Scala中的LRUCache？

Question

我知道Guava有一個優秀的快取庫，但我正在尋找更適合Scala/函數式編程的庫，我可以做像cache.getOrElse(query, { /* expensive operation */})這樣的操作。我也看了一下Scalaz的Memo，但它沒有lru到期功能。

- pathikrit

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那个问题与这个问题非常接近。 - om-nom-nom

cache.get(Key, Callable<Value>) 和你想做的有什么区别？只是你想传递一个函数而不是一个Callable吗？ - Emil L

是的，我想传递一个函数而不是可调用对象。并且我想要 Map.scala 的所有函数好处。 - pathikrit

Answer 1

Spray团队有一个spray-caching模块，它使用Futures。有一个普通的LRU版本和一个版本，允许您指定显式的生存时间，在此之后条目将自动过期。

使用Futures显然允许您编写不阻塞的代码。但真正酷的是，它作为奖励解决了“雷鸣般的群体”问题。例如，一堆请求同时到达缓存中没有的相同条目。在天真的缓存实现中，100个线程可能会在缓存中错过该条目，然后跑去生成该缓存条目的相同数据，但是当然，99％都是浪费的努力。您真正想要的是只有一个线程去生成数据，所有100个请求者都可以看到结果。如果您的缓存包含Futures，则这会非常自然地发生：第一个请求者立即在缓存中安装Future，因此只有第一个请求者错过。所有100个请求者都获得了生成结果的Future。

- AmigoNico

Answer 2

基于Java LinkedHashMap实现的LRUCache解决方案，作为Scala mutable.Map暴露。

import java.util.Collections.synchronizedMap

import scala.collection.JavaConversions._
import scala.collection.mutable

class LRUCache[K, V](maxEntries: Int)
  extends java.util.LinkedHashMap[K, V](100, .75f, true) {

  override def removeEldestEntry(eldest: java.util.Map.Entry[K, V]): Boolean 
     = size > maxEntries

}

object LRUCache {
  def apply[K, V](maxEntries: Int): mutable.Map[K, V] 
    = synchronizedMap(new LRUCache[K, V](maxEntries))
}

当映射表大小大于最大条目数时，将删除最近使用的条目。

对于LRU策略，应将LinkedHashMap的第三个构造函数参数设置为true。 LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) 使用示例：

val cache = LRUCache[String, Int](1000)
val key = "key1"
val value = 111

cache.get(key) shouldBe None
cache += key -> value
cache.get(key) shouldBe Some(value)
cache(key) shouldBe value

- Yuriy Tumakha