Java에서 LRU 캐시를 사용하기 쉽고 간단합니다.

Question

구현하기가 쉽지만 이미 존재하는 것을 재사용하고 싶습니다.

문제 다른 페이지, 역할에 대한 구성을 XML에서로드하므로 입력의 조합이 상당히 증가 할 수 있다는 점을 해결하고 싶습니다 (그러나 99 %에서는 그렇지 않습니다) . 이 1 %를 처리하기 위해 캐시에있는 항목의 최대 개수를 갖고 싶습니다 ...

아파치 공유지에서 org.apache.commons.collections.map.LRUMap을 찾았지만 괜찮아 보이기를 원합니다. 또한 다른 것을 확인하십시오. 어떤 추천?

Answer 1

당신은 LinkedHashMap (자바 1.4 이상)를 사용할 수 있습니다 :

// Create cache 
final int MAX_ENTRIES = 100; 
Map cache = new LinkedHashMap(MAX_ENTRIES+1, .75F, true) { 
    // This method is called just after a new entry has been added 
    public boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { 
     return size() > MAX_ENTRIES; 
    } 
}; 

// Add to cache 
Object key = "key"; 
cache.put(key, object); 

// Get object 
Object o = cache.get(key); 
if (o == null && !cache.containsKey(key)) { 
    // Object not in cache. If null is not a possible value in the cache, 
    // the call to cache.contains(key) is not needed 
} 

// If the cache is to be used by multiple threads, 
// the cache must be wrapped with code to synchronize the methods 
cache = (Map)Collections.synchronizedMap(cache); 

Answer 2

이 오래된 질문이지만, 후손을 위해 내가 LRUMap 달리, 스레드 안전 인 ConcurrentLinkedHashMap를 나열하고 싶었다. 사용법은 매우 간단합니다 :

ConcurrentMap<K, V> cache = new ConcurrentLinkedHashMap.Builder<K, V>() 
    .maximumWeightedCapacity(1000) 
    .build(); 

그리고 문서는 LRU 캐시 크기 기반 대신 숫자 -의 - 항목 기반의 만드는 방법 같은 좋은 examples을 가지고 있습니다.

Answer 3

나는 또한 동일한 문제가 있었고 어떤 좋은 라이브러리도 찾지 못했습니다 ... 그래서 내 자신을 만들었습니다.

simplelrucache는 TTL을 지원하는 스레드 세이프, 매우 단순한 비 분산 LRU 캐싱을 제공합니다. 그것은 ConcurrentLinkedHashMap

에 따라 두 가지 구현

• 동시 제공은 당신이 그것을 here을 찾을 수의 LinkedHashMap

에 따라 동기화.

Answer 4

Here은 Java에서 매우 간단하고 사용하기 쉬운 LRU 캐시입니다. 짧고 간단하지만 생산 품질입니다. 코드가 설명되어 있으며 (README.md 참고) 일부 단위 테스트가 있습니다.

Answer 5

다음은 메모리에 최적의 수의 요소를 유지할 수 있도록 구현 한 것입니다.

핵심은 MRU 개체에 대해 LinkedHashMap과 LRU 개체에 WeakHashMap의 조합을 사용하고 있기 때문에 현재 어떤 개체가 사용되고 있는지 추적 할 필요가 없다는 것입니다. 캐시 용량은 GC가 유지할 수있는 MRU 크기에 더한 값 이상입니다. 객체가 MRU에서 떨어져 나올 때마다 GC가 해당 객체를 가질 때까지 LRU로 이동합니다.

public class Cache<K,V> { 
final Map<K,V> MRUdata; 
final Map<K,V> LRUdata; 

public Cache(final int capacity) 
{ 
    LRUdata = new WeakHashMap<K, V>(); 

    MRUdata = new LinkedHashMap<K, V>(capacity+1, 1.0f, true) { 
     protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> entry) 
     { 
      if (this.size() > capacity) { 
       LRUdata.put(entry.getKey(), entry.getValue()); 
       return true; 
      } 
      return false; 
     }; 
    }; 
} 

public synchronized V tryGet(K key) 
{ 
    V value = MRUdata.get(key); 
    if (value!=null) 
     return value; 
    value = LRUdata.get(key); 
    if (value!=null) { 
     LRUdata.remove(key); 
     MRUdata.put(key, value); 
    } 
    return value; 
} 

public synchronized void set(K key, V value) 
{ 
    LRUdata.remove(key); 
    MRUdata.put(key, value); 
} 
}