) { co = values.next(); if (co.isExpired()) { values.remove(); onRemove(co.key, co.obj); count++; } } return count; } }




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