- import java.util.HashMap;
- import java.util.LinkedList;
- /*
- * 基于Java LinkedList,实现Android大数据缓存策略
- * 作者:Zhang Phil
- * 原文出处:http://blog.csdn.net/zhangphil
- *
- * 实现原理:原理的模型认为:在LinkedList的头部元素是最旧的缓存数据,在LinkedList的尾部是最新的缓存数据。
- * 在一个LinkedList(类型C的链表)维护一个存储堆栈,添加元素时候顺序、依次添加。
- *
- * 原理实现的具体方案:只要调用缓存的get()方法后,立即将此元素从原先在LinkedList的位置更新到LinkedList最后的位置。
- * 比如,原先是:1,2,3,4,5。当get了2后,现在的顺序是:1,3,4,5,2。
- *
- * 缓存空间满的情况下,则删除最旧的元素(在最头部),以腾出空间。
- * 比如,缓存空间是5,原先缓存已经缓存了5个元素:a,b,c,d,e,
- * 当再次添加元素 f 时候,因为缓存空间是5容不下6个元素,所以删除最头部的元素a,把f追加到最尾部变成: b,c,d,e,f
- *
- * 具体使用:类似于Android的LruCache,对外公开两个通用(通用,意味着可以存Bitmap或者类似的数据)方法供存储和读取使用:
- * public void put(String key, Object obj);
- * public Object get(String key);
- * 即通用的<key,value>存储和读取模型。注意:使用者应保证存储时的key唯一。
- * */
- public class CacheBasedOnLinkedList {
- // Capacity默认的缓存容量
- private static int CAPACITY = 30;
- private LinkedList<HashMap<String, Object>> mLinkedList;
- private final String KEY = "key", VALUE = "value";
- public CacheBasedOnLinkedList() {
- init();
- }
- public CacheBasedOnLinkedList(int capacity) {
- CAPACITY = capacity;
- init();
- }
- private void init() {
- mLinkedList = new LinkedList<HashMap<String, Object>>();
- }
- // 动态调整缓存空间大小。
- // 注意!该方法极可能线程不安全。
- public void ensureCapacity(int capacity) {
- if (capacity >= CAPACITY) {
- // 若比原先大,直接赋值即可
- // Capacity = capacity;
- } else {
- // 若新调整的容量比原先还要小,那么一个一个的删掉头部元素直到相等
- while (mLinkedList.size() > capacity) {
- HashMap<String, Object> map = mLinkedList.removeFirst();
- System.out.println("\n删除-> " + map.get(KEY) + ":"
- + map.get(VALUE));
- }
- }
- CAPACITY = capacity;
- System.out.println("\n重新调整缓存容量为:" + CAPACITY);
- }
- // 把需要缓存的数据以<key,value>键值对的形式存入缓存。
- // 存之前,要检查缓存是否满,满了的话就删除LinkedList第一个元素。
- public void put(String key, Object obj) {
- if (mLinkedList.size() < CAPACITY) {
- } else {
- HashMap<String, Object> map = mLinkedList.removeFirst();
- System.out.println("\n缓存空间已满!删除-> " + map.get(KEY) + ":"
- + map.get(VALUE));
- }
- HashMap<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
- map.put(KEY, key);
- map.put(VALUE, obj);
- mLinkedList.addLast(map);
- System.out.println("\n缓存-> " + map.get(KEY) + ":" + map.get(VALUE));
- }
- // 根据key读出缓存数据
- // 原理:从头到尾遍历整个链表LinkedList,只要检查到元素中的key和给定的key相同,立即返回。
- // 同时更新该元素在LinkedList中位置:从原先的位置放到最后一个位置。
- public Object get(String key) {
- Object obj = null;
- for (HashMap<String, Object> map : mLinkedList) {
- if (map.get(KEY).equals(key)) {
- System.out.println("读取->" + key + ":" + map.get(VALUE));
- mLinkedList.remove(map);
- mLinkedList.addLast(map);
- return map.get(VALUE);
- }
- }
- return obj;
- }
- // // 仅仅是打印输出现在最新的缓存数据情况。
- // private void out() {
- // System.out.print("最新缓存情况:");
- // for (HashMap<String, Object> map : mLinkedList) {
- // System.out.print(map.get(KEY) + ":" + map.get(VALUE) + ",");
- // }
- // }
- // // 测试
- // public static void main(String[] args) {
- // CacheBasedOnLinkedList cache = new CacheBasedOnLinkedList(2);
- //
- // Random rand = new Random();
- //
- // for (int i = 0; i < 100; i++) {
- // cache.ensureCapacity(rand.nextInt(100) + 1);
- // cache.put(i + "", i);
- // cache.get(rand.nextInt(100) + "");
- // cache.out();
- // }
- // }
- }
来源: http://www.phpxs.com/code/1002074/