转载自：http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinkedhashmap
使用范例
Java代码 public static void main(String[] args) { ConcurrentLinkedHashMap<Integer, Integer> map = new <span style="white-space: pre;"> </span>ConcurrentLinkedHashMap.Builder<Integer,Integer>().maximumWeightedCapacity(2). Java代码 weigher(Weighers.singleton()).build(); Java代码 map.put(1, 1); map.put(2, 2); map.put(3, 3); System.out.println(map.get(1));//null 已经失效了 System.out.println(map.get(2));
ConcurrentLinkedHashMap 的构造函数比较特殊，它采用了Builder（构造器，GOF模式之一)。
它本身也是实现了ConcurrentMap接口的，所以使用起来跟ConcurrentHashMap一样。我们先put
进去三个元素，然后获取第一个元素，果然是null，因为基于LRU（最近使用)算法，key=1的节
点已经失效了。
源代码解析
先来看看它的整体框架
它本质是额外维护了一个双向链表，每次读和写都要改变相应节点的位置，将其移至队列头。
什么时候判断容易已经满了，是根据weight。每个元素都有一个weight，每增加一个元素，weight累计。当达到最大值的时候，就需要剔除最少操作的那个元素了，并且触发相关的事件。
我们先来看put函数
Java代码 V put(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) { checkNotNull(value); final int weight = weigher.weightOf(key, value);//计算weight final WeightedValue<V> weightedValue = new WeightedValue<V>(value, weight); final Node node = new Node(key, weightedValue);//对数据进行包装，准备存入 ConcurrentHashMap for (;;) { final Node prior = data.putIfAbsent(node.key, node); if (prior == null) {//这个key之前没有值 afterCompletion(new AddTask(node, weight));//更新后续操作 return null; } else if (onlyIfAbsent) { afterCompletion(new ReadTask(prior)); return prior.getValue(); }
AddTask 是判断是否容量满了，需要剔除其他元素
Java代码 final class AddTask extends AbstractTask { final Node node; final int weight; @Override @GuardedBy("evictionLock") public void run() { weightedSize += weight; // ignore out-of-order write operations if (node.get().isAlive()) { evictionDeque.add(node); evict();//是否移除失效的 } } } void evict() { while (hasOverflowed()) { Node node = evictionDeque.poll(); // If weighted values are used, then the pending operations will adjust // the size to reflect the correct weight if (node == null) { return; } // Notify the listener only if the entry was evicted if (data.remove(node.key, node)) {//移除失效的 pendingNotifications.add(node); } node.makeDead(); } }
get函数更简单一点，只是将这个key节点移至队列头
Java代码 public V get(Object key) { final Node node = data.get(key); if (node == null) { return null; } afterCompletion(new ReadTask(node)); return node.getValue(); }
性能比较 vs ConcurrentHashMap
不用说了，肯定是ConcurrentHashMap要好一点了，因为本文的主角还要维护一个操作队列嘛：）
不过性能上不是差很多，见下图。
总结：
利用ConcurrentLinkedHashMap来做基于LRU的缓存，还是值得推荐的。我们可以定义它的容器大小，基于LRU，就可以保证较高的命中率了。
参考资料：
http://code.google.com/p/concurrentlinkedhashmap
