前言

面试官：你了解过reids的内存淘汰策略么？
面试者：嗯，了解过，biubiu。。。
面试官：打断一下，如果让你去实现LRU算法，你该如何实现？
面试者：我就会用linkedHashMap实现。。。
面试官：好了，你的情况我大概知道了，你先回去等通知吧
面试者：就是又挂了呗。。

什么是LRU

LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。
如redis的内存淘汰策略就有LRU

算法实现思路

假设定义一个哈希链表阈值为5来存放用户信息，目前缓存了4个用户信息（001,002,003,004），这4个用户按照被访问的时间顺序依次从链表右端插入（001,002,003,004）。
如果现在业务查询005用户,哈希链表中没有则从数据库获取，由于当前容量为超过阈值，可以直接插入到缓存链表中，此时005是最新被访问的用户，则存在哈希链表最右端，那么在最左端的001用户是最近最少访问。（001,002,003,004,005）
如果接下来访问的是002用户信息，则002为最新被访问的用户需要将002位置移动到最右端。（001,003,004,005,002）
如果当前业务查006用户信息，则由于哈希链表中没有需要先到数据库查询，然后再插入到哈希链表中，但由于当前容量为6超过了哈希链表的阈值，则需要先淘汰最近最少访问的用户，也就是要删除哈希链表最左端的001用户，然后才将006插入到哈希链表中最右端。（003,004,005,002,006）

LRU代码实现

/**
 * lru
 * @author winter
 */
public class LRUCache {
    /**
     * 最左端 也是最近最少访问的元素位置
     */
    private  Node head;
    /**
     * 最右端 也是最新被访问的元素位置
     */
    private  Node end;
    /**
     * 缓存的上限
     */
    private int limit;

    private HashMap<String,Node> hashMap;

    public LRUCache(int limit){
        this.limit =limit;
        hashMap = new HashMap<String,Node>();
    }

    /**
     * 获取缓存的内容
     * @param key key
     * @return
     */
    public String get (String key){
        //查询key是否存在，不存在直接返回
        Node node = hashMap.get(key);
        if (node == null){
            return null;
        }
        //存在则需要更新key位置到最右端
        refreshNode(node);
        return node.value;
    }

    /**
     * 添加元素
     * @param key key
     * @param value value
     */
    public void put(String key,String value){
        //获取到节点信息
        Node node = hashMap.get(key);
        //判断key是否存在
        if(node == null){
            //key不存在 则先判断哈希的容量是否有超过阈值
            if(hashMap.size()>=limit){
                //超过阈值先要删掉最左端的元素
                String oldKey=removeNode(head);
                hashMap.remove(oldKey);
            }
            //插入新节点
            node = new Node(key,value);
            addNode(node);
            hashMap.put(key,node);
        }else {
            //key存在，则更新值并刷新key的位置到最右端
            node.value = value;
            refreshNode(node);
        }
    }

    /**
     * 删除元素
     * @param key key
     */
    public void remove (String key){
        //获取到节点信息
        Node node = hashMap.get(key);
        //删除节点
        refreshNode(node);
        //删除元素
        hashMap.remove(key);
    }

    /**
     * 刷新被访问的位置
     * @param node
     */
    private void refreshNode(Node node){
        //如果访问就是最右端则，不需要移动节点
        if(node == end){
            return;
        }
        //不是最右端元素，则需要先删除该元素
        removeNode(node);
        //新增到哈希链表的最右端
        addNode(node);
    }

    /**
     * 删除节点
     * @param node
     * @return
     */
    private String removeNode(Node node){
        if(node == head && node == end){
            //只有一个节点，删除唯一节点
            head = null;
            end = null;
        }else if (node == end){
            //该节点是尾节点
            end = end .pre;
            end =null ;
        } else if(node == head){
            //该节点是头节点
            head = head.next;
            head.pre = null;
        }else {
            //该节点是中间节点
            node.pre.next =node.next;
            node.next.pre = node.pre;
        }

        return node.key;
    }

    /**
     * 插入尾节点
     * @param node
     */
    private void addNode(Node node){
        if (end!=null){
            end.next = node;
            node.pre = end;
            node.next =null;
        }
        end =node;
        if (head == null){
            head = node;
        }
    }

    /**
     * 链表
     */
    class Node {
        Node(String key, String value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }

        public Node pre;
        public Node next;
        public String key;
        public String value;
    }
}