我已经看到了以下代码,我认为在addElement方法的实现中有一个无用的while循环。它应该永远不会出现比size + 1更多的元素,因为已经存在写锁定。 那么为什么addElement方法删除元素直到它获得这个条件 真
while(concurrentLinkedQueue.size() >=maxSize)
任何针对此的指针都会很棒。
以下是实施:
public class LRUCache<K,V> {
private ConcurrentLinkedQueue<K> concurrentLinkedQueue = new ConcurrentLinkedQueue<K>();
private ConcurrentHashMap<K,V> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<K, V>();
private ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
private Lock readLock = readWriteLock.readLock();
private Lock writeLock = readWriteLock.writeLock();
int maxSize=0;
public LRUCache(final int MAX_SIZE){
this.maxSize=MAX_SIZE;
}
public V getElement(K key){
readLock.lock();
try {
V v=null;
if(concurrentHashMap.contains(key)){
concurrentLinkedQueue.remove(key);
v= concurrentHashMap.get(key);
concurrentLinkedQueue.add(key);
}
return v;
}finally{
readLock.unlock();
}
}
public V removeElement(K key){
writeLock.lock();
try {
V v=null;
if(concurrentHashMap.contains(key)){
v=concurrentHashMap.remove(key);
concurrentLinkedQueue.remove(key);
}
return v;
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
public V addElement(K key,V value){
writeLock.lock();
try {
if(concurrentHashMap.contains(key)){
concurrentLinkedQueue.remove(key);
}
while(concurrentLinkedQueue.size() >=maxSize){
K queueKey=concurrentLinkedQueue.poll();
concurrentHashMap.remove(queueKey);
}
concurrentLinkedQueue.add(key);
concurrentHashMap.put(key, value);
return value;
} finally{
writeLock.unlock();
}
}
}
答案 0 :(得分:1)
这里的观点是,我想,你需要检查LRU是否达到它的最大尺寸。这里的检查不是(map.size()&gt; maxSize),它是“&gt; =”。现在,您可以使用“if(map.size()== maxSize){...}”替换它 - 在理想条件下,它应该完全相同。
但是在不太理想的条件下,如果出于某种原因,有人在地图中放置了EXTRA条目而没有检查,那么使用此代码,地图将永远不会再次缩小,因为if条件永远不会真。
所以 - 为什么不“while”和“&gt; =”而不是“if”和“==”?相同数量的代码,以及对“意外”条件的更强大。
答案 1 :(得分:0)
LRU缓存的简单实现如下所示,while循环仅在调整max size时需要,但不适用于原始操作:
原始操作将是一次性的。然后,您可以在此数据结构周围使用普通的同步或读写锁。
当使用读写锁定时,对谁来说是公平性的,而不是LRU缓存本身使用的读写锁定的问题。
Here是一个示例实现。
答案 2 :(得分:0)
这没错,只是在意外修改的情况下确保安全。您可以在条件语句中检查是否与concurrentLinkedQueue.size() == maxSize
相等。