一、概述
Android提供了LRUCache类，可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存。Java提供了LinkedHashMap，可以用该类很方便的实现LRU算法，Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap，进行了极少的改动后就可以实现LRU算法。
二、Java的LRU算法
Java的LRU算法的基础是LinkedHashMap，LinkedHashMap继承了HashMap，并且在HashMap的基础上进行了一定的改动，以实现LRU算法。
1、HashMap
首先需要说明的是，HashMap将每一个节点信息存储在Entry<K,V>结构中。Entry<K,V>中存储了节点对应的key、value、hash信息，同时存储了当前节点的下一个节点的引用。因此Entry<K,V>是一个单向链表。HashMap的存储结构是一个数组加单向链表的形式。每一个key对应的hashCode，在HashMap的数组中都可以找到一个位置；而如果多个key对应了相同的hashCode，那么他们在数组中对应在相同的位置上，这时，HashMap将把对应的信息放到Entry<K,V>中，并使用链表连接这些Entry<K,V>。
static class Entry<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final K key; V value; Entry<K,V> next; int hash; /** * Creates new entry. */ Entry(int h, K k, V v, Entry<K,V> n) { value = v; next = n; key = k; hash = h; } public final K getKey() { return key; } public final V getValue() { return value; } public final V setValue(V newValue) { V oldValue = value; value = newValue; return oldValue; } public final boolean equals(Object o) { if (!(o instanceof Map.Entry)) return false; Map.Entry e = (Map.Entry)o; Object k1 = getKey(); Object k2 = e.getKey(); if (k1 == k2 || (k1 != null && k1.equals(k2))) { Object v1 = getValue(); Object v2 = e.getValue(); if (v1 == v2 || (v1 != null && v1.equals(v2))) return true; } return false; } public final int hashCode() { return Objects.hashCode(getKey()) ^ Objects.hashCode(getValue()); } public final String toString() { return getKey() + "=" + getValue(); } /** * This method is invoked whenever the value in an entry is * overwritten by an invocation of put(k,v) for a key k that's already * in the HashMap. */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { } /** * This method is invoked whenever the entry is * removed from the table. */ void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { } } |
下面贴一下HashMap的put方法的代码，并进行分析
public V put(K key, V value) { if (table == EMPTY_TABLE) { inflateTable(threshold); } if (key == null) return putForNullKey(value); //以上信息不关心，下面是正常的插入逻辑。 //首先计算hashCode int hash = hash(key); //通过计算得到的hashCode，计算出hashCode在数组中的位置 int i = indexFor(hash, table.length); //for循环，找到在HashMap中是否存在一个节点，对应的key与传入的key完全一致。如果存在，说明用户想要替换该key对应的value值，因此直接替换value即可返回。 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; } } //逻辑执行到此处，说明HashMap中不存在完全一致的kye.调用addEntry，新建一个节点保存key、value信息，并增加到HashMap中 modCount++; addEntry(hash, key, value, i); return null; } |
在上面的代码中增加了一些注释，可以对整体有一个了解。下面具体对一些值得分析的点进行说明。
<1> int i = indexFor(hash, table.length);
可以看一下源码：
static int indexFor(int h, int length) {
// assert Integer.bitCount(length) == 1 : "length must be a non-zero power of 2";
return h & (length-1);
}
为什么获得的hashCode(h)要和(length-1)进行按位与运算？这是为了保证去除掉h的高位信息。如果数组大小为8（1000），而计算出的h的值为10（1010），如果直接获取数组的index为10的数据，肯定会抛出数组超出界限异常。所以使用按位与（0111&1010），成功清除掉高位信息，得到2（0010），表示对应数组中index为2的数据。效果与取余相同，但是位运算的效率明显更高。
但是这样有一个问题，如果length为9，获取得length-1信息为8（1000），这样进行位运算，不但不能清除高位数据，得到的结果肯定不对。所以数组的大小一定有什么特别的地方。通过查看源码，可以发现，HashMap无时无刻不在保证对应的数组个数为2的n次方。
首先在put的时候，调用inflateTable方法。重点在于roundUpToPowerOf2方法，虽然它的内容包含大量的位相关的运算和处理，没有看的很明白，但是注释已经明确了，会保证数组的个数为2的n次方。
private void inflateTable(int toSize) {
// Find a power of 2 >= toSize
int capacity = roundUpToPowerOf2(toSize);
threshold = (int) Math.min(capacity * loadFactor, MAXIMUM_CAPACITY + 1);
table = new Entry[capacity];
initHashSeedAsNeeded(capacity);
}
其次，在addEntry等其他位置，也会使用（2 * table.length）、table.length << 1等方式，保证数组的个数为2的n次方。
<2> for (Entry<K,V> e = table[i]; e != null; e = e.next)
因为HashMap使用的是数组加链表的形式，所以通过hashCode获取到在数组中的位置后，得到的不是一个Entry<K,V>，而是一个Entry<K,V>的链表，一定要循环链表，获取key对应的value。
<3> addEntry(hash, key, value, i);
先判断数组个数是否超出阈值，如果超过，需要增加数组个数。然后会新建一个Entry，并加到数组中。
