1.LRU是什么？
LRU，Least Recently Used，最近最少使用，也就是优先淘汰最近最少使用的元素。
2.如何使用LinkedHashMap实现LRU?
简而言之，就是将LinedHashMap的accessOrder设为true即可。
demo实现如下：
package com.hikvision.dai.didi;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
* @Classname LRU
* @Description LRU
* @Date 2023/4/22 21:16
* @Created by Chamption-Dai
*/
public class LRU<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
/**
* 保存缓存的容量
*/
private Integer cache;
/**
* 构造函数
*
* @param cache 缓存容量
* @param loadFactor 负载因子
*/
public LRU(int cache, float loadFactor) {
//linkedHashMap中的accessOrder设为true
super(cache, loadFactor, true);
this.cache = cache;
}
/**
* 重写removeEldestEntry()方法设置何时移除旧元素
*
* @param eldest 最好使用的元素
* @return boolean
*/
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
//当元素容量大鱼设置的缓存容量，就开始移除最少使用的元素
return size() > this.cache;
}
public Integer getInitialCap() {
return cache;
}
public void setInitialCap(Integer cache) {
this.cache = cache;
}
}
测试一下：
package com.hikvision.dai.didi;
/**
* @Classname LRUTest
* @Description LRUTest
* @Date 2023/4/22 21:00
* @Created by Chamption-dai
*/
public class LRUTest {
public static void main(String[] args) {
//设置缓存大小为5，负载因子为0.75f
LRU<String, Integer> lru = new LRU<>(5, 0.75f);
//添加元素：
lru.put("1", 1);
lru.put("2", 2);
lru.put("3", 3);
lru.put("4", 4);
lru.put("5", 5);
System.out.println(lru); //输出：{1=1, 2=2, 3=3, 4=4, 5=5}
lru.put("100", 100);
System.out.println(lru); //输出：{2=2, 3=3, 4=4, 5=5, 100=100} ,现象：最开始添加的“最老“的”1=1被移除了
//使用entry:("3",3)
lru.get("3");
//调用get()或者put(),LinkedHashMap中的双向链表会把对应的元素放在链表的末尾，3=3目前是最年轻的
System.out.println(lru); //输出：{2=2, 4=4, 5=5, 100=100, 3=3}。
lru.put("200", 200);
System.out.println(lru); //{4=4, 5=5, 100=100, 3=3, 200=200}，现象，最老的“2=2”被移除了
}
}
3.LinkedHashMap源码分析
3.1 LinkedHashMap简介
LinkedHashMap内部维护了一个双向链表，能保证元素按插入的顺序访问，也能以访问顺序访问，可以用来实现LRU缓存策略。
LinkedHashMap可以看成是 LinkedList + HashMap。
3.2 继承体系
3.3 内部数据存储结构
HashMap是（数组 + 单链表 + 红黑树）的存储结构，那LinkedHashMap是怎么存储的呢？
通过上面的继承体系，我们知道它继承了HashMap，所以它的内部也有这三种结构，但是它还额外添加了一种“双向链表”的结构存储所有元素的顺序。
添加删除元素的时候需要同时维护在HashMap中的存储，也要维护在LinkedList中的存储，所以性能上来说会比HashMap稍慢。
3.4源码解析
属性：
/**
* The head (eldest) of the doubly linked list.(双向链表头节点)
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> head;
/**
* The tail (youngest) of the doubly linked list.(双向链表尾节点)
*/
transient LinkedHashMap.Entry<K,V> tail;
/**
* The iteration ordering method for this linked hash map: <tt>true</tt>
* for access-order, <tt>false</tt> for insertion-order.
