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关于taobao的LRU最近最少使用置换算法定义的GoogleConcurrentLruCache源码分析说明

标签:taobao,LRU,最近最少使用算法,GoogleConcurrentLruCache     发布时间:2018-12-29   

一、前言

关于taobao的tddl-common包（5.1.0）的com.taobao.tddl.common.utils.GoogleConcurrentLruCache最近最少使用置换算法，详见源码说明。

二、源码说明

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package com.taobao.tddl.common.utils;
 
import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.ConcurrentLinkedHashMap;
import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.ConcurrentLinkedHashMap.Builder;
import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.EvictionListener;
import com.googlecode.concurrentlinkedhashmap.Weighers;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
 
public class GoogleConcurrentLruCache<K, V>
{
  private ConcurrentLinkedHashMap<K, V> cache;
  private static final int DEFAULT_CAPACITY = 389;
  public static final int DEFAULT_CONCURENCY_LEVEL = 64;
  private AtomicLong get;
  private AtomicLong hit;
 
  public GoogleConcurrentLruCache()
  {
    this(389);
  }
 
  public GoogleConcurrentLruCache(int capacity)
  {
    this.get = new AtomicLong(0L);
    this.hit = new AtomicLong(0L);
 
    if (capacity <= 0) {
      capacity = 389;
    }
 
    this.cache = new ConcurrentLinkedHashMap.Builder().maximumWeightedCapacity(capacity).weigher(Weighers.singleton()).concurrencyLevel(64).build();
  }
 
  public GoogleConcurrentLruCache(int capacity, EvictionListener<K, V> listener)
  {
    this.get = new AtomicLong(0L);
    this.hit = new AtomicLong(0L);
 
    if (capacity <= 0) {
      capacity = 389;
    }
 
    this.cache = new ConcurrentLinkedHashMap.Builder().maximumWeightedCapacity(capacity).weigher(Weighers.singleton()).concurrencyLevel(64).listener(listener).build();
  }
 
  public long capacity()
  {
    return this.cache.capacity();
  }
 
  public boolean isEmpty() {
    return this.cache.isEmpty();
  }
 
  public int size() {
    return this.cache.size();
  }
 
  public void clear() {
    this.cache.clear();
  }
 
  public V get(Object key) {
    Object v = this.cache.get(key);
    this.get.addAndGet(1L);
    if (v != null) {
      this.hit.addAndGet(1L);
    }
 
    return v;
  }
 
  public void put(K key, V value) {
    this.cache.put(key, value);
  }
 
  public boolean putIfAbsent(K key, V value) {
    return (this.cache.putIfAbsent(key, value) == null);
  }
 
  public boolean replace(K key, V old, V value) {
    return this.cache.replace(key, old, value);
  }
 
  public void remove(K key) {
    this.cache.remove(key);
  }
 
  public Set<K> keySet() {
    return this.cache.keySet();
  }
 
  public Set<K> hotKeySet(int n) {
    return this.cache.descendingKeySetWithLimit(n);
  }
 
  public boolean containsKey(K key) {
    return this.cache.containsKey(key);
  }
 
  public String getStatus() {
    StringBuilder sb = new StringBuilder();
    sb.append("current size:");
    sb.append(this.cache.size());
    sb.append(" get:");
    sb.append(this.get);
    sb.append(" hit:");
    sb.append(this.hit);
    sb.append(" hit ratio:");
    if (this.get.longValue() > 0L) {
      sb.append(this.hit.doubleValue() / this.get.doubleValue() * 100.0D);
      sb.append("%");
    } else {
      sb.append("--");
    }
 
    this.get.set(0L);
    this.hit.set(0L);
 
    return sb.toString();
  }
}
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