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在Java中如何实现线程安全的LRU缓存

P粉602998670

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发布时间:2025-10-25 11:15:02

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来源于php中文网

原创

答案:Java中实现线程安全的LRU缓存可通过继承LinkedHashMap并同步访问,或用ConcurrentHashMap与双向链表手动实现;前者简单但性能低,后者结合读写锁提升并发效率,适用于高并发场景。

在java中如何实现线程安全的lru缓存

在Java中实现线程安全的LRU(Least Recently Used)缓存,核心是结合双向链表和哈希表,并确保多线程环境下的操作安全。可以通过继承 LinkedHashMap 或手动实现一个支持并发访问的数据结构来完成。

使用继承 LinkedHashMap 实现线程安全 LRU 缓存

Java 的 LinkedHashMap 提供了维护插入或访问顺序的能力,通过重写 removeEldestEntry 方法可以轻松实现 LRU 策略。为了保证线程安全,需要用 Collections.synchronizedMap 包装或直接使用同步代码块。

示例代码:

public class SynchronizedLRUCache extends LinkedHashMap {
    private final int capacity;

    public SynchronizedLRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true); // true 表示按访问顺序排序
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > capacity;
    }

    // 必须外部同步访问
    private final Object lock = new Object();

    public V get(K key) {
        synchronized (lock) {
            return super.get(key);
        }
    }

    public V put(K key, V value) {
        synchronized (lock) {
            return super.put(key, value);
        }
    }
}

注意:虽然 LinkedHashMap 本身不是线程安全的,但通过对象锁保护 get 和 put 操作,可实现基本的线程安全。

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使用 ConcurrentHashMap + 双向链表手动实现

更高效且灵活的方式是自己维护一个双向链表与 ConcurrentHashMap 配合,这样能避免锁整个 map,提高并发性能。

关键点:

  • ConcurrentHashMap 存储 key 到节点的映射
  • 用自定义的双向链表管理访问顺序,最近使用的放头部,淘汰时从尾部移除
  • 每个操作使用细粒度锁或原子操作保证一致性

示例结构:

B2S商城系统
B2S商城系统

B2S商城系统B2S商城系统是由佳弗网络工作室凭借专业的技术、丰富的电子商务经验在第一时刻为最流行的分享式购物(或体验式购物)推出的开源程序。开发采用PHP+MYSQL数据库,独立编译模板、代码简洁、自由修改、安全高效、数据缓存等技术的应用,使其能在大浏览量的环境下快速稳定运行,切实节约网站成本,提升形象。注意:如果安装后页面打开出现找不到数据库等错误,请删除admin下的runtime文件夹和a

下载
class Node {
    K key;
    V value;
    Node prev;
    Node next;
    // 构造函数...
}

缓存类中包含:

  • head 和 tail 指针用于维护链表
  • map: ConcurrentHashMap>
  • 容量限制和当前大小
  • 所有修改操作加锁(可用 ReentrantLock)

get 操作流程:

  • 从 map 中查找节点
  • 若存在,将其移到链表头部(表示最新使用)
  • 返回值

put 操作流程:

  • 若 key 已存在,更新值并移至头部
  • 否则创建新节点插入头部
  • 检查是否超容,若是则删除尾部节点及其在 map 中的引用

使用 Java 内置并发工具优化

为提升性能,可考虑:

  • 使用 ReentrantReadWriteLock:读操作共享锁,写操作独占锁,适合读多写少场景
  • 将链表操作与 map 操作统一在同一锁下,避免竞态条件
  • 控制锁粒度,尽量减少同步代码块范围

例如:

private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = lock.readLock();
private final Lock writeLock = lock.writeLock();

get 方法使用 readLock,put 使用 writeLock。

基本上就这些。选择哪种方式取决于性能要求和使用场景。简单场景可用 synchronized 包装 LinkedHashMap;高并发环境推荐手动实现并配合并发容器和锁机制。

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