Java中的LRU缓存实现
我已经看到了以下代码，我认为在addElement方法的实现中有一个无用的while循环。 它应该永远不会出现比size + 1更多的元素，因为已经存在写锁定。 那么为什么addElement方法会删除元素，直到它得到这个条件为真
while(concurrentLinkedQueue.size() >=maxSize) 围绕这个的任何指针都会很棒。
这是实施：
public class LRUCache { private ConcurrentLinkedQueue concurrentLinkedQueue = new ConcurrentLinkedQueue(); private ConcurrentHashMap concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap(); private ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock(); private Lock readLock = readWriteLock.readLock(); private Lock writeLock = readWriteLock.writeLock(); int maxSize=0; public LRUCache(final int MAX_SIZE){ this.maxSize=MAX_SIZE; } public V getElement(K key){ readLock.lock(); try { V v=null; if(concurrentHashMap.contains(key)){ concurrentLinkedQueue.remove(key); v= concurrentHashMap.get(key); concurrentLinkedQueue.add(key); } return v; }finally{ readLock.unlock(); } } public V removeElement(K key){ writeLock.lock(); try { V v=null; if(concurrentHashMap.contains(key)){ v=concurrentHashMap.remove(key); concurrentLinkedQueue.remove(key); } return v; } finally { writeLock.unlock(); } } public V addElement(K key,V value){ writeLock.lock(); try { if(concurrentHashMap.contains(key)){ concurrentLinkedQueue.remove(key); } while(concurrentLinkedQueue.size() >=maxSize){ K queueKey=concurrentLinkedQueue.poll(); concurrentHashMap.remove(queueKey); } concurrentLinkedQueue.add(key); concurrentHashMap.put(key, value); return value; } finally{ writeLock.unlock(); } } }
我想，这里的重点是你需要检查LRU是否达到它的最大尺寸。 这里的检查是NOT（map.size（）> maxSize），它是“> =”。 现在，你可以用“if（map.size（）== maxSize）{…}”替换它 – 在理想条件下，它应该做同样的事情。
但是在不太理想的条件下，如果出于某种原因，有人在地图中放入一个EXTRA条目而不进行检查，那么使用此代码，地图将永远不会再缩小，因为if条件永远不会成立。
所以 – 为什么不“while”和“> =”而不是“if”和“==”？ 相同数量的代码，以及对“意外”条件的更强大。
LRU缓存的简单实现如下所示，while循环仅在调整max size时需要，但不适用于原始操作：
- 在放置期间，移除超级元素。
- 在get期间，将元素移动到顶部。
原始操作将是一次性的。 然后，您可以在此数据结构周围使用普通的同步或读写锁。
当使用读写锁时，对谁来说的公平性是使用的读写锁的问题而不是LRU缓存本身的问题。
这是一个示例实现。