Question

我有一个哈希表，在流量很大的情况下。我想为哈希表添加超时机制，删除太旧的记录。我担心的是， - 它应该是轻量级的 - 删除操作没有时间关键。我的意思是（超时值是1小时）删除操作可以在1小时或1小时15分钟后。没有问题。

我的意见是，我创建了一个存储时间和哈希表键的大数组（作为环形缓冲区），添加到哈希表时，使用数组索引查找数组上的下一个插槽时间，如果数组插槽为空，则插入插入时间和HT键，如果数组槽不为空，则比较发生超时的插入时间如果发生超时从Hashtable中删除（如果尚未删除）它没有超时发生，增加索引直到找到空槽或定时阵列槽。从哈希表中删除时，大数组上没有操作。

很快，对于Hashtable的每个添加操作，可以从哈希表中删除1个timeouted元素或什么也不做。

您的优雅和轻量级解决方案是什么？

感谢您的帮助，

Answer 1

我的方法是使用Guava MapMaker：

ConcurrentMap<String, MyValue> graphs = new MapMaker()
   .maximumSize(100)
   .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
   .makeComputingMap(
       new Function<String, MyValue>() {
         public MyValue apply(String string) {
           return calculateMyValue(string);
         }
       });

这可能不是完全您所描述的内容，但它可能足够接近。而且它更容易制作（加上它使用经过充分测试的代码库）。

请注意，您可以在调用Map之前调用不同的方法来调整结果make*()的行为。

Answer 2

您应该考虑使用LinkedHashMap或WeakHashMap。

前者有a constructor将其元素的迭代顺序设置为上次访问的顺序;这使删除太旧的元素变得微不足道。并且可以重写其removeEldestEntry方法，以定义自己的关于何时在插入新条目后自动删除最旧条目的策略。

后者使用对密钥的弱引用，因此任何没有其他引用的密钥都可以自动进行垃圾回收。

Answer 3

我认为更简单的解决方案是使用Apache Commons Collections中的LRUMap。当然，如果您喜欢或想要学习，您可以编写自己的数据结构，但这个问题非常普遍，因此存在大量现成的解决方案。（我相信其他人也会指出你的其他实现，经过一段时间你的问题将从他们中选择正确的一个：））

Answer 4

假设当前缓存结构中当前访问量最大的项目占很大比例，您可能会随机选择要删除的项目（删除非常有用的内容的可能性很小）。我已经使用了这种技术，在这个特定的应用程序中，它运行得非常好，并且接下来没有实施工作。

Hashtable的超时机制

4 个答案: