LRU(Least recently used)

现在的数据越来越多的被存储，对于数据库来讲，访问大数据量会变得越来越慢，于是为了提高访问的速度，将小范围区域的数据存储在一个高速缓冲存储器，以至于不会每次去读取磁盘，而是在内存中直接访问数据。

内存存储的代价远远的大于磁盘存储的价值，所以缓存很小，并不能存储你所有的数据，所以你不得不保存你所认为重要的数据(使用次数较多的数据)，那就要淘汰最少使用的数据，如何从缓存中淘汰最少使用的数据，一个简单而且有效的算法，最近最少使用算法LRU.

LRU原理

最久未使用算法（LRU）：最久没有访问的内容作为替换对象 ----- 来自wiki

LRU翻译过来就是最久未使用，当缓存到达一定的阀值时，剔除掉最久未使用的数据，通俗来讲，比如一个缓存只能缓存10000条数据，10000条就是这个缓存的阀值，小于10000条时可以随意添加，一旦数据量到达了10000条时，这个时候就要删除最久未使用的数据了，以保持最大程度的使用缓存。 

LRU实现

LRU的实现最简单的就是单链表的实现，这里引用的就是JDK中的LinkedHashMap,它有两种形式，一个是最晚读的数据放在前面，最早读的数据放在后面，另一个就是FIFO，也就是先进先出。

晚读放前，早读放后

每次新的数据从头部开始插入，当链表缓存空间满了的时候，就从尾部对数据进行删除，如果有数据命中的话，就将该数据移动到头部。

而基于LinkedHashMap的实现有两种方法，一种就是继承LinkedHashMap的方式，叫做inheritance，一种直接使用LinkedHashMap,叫做delegation，这两种都可以实现LRU算法，而大部分功能LinkedHashMap已经实现了,但是淘汰的删除方法就需要重写了。

public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {        super(initialCapacity, loadFactor);        this.accessOrder = accessOrder;}    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {        return false;}

这是LinkedHashMap的构造方法和删除元素的方法，默认情况下，LinkedHashMap是根据元素的添加顺序进行存储的,如果构造参数accessOrder为true的话，就会按照访问数据，最晚访问的放在最前，最早访问的放在最后。

(1) inheritance

public class LruInheritance<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {    private final int MAX_SIZE=100;    public LruInheritance(int cacheSize) {
        super((int) Math.ceil(cacheSize / 0.75)+1, 0.75f, true);
        MAX_SIZE = cacheSize;    }    @Override    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {        return size() > MAX_SIZE;    }}

在构造方法中，由于将负载因子设置为0.75，所以在原有容量要除以该负载因子，因为Map中的阀值是原有容量*负载因子，以此来判断是否超标。而原本LinkedHashMap删除的机制返回的都是false，所以要重写removeEldestEntry方法,如果超过当前容量就返回true，就会删除当前元素了。

(2) delegation

public class LruDelegation<K, V> {    private final int MAX_SIZE;    LinkedHashMap<K, V> map;    public LruDelegation(int cacheSize) {
        MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;        int capacity = (int) Math.ceil(MAX_SIZE / 0.75) + 1;        map = new LinkedHashMap(capacity, 0.75f, true) {
            @Override            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {                return size() > MAX_SIZE;            }        };    }
}
在这个构造方法中，它内部就是用已经重写removeEldestEntry方法的LinkedHashMap实现的，他与inheritance不同的是，对LinkedHashMap不同使用，一个当爹使，一个当朋友使。
FIFO(先进先出)
其实与第一种方式相比，对于LinkedHashMap来讲，就是accessOrder参数的变化，上面也提到，LinkedHashMap默认的是FIFO的，构造参数accessOrder默认是false的，所以与第一种相比，只要将accessOrder置为false，或者使用一个无参构造，就可以实现了。
final int MAX_SIZE= 100;
LinkedHashMap<Integer, String> lru = new LinkedHashMap<Integer, String>() {    @Override    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, String> eldest) {    return size() > MAX_SIZE;    }};
这种是基于单链表实现LRU
缺点是：由于LinkedHashMap本身特性，所以是线程不安全的，而且命中率不高。
优点是：实现起来简单，很多东西LinkedHashMap已经帮你实现了

其实多链表或者多队列的组合使用，效率和命中很更高，一个链表或队列专门用来维护命中概率（作为访问历史数据存储），另一个作为多次访问数据存储
新的数据都会从历史数据的队列的头部插入,如果当前队列容量满了之后，就会从尾部淘汰，如果当前历史数据被访问多次，就会移动到正式的LRU数据队列中，然后按时间排序，当该队列满了之后，就会从尾部淘汰。
多个链表或队列组合的LRU能够应该复杂的场景,能够应对不同情况，不同的淘汰机制,提高数据的命中率，同时响应的维护成本也响应的提高了。
参考：  
http://pettyandydog.com