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org.apache.hadoop.yarn.util.LRUCache

这是一个在 Hadoop YARN 中被使用的、实现了​​最近最少使用（LRU）​​策略的缓存。它主要用于存储那些可以被重新计算或获取，但访问代价较高的数据，通过缓存来提升系统性能。

整体设计与核心组件

LRUCache 的实现非常经典，它通过组合两个辅助类来完成其功能：

• ​​LRUCacheHashMap<K, CacheNode<V>>​​
  这是缓存的底层存储结构。它是一个继承自 java.util.LinkedHashMap 的类。
  LinkedHashMap 的构造函数中，accessOrder 参数被设置为 true 时，每次访问（get）一个元素，该元素都会被移动到链表的末尾。当插入新元素导致容量超出限制时，链表头部的元素（也就是最久未被访问的元素）就会被移除。这正是 LRU 策略的核心。

public class LRUCacheHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {private static final long serialVersionUID = 1L;// Maximum size of the cacheprivate int maxSize;/*** Constructor.** @param maxSize max size of the cache* @param accessOrder true for access-order, false for insertion-order*/public LRUCacheHashMap(int maxSize, boolean accessOrder) {super(maxSize, 0.75f, accessOrder);this.maxSize = maxSize;}@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {return size() > maxSize;}
}

• ​​CacheNode<V>​​
  这是一个简单的包装类，定义在 CacheNode.java 中。它的作用是封装缓存的实际值 V，并记录下该值被存入缓存时的时间戳 cacheTime。这个时间戳是实现缓存过期的关键。

  // ... existing code ...
  public class CacheNode<V> {private V value;private long cacheTime;public CacheNode(V value) {this.value = value;cacheTime = Time.now();}// ... existing code ...
  }

LRUCache 提供了两个构造函数：

// ... existing code ...
public LRUCache(int capacity) {this(capacity, -1);
}public LRUCache(int capacity, long expireTimeMs) {cache = new LRUCacheHashMap<>(capacity, true);this.expireTimeMs = expireTimeMs;
}
// ... existing code ...

• ​​LRUCache(int capacity)​​
  创建一个有固定容量限制但永不过期的缓存。

• ​​LRUCache(int capacity, long expireTimeMs)​​
  创建一个既有容量限制，又有过期时间的缓存。expireTimeMs 是过期时间（毫秒），如果传入一个小于等于 0 的值，效果等同于永不过期。

get(K key) 方法

延迟删除，get不影响TTL

// ... existing code ...
public synchronized V get(K key) {CacheNode<V> cacheNode = cache.get(key);if (cacheNode != null) {if (expireTimeMs > 0 && Time.now() > cacheNode.getCacheTime() + expireTimeMs) {cache.remove(key);return null;}}return cacheNode == null ? null : cacheNode.get();
}
// ... existing code ...

1. ​​线程安全​​
   该方法使用了 synchronized 关键字，确保了在多线程环境下对缓存的读操作是原子性的，避免了竞态条件。

2. ​​过期检查​​
   在返回缓存值之前，它会检查是否设置了过期时间 (expireTimeMs > 0)。如果设置了，它会用当前时间 Time.now() 与条目的缓存时间 cacheNode.getCacheTime() 加上过期时长进行比较。如果发现条目已过期，它会从缓存中移除该条目并返回 null。

3. ​​LRU 更新​​
   调用 cache.get(key) 会触发底层 LRUCacheHashMap 的机制，将被访问的这个条目标记为“最近使用过”。

put(K key, V value) 方法

// ... existing code ...
public synchronized V put(K key, V value) {cache.put(key, new CacheNode<>(value));return value;
}
// ... existing code ...public CacheNode(V value){this.value = value;cacheTime = Time.now();}

1. ​​线程安全​​
   同样使用 synchronized 保证了写操作的线程安全。

2. ​​包装与存储​​
   它首先将要存入的 value 包装成一个 CacheNode 对象，这个过程会记录下当前的时间戳。然后将这个 CacheNode 存入底层的 LRUCacheHashMap。

3. ​​LRU 驱逐​​
   如果 put 操作导致缓存的大小超过了其容量（capacity），底层的 LRUCacheHashMap 会自动移除最久未被访问的条目。

从 TestLRUCache.java 中我们可以看到 LRUCache 的预期行为：

• ​​容量测试​​
  测试代码创建了一个容量为 3 的 LRUCache，并依次放入了 "1", "2", "3", "4" 四个元素。断言缓存大小为 3，并且键为 "1" 的条目已经被驱逐（assertNull(lruCache.get("1"))）。

• ​​过期测试​​
  测试代码放入一个元素后，线程休眠超过了过期时间，然后尝试获取该元素，断言缓存中已经没有该元素了（size() 变为 0）。

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总结

LRUCache 是一个设计简洁、功能明确且线程安全的 LRU 缓存。它巧妙地利用了 LinkedHashMap 的 accessOrder 特性来实现 LRU 驱逐策略，并通过一个包装类 CacheNode 来额外支持了过期功能。这种实现方式在很多 Java 项目中都很常见，是学习和理解缓存设计的一个优秀范例。