* 是否按访问顺序排序
*/
final boolean accessOrder;
构造方法：
public LinkedHashMap() {
super();
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity) {
super(initialCapacity);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
super(initialCapacity, loadFactor);
accessOrder = false;
}
public LinkedHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
super();
accessOrder = false;
putMapEntries(m, false);
}
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}
前四个构造方法accessOrder都等于false，说明双向链表是按插入顺序存储元素。
最后一个构造方法accessOrder从构造方法参数传入，如果传入true，则就实现了按访问顺序存储元素，这也是实现LRU缓存策略的关键。
afterNodeInsertion(boolean evict)方法
在节点插入之后做些什么，在HashMap中的putVal()方法中被调用，可以看到HashMap中这个方法的实现为空。
void afterNodeInsertion(boolean evict) { // possibly remove eldest
LinkedHashMap.Entry<K,V> first;
if (evict && (first = head) != null && removeEldestEntry(first)) {
K key = first.key;
removeNode(hash(key), key, null, false, true);
}
}
//上述实现LRU重写了该方法，重写removeEldestEntry()可以实现不同的缓存机制
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}
evict，英：/ɪˈvɪkt/ 美：/ɪˈvɪkt/ 驱逐、逐出的意思。
（1）如果evict为true，且头节点不为空，且确定移除最老的元素，那么就调用HashMap.removeNode()把头节点移除（这里的头节点是双向链表的头节点，而不是某个桶中的第一个元素）；
（2）HashMap.removeNode()从HashMap中把这个节点移除之后，会调用afterNodeRemoval()方法；
（3）默认removeEldestEntry()方法返回false，也就是不删除元素。
afterNodeAccess(Node e)方法
在节点访问之后被调用，主要在put()已经存在的元素或get()时被调用，如果accessOrder为true，调用这个方法把访问到的节点移动到双向链表的末尾。
void afterNodeAccess(Node<K,V> e) { // move node to last
LinkedHashMap.Entry<K,V> last;
// 如果accessOrder为true，并且访问的节点不是尾节点
if (accessOrder && (last = tail) != e) {
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
// 把p节点从双向链表中移除
p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a != null)
a.before = b;
else
last = b;
// 把p节点放到双向链表的末尾
if (last == null)
head = p;
else {
p.before = last;
last.after = p;
}
// 尾节点等于p
tail = p;
++modCount;
}
}
（1）如果accessOrder为true，并且访问的节点不是尾节点；
（2）从双向链表中移除访问的节点；
（3）把访问的节点加到双向链表的末尾；（末尾为最新访问的元素）
afterNodeRemoval(Node e)方法
在节点被删除之后调用的方法。
void afterNodeRemoval(Node<K,V> e) { // unlink
LinkedHashMap.Entry<K,V> p =
(LinkedHashMap.Entry<K,V>)e, b = p.before, a = p.after;
p.before = p.after = null;
if (b == null)
head = a;
else
b.after = a;
if (a == null)
tail = b;
else
a.before = b;
}
直接将节点从双向链表中移除。
get(Object key)方法
获取元素
public V get(Object key) {
Node<K,V> e;
if ((e = getNode(hash(key), key)) == null)
return null;
if (accessOrder)
afterNodeAccess(e);
return e.value;
}
如果查找到了元素，且accessOrder为true，则调用afterNodeAccess()方法把访问的节点移到双向链表的末尾。
源码总结
（1）LinkedHashMap继承自HashMap，具有HashMap的所有特性；
（2）LinkedHashMap内部维护了一个双向链表存储所有的元素；
（3）如果accessOrder为false，则可以按插入元素的顺序遍历元素；
（4）如果accessOrder为true，则可以按访问元素的顺序遍历元素；
（5）LinkedHashMap的实现非常精妙，很多方法都是在HashMap中留的钩子（Hook），直接实现这些Hook就可以实现对应的功能了，并不需要再重写put()等方法；
（6）默认的LinkedHashMap并不会移除旧元素，如果需要移除旧元素，则需要重写removeEldestEntry()方法设定移除策略；文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-423502.html
（7）LinkedHashMap可以用来实现LRU缓存淘汰策略；文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-423502.html
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