1.LRU算法

LRU算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
1.使用LinkedHashMap实现
LinkedHashMap底层就是用的HashMap加双链表实现的，而且本身已经实现了按照访问顺序的存储。此外，LinkedHashMap中本身就实现了一个方法removeEldestEntry用于判断是否需要移除最不常读取的数，方法默认是直接返回false，不会移除元素，所以需要重写该方法。即当缓存满后就移除最不常用的数。
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
2.LRU-K
LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。
相比LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候，才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时，LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。
3.two queue
Two queues（以下使用2Q代替）算法类似于LRU-2，不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列（注意这不是缓存数据的）改为一个FIFO缓存队列，即：2Q算法有两个缓存队列，一个是FIFO队列，一个是LRU队列。当数据第一次访问时，2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面，当数据第二次被访问时，则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面，两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。
3.Multi Queue(MQ)
MQ算法根据访问频率将数据划分为多个队列，不同的队列具有不同的访问优先级，其核心思想是：优先缓存访问次数多的数据。
在这里插入图片描述

2.LinkedHashMap

/**
 * Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
 * specified initial capacity, load factor and ordering mode.
 *
 * @param  initialCapacity the initial capacity
 * @param  loadFactor      the load factor
 * @param  accessOrder     the ordering mode - <tt>true</tt> for
 *         access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
 * @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
 *         or the load factor is nonpositive
 */
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
                     float loadFactor,
                     boolean accessOrder) {
    super(initialCapacity, loadFactor);
    this.accessOrder = accessOrder;
}

参数说明：
1.initialCapacity 初始容量大小，使用无参构造方法时，此值默认是16
2.loadFactor 加载因子，使用无参构造方法时，此值默认是 0.75
3.faccessOrder false：基于插入顺序 true：基于访问顺序
我们常说linkedHashMap是数组+链表（双向循环链表）

/**
 * HashMap.Node subclass for normal LinkedHashMap entries.
 */
static class Entry<K,V> extends HashMap.Node<K,V> {
    Entry<K,V> before, after;
    Entry(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) {
        super(hash, key, value, next);
    }
}

这是LinkedHashMap的Entry，相比其父类HashMap而言多了befor和after，所以这里就有了4个成员变量：
·hash值（这个容易被忽略）
·key 和 value 两个变量
·用于维护哈希表的 next
·用于维护双向循环链表的 before 和 after
这里找了一个图片，可以作为参考加强理解
在这里插入图片描述
扩容
扩容时机：当map中包含的entry数量大于等于容量x加载因子即initialCapacity x loadFactor 。
扩容机制：2倍！当size大于等于threshold的时候，并不一定会触发扩容机制，但是会很可能就触发扩容机制，只要有一个新建的Entry出现哈希冲突，则立刻resize。
AccessOrder
accessOrder默认为faslse。这里需要介绍一下这个布尔值，它是双向链表中元素排序规则的标志位。
（1）accessOrder若为false，遍历双向链表时，是按照插入顺序排序。
（2）accessOrder若为true，表示双向链表中的元素按照访问的先后顺序排列，最先遍历到（链表头）的是最近最少使用的元素。
只要是put进来的新元素，不管accessOrder标志位是什么，均将新元素放到双链表尾部，并且可以在需要实现Lru算法时时覆写removeEldestEntry方法，剔除最近最少使用的节点。还有两种情况，get获取元素、还有put进Key已经存在的元素，即调用recordAccess的这两种情况下，这个时候标志位就起作用了，accessOrder为fasle时，什么也不做，也就是说当我们放入已经存在Key的键值对或get操作时，它在双链表中的位置是不会变的。accessOrder设置为true时，上述两种情况会将相关元素放置到双链表的尾部。在缓存的角度来看，这就是所谓的“脏数据”，即最近被访问过的数据，因此在需要清理内存时（添加进新元素时），就可以将双链表头节点（空节点）后面那个节点剔除。
注：
为什么是2倍，是因为性能，具体的请自行查证。
linkedHashMap是线程不安全的，多线程可以参考并发工具包下的ConcurrentHashMap。

引用

https://blog.csdn.net/elricboa/article/details/78847305
https://blog.csdn.net/lansefanggezi123/article/details/79587858
https://blog.csdn.net/jiankeufo/article/details/73332772
https://blog.csdn.net/cds86333774/article/details/50946990
https://blog.csdn.net/u012961566/article/details/72963157
https://blog.csdn.net/u014532901/article/details/78936283
https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/6170590.html

LinkedHashMap初识

1.LRU算法

2.LinkedHashMap

引用

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