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96SEO 2026-02-20 04:25 17
实现的哈希链表#xff0c;它同时具备双向链表和散列表的特点。
事实上#xff0c;LinkedHashMap
实现的哈希链表它同时具备双向链表和散列表的特点。
事实上LinkedHashMap
缓存是提高数据读取性能的通用技术在硬件和软件设计中被广泛使用例如CPU缓存Glide缓存内存缓存数据库缓存。
由于缓存空间不可能无限大当缓存容量占满时就需要利用某种策略将部分数据换出缓存这就是缓存的淘汰问题/替换策略。
“局部性原理”最近被访问过的数据将来被访问的几率较大最近很久未访问的数据将来访问的几率也较小
会记录每个数据块的访问次数最少访问次数的数据最先被淘汰。
但是有些数据在开始时使用次数很高以后不再使用这些数据就会长时间污染缓存。
可以定期将计数器右移一位形成指数衰减。
在标准的LRU算法上还有一些变型实现这是因为LRU算法本身也存在一些不足。
例如当数据中热点数据较多时LRU能够保证较多的命中率。
但是当有偶然的批量的非热点数据产生时就会讲热点数据寄出缓存是的缓存被污染。
因此LRU也有一些变型。
规则淘汰数据。
当访问一个数据时数据先进入访问计数队列当数据访问次数超过
缓存淘汰算法的实现方案。
经过总结我们可以定义一个缓存系统的基本操作
PS双向链表散列表这种数据结构就叫“哈希链表或链式哈希表”Java的LinkedHashMap就是基于哈希链表的数据结构。
先查询数据是否存在不存在则添加数据存在则更新数据并尝试淘汰数据操作
在每个数据块中记录最近访问的时间戳当数据被访问添加、更新或查询时将数据的时间戳更新到当前时间。
当数组空间已满时则扫描数组淘汰时间戳最小的数据。
需要遍历整个数组找到时间戳最小的数据且在移除数组元素时需要搬运数据整体时间复杂度为
不再直接维护时间戳而是利用链表的顺序隐式维护时间戳的先后顺序。
当数据被访问添加、更新或查询时将数据插入到链表头部。
当空间已满时直接淘汰链表的尾节点。
O(n)我们可以在双向链表的基础上增加散列表将查询操作的时间复杂度降低为
实现的哈希链表它同时具备双向链表和散列表的特点。
事实上LinkedHashMap
removeEldestEntry()。
在每次添加数据时会回调
会维护数据的插入顺序或访问顺序而且封装了淘汰数据的能力。
在迭代器遍历时HashMap
会按照数组顺序遍历桶节点从开发者的视角看是无序的。
而是按照双向链表的顺序从
HashMap在后者的基础上通过双向链表维护节点的插入顺序或访问顺序。
因此我们先回顾下
标记是否淘汰最早的节点。
在初始化、反序列化或克隆等构造过程中evict
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