/** * Adds a new entry with the specified key, value and hash code to * the specified bucket. It is the responsibility of this * method to resize the table if appropriate. * * Subclass overrides this to alter the behavior of put method. */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } createEntry(hash, key, value, bucketIndex); } /** * Like addEntry except that this version is used when creating entries * as part of Map construction or "pseudo-construction" (cloning, * deserialization). This version needn't worry about resizing the table. * * Subclass overrides this to alter the behavior of HashMap(Map), * clone, and readObject. */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { Entry<K,V> e = table[bucketIndex]; table[bucketIndex] = new Entry<>(hash, key, value, e); size++; } |
2、LinkedHashMap
LinkedHashMap在HashMap的基础上，进行了修改。首先将Entry由单向链表改成双向链表。增加了before和after两个队Entry的引用。
private static class Entry<K,V> extends HashMap.Entry<K,V> { // These fields comprise the doubly linked list used for iteration. Entry<K,V> before, after; Entry(int hash, K key, V value, HashMap.Entry<K,V> next) { super(hash, key, value, next); } /** * Removes this entry from the linked list. */ private void remove() { before.after = after; after.before = before; } /** * Inserts this entry before the specified existing entry in the list. */ private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) { after = existingEntry; before = existingEntry.before; before.after = this; after.before = this; } /** * This method is invoked by the superclass whenever the value * of a pre-existing entry is read by Map.get or modified by Map.set. * If the enclosing Map is access-ordered, it moves the entry * to the end of the list; otherwise, it does nothing. */ void recordAccess(HashMap<K,V> m) { LinkedHashMap<K,V> lm = (LinkedHashMap<K,V>)m; if (lm.accessOrder) { lm.modCount++; remove(); addBefore(lm.header); } } void recordRemoval(HashMap<K,V> m) { remove(); } } |
同时，LinkedHashMap提供了一个对Entry的引用header（private transient Entry<K,V> header）。header的作用就是永远只是HashMap中所有成员的头（header.after）和尾(header.before)。这样把HashMap本身的数组加链表的格式进行了修改。在LinkedHashMap中，即保留了HashMap的数组加链表的数据保存格式，同时增加了一套header作为开始标记的双向链表（我们暂且称之为header的双向链表）。LinkedHashMap就是通过header的双向链表来实现LRU算法的。header.after永远指向最近最不常使用的那个节点，删除的话，就是删除这个header.after对应的节点。相对的，header.before指向的就是刚刚使用过的那个节点。
LinkedHashMap并没有提供put方法，但是LinkedHashMap重写了addEntry和createEntry方法，如下：
/** * This override alters behavior of superclass put method. It causes newly * allocated entry to get inserted at the end of the linked list and * removes the eldest entry if appropriate. */ void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { super.addEntry(hash, key, value, bucketIndex); // Remove eldest entry if instructed Entry<K,V> eldest = header.after; if (removeEldestEntry(eldest)) { removeEntryForKey(eldest.key); } } /** * This override differs from addEntry in that it doesn't resize the * table or remove the eldest entry. */ void createEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex]; Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old); table[bucketIndex] = e; e.addBefore(header); size++; } |
HashMap的put方法，调用了addEntry方法；HashMap的addEntry方法又调用了createEntry方法。因此可以把上面的两个方法和HashMap中的内容放到一起，方便分析，形成如下方法：
void addEntry(int hash, K key, V value, int bucketIndex) { if ((size >= threshold) && (null != table[bucketIndex])) { resize(2 * table.length); hash = (null != key) ? hash(key) : 0; bucketIndex = indexFor(hash, table.length); } HashMap.Entry<K,V> old = table[bucketIndex]; Entry<K,V> e = new Entry<>(hash, key, value, old); table[bucketIndex] = e; e.addBefore(header); size++; // Remove eldest entry if instructed Entry<K,V> eldest = header.after; if (removeEldestEntry(eldest)) { removeEntryForKey(eldest.key); } } |
同样，先判断是否超出阈值，超出则增加数组的个数。然后创建Entry对象，并加入到HashMap对应的数组和链表中。与HashMap不同的是LinkedHashMap增加了e.addBefore(header);和removeEntryForKey(eldest.key);这样两个操作。
首先分析一下e.addBefore(header)。其中e是LinkedHashMap.Entry对象，addBefore代码如下，作用就是讲header与当前对象相关联，使当前对象增加到header的双向链表的尾部（header.before）：
private void addBefore(Entry<K,V> existingEntry) {
after = existingEntry;
before = existingEntry.before;
before.after = this;
after.before = this;
}
其次是另一个重点，代码如下：
// Remove eldest entry if instructed
Entry<K,V> eldest = header.after;
if (removeEldestEntry(eldest)) {
removeEntryForKey(eldest.key);
}
