Java中实现TreeMap缓存驱逐策略

为了提高应用程序速度，缓存是将经常访问的数据存储在内存中的一种方法。当缓存填满时，缓存逐出策略会决定必须删除哪些内容。Java 的 TreeMap 提供了排序映射实现，它可用于创建具有独特驱逐策略的缓存。

TreeMap 通过保持键的顺序使高效的检索和迭代成为可能。在这里，我们将使用以时间戳为键的 TreeMap 来设计缓存逐出策略，其中最旧的项将首先被删除。

LFU（最不常用）缓存驱逐策略
下面是Java中使用TreeMap实现LFU（最不常用）缓存驱逐策略的实现：

// Java Program to implement LFU using TreeMap 
import java.util.*; 
class LFUCache<K, V> 
{ 
    private final int capacity; 
    
    // Store actual key-value pairs 
    private final Map<K, V> cache; 
    
    // Store frequency of each key 
    private final Map<K, Integer> frequencyMap;     
    
    // TreeMap for efficient frequency tracking 
    private final TreeMap<Integer, LinkedHashSet<K>> frequencyCounter; 

    public LFUCache(int capacity) { 
        this.capacity = capacity; 
        this.cache = new HashMap<>(); 
        this.frequencyMap = new HashMap<>(); 
        this.frequencyCounter = new TreeMap<>(); 
    } 

    public V get(K key) { 
        if (!cache.containsKey(key)) { 
            return null;     
        } 

        // Update frequency 
        int frequency = frequencyMap.get(key); 
        frequencyMap.put(key, frequency + 1); 

        // Update frequencyCounter 
        frequencyCounter.get(frequency).remove(key); 
        if (frequencyCounter.get(frequency).isEmpty()) { 
            frequencyCounter.remove(frequency); 
        } 

        frequencyCounter.computeIfAbsent(frequency + 1, k -> new LinkedHashSet<>()).add(key); 

        return cache.get(key); 
    } 

    public void put(K key, V value) { 
        if (capacity <= 0) { 
            // Capacity is zero or negative, no caching     
            return; 
        } 

        if (cache.size() >= capacity) { 
            // Least frequently used element 
            int lowestFrequency = frequencyCounter.firstKey(); 
            K leastFrequentKey = frequencyCounter.get(lowestFrequency).iterator().next(); 

            // Remove from cache and frequency maps 
            cache.remove(leastFrequentKey); 
            frequencyMap.remove(leastFrequentKey); 

            // Remove from frequencyCounter 
            frequencyCounter.get(lowestFrequency).remove(leastFrequentKey); 
            if (frequencyCounter.get(lowestFrequency).isEmpty()) { 
                frequencyCounter.remove(lowestFrequency); 
            } 
        } 

        // Add the new key-value pair to cache 
        cache.put(key, value); 

        // Update frequency maps 
        frequencyMap.put(key, 1); 

        // Update frequencyCounter 
        frequencyCounter.computeIfAbsent(1, k -> new LinkedHashSet<>()).add(key); 
    } 
} 

public class LFUCacheExample 
{ 
    public static void main(String[] args) 
    { 
        LFUCache<Integer, String> lfuCache = new LFUCache<>(3); 

        lfuCache.put(1, "One"); 
        lfuCache.put(2, "Two"); 

        System.out.println("Get 1: " + lfuCache.get(1)); 

        lfuCache.put(3, "Three"); 
        lfuCache.put(4, "Four");     

        System.out.println("Get 2: " + lfuCache.get(2)); 
        System.out.println("Get 3: " + lfuCache.get(3)); 
        System.out.println("Get 4: " + lfuCache.get(4)); 
    } 
}

程序说明：

我们通过添加键值对和检索不同键值来实现 LFU 缓存驱逐策略的使用。
我们使用 Map 来存储实际的键值对，并使用 frequencyMap 来存储每个键的频率。
然后，我们使用 frequencyCounter 实现了一个 TreeMap 来跟踪有效频率。
之后，我们使用 put() 和 get() 方法将键值对添加到缓存中并进行检索。
然后，LFUCache 类创建了一个容量为 3 的对象，然后使用 get() 添加和检索值。