Hashtable的超时机制
我有一个哈希表，在流量很大的情况下。 我想为哈希表添加超时机制，删除太旧的记录。 我担心的是， – 它应该是轻量级的 – 删除操作没有时间关键。 我的意思是（超时值是1小时）删除操作可以在1小时或1小时15分钟后。 没有问题。
我的意见是，我创建了一个大数组（作为环形缓冲区），存储时间和哈希表键，当添加到哈希表时，使用数组索引查找数组上的下一个插槽时间，如果数组插槽为空，则插入时间和HT键，如果数组槽不为空，则比较发生超时的插入时间。
如果超时发生从Hashtable中删除（如果尚未删除）则不会发生超时，增加索引直到找到空槽或时间数组槽。 从哈希表中删除时，大数组上没有操作。
不久，对于Hashtable的每个添加操作，可以从哈希表中删除1个timeouted元素或不执行任何操作。
您的优雅和轻量级解决方案是什么？
谢谢你的帮助，
您应该考虑使用LinkedHashMap或WeakHashMap 。
前者有一个构造函数，用于将元素的迭代顺序设置为上次访问的顺序; 这使删除太旧的元素变得微不足道。 并且可以重写其removeEldestEntry方法，以定义自己的策略，以便在插入新条目后自动删除最旧条目。
后者使用对密钥的弱引用，因此任何没有其他引用的密钥都可以自动进行垃圾回收。
我的方法是使用Guava MapMaker ：
ConcurrentMap graphs = new MapMaker() .maximumSize(100) .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS) .makeComputingMap( new Function() { public MyValue apply(String string) { return calculateMyValue(string); } });
这可能不完全是你所描述的，但它可能足够接近。 而且它更容易制作（加上它使用经过充分测试的代码库）。
请注意，您可以通过在make*()调用之前调用不同的方法来调整生成的Map的行为。
我认为更简单的解决方案是使用Apache Commons Collections中的 LRUMap 。 当然，如果您喜欢或想要学习，您可以编写自己的数据结构，但这个问题非常普遍，存在许多现成的解决方案。 （我相信其他人也会指出你的其他实现，经过一段时间你的问题将从他们中选择正确的:) 🙂
假设您的缓存结构中当前访问量最大的项目占很大比例，您可能会随机选择要删除的项目（删除非常有用的内容的可能性很小）。 我已经使用过这种技术，在这个特定的应用程序中，它运行得非常好，并且接下来没有实施。