实现

通过重写 LinkedHashMap.removeEldestEntry 方法可以实现一个最简单的具有淘汰机制的缓存。

class LRUHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V>{

        private final int maximumSize;

        public LRUHashMap(int maximumSize) {
            super(maximumSize);
            this.maximumSize = maximumSize;
        }

        /**
         * 该方法会在put时候调用，如果为true，删除最老的Item
         * @param eldest 最老的Item
         * @return 是否删除
         */
        @Override
        protected boolean removeEldestEntry(Entry eldest) {
            return size() > maximumSize;
        }

        public synchronized V getValue(K key) {
            return get(key);
        }

        public synchronized void putValue(K key, V value) {
            put(key, value);
        }

        public synchronized V removeValue(K key) {
            return remove(key);
        }
}

使用方式

LRUHashMap<String, Object> lruMap = new LRUHashMap<>(10);
for (int i = 1; i <= 11; i++) {
    lruMap.put(String.valueOf(i), "val-" + i);
}
System.out.println(lruMap);

LRU（最近最少被使用）

LRU 是常见的缓存淘汰算法之一。LRU 的核心思想是基于 “如果数据最近被访问过，它在未来也极有可能访问过” 。同样把缓存看成一个队列，访问一个数据时，如果缓存中不存在，则插入到队列尾部；如果缓存中存在，则把该数据移动到队列尾部。当执行淘汰操作时，同样从队列的头部开始淘汰。
如下图：

当有热点数据时，LRU算法效率很好，可以保持热点数据不被淘汰。但是依然有个问题，如果有个数据在1个小时的前59分钟访问了1万次(可见这是个热点数据)，再后一分钟没有访问这个数据，但是有其他的数据访问，就会导致了我们这个热点数据被淘汰。