在过去的最近一个月里，主要所的相关的工作是以下几件：
1.参与行内互金平台的建设工作，仍然处于POC的阶段，听听厂商的介绍，写写标书，等后续参与多了，对项目做个总结；
2.做个贷系统的性能优化，由于行内个人贷款的数量骤增，日终服务的性能亟待提升，由此制定了一系列的软硬件优化提升方案，逐步实施相关的优化工作；
3.找到了一篇博客园的代码，个人感觉写得非常好，既可以去阅读jdk的相关源码，又可以加深对于jdk相关功能强大性的理解。
同时，利用jdk中的数据结果来实现算法，又是一道非常好的题目，详见（==========内为转载，
【转自】liuyang0的文章，url http://www.cnblogs.com/liuyang0/p/6664586.html ）：
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Java实现缓存(LRU,FIFO)
现在软件或者网页的并发量越来越大了，大量请求直接操作数据库会对数据库造成很大的压力，处理大量连接和请求就会需要很长时间，但是实际中百分之80的数据是很少更改的，这样就可以引入缓存来进行读取，减少数据库的压力。
常用的缓存有Redis和memcached，但是有时候一些小场景就可以直接使用Java实现缓存，就可以满足这部分服务的需求。
缓存主要有LRU和FIFO，LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最久未使用，FIFO就是先进先出，下面就使用Java来实现这两种缓存。
LRU
LRU缓存的思想
- 固定缓存大小，需要给缓存分配一个固定的大小。
- 每次读取缓存都会改变缓存的使用时间，将缓存的存在时间重新刷新。
- 需要在缓存满了后，将最近最久未使用的缓存删除，再添加最新的缓存。
按照如上思想，可以使用LinkedHashMap来实现LRU缓存。
这是LinkedHashMap的一个构造函数，传入的第三个参数accessOrder为true的时候，就按访问顺序对LinkedHashMap排序，为false的时候就按插入顺序，默认是为false的。
当把accessOrder设置为true后，就可以将最近访问的元素置于最前面，这样就可以满足上述的第二点。
/**
* Constructs an empty <tt>LinkedHashMap</tt> instance with the
* specified initial capacity, load factor and ordering mode.
*
* @param initialCapacity the initial capacity
* @param loadFactor the load factor
* @param accessOrder the ordering mode - <tt>true</tt> for
* access-order, <tt>false</tt> for insertion-order
* @throws IllegalArgumentException if the initial capacity is negative
* or the load factor is nonpositive
*/
public LinkedHashMap(int initialCapacity,
float loadFactor,
boolean accessOrder) {
super(initialCapacity, loadFactor);
this.accessOrder = accessOrder;
}这是LinkedHashMap中另外一个方法，当返回true的时候，就会remove其中最久的元素，可以通过重写这个方法来控制缓存元素的删除，当缓存满了后，就可以通过返回true删除最久未被使用的元素，达到LRU的要求。这样就可以满足上述第三点要求。
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return false;
}由于LinkedHashMap是为自动扩容的，当table数组中元素大于Capacity * loadFactor的时候，就会自动进行两倍扩容。但是为了使缓存大小固定，就需要在初始化的时候传入容量大小和负载因子。
为了使得到达设置缓存大小不会进行自动扩容，需要将初始化的大小进行计算再传入，可以将初始化大小设置为(缓存大小 / loadFactor) + 1，这样就可以在元素数目达到缓存大小时，也不会进行扩容了。这样就解决了上述第一点问题。
通过上面分析，实现下面的代码
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class LRU1<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private final float DEFAULT_LOAD_FACTORY = 0.75f;
LinkedHashMap<K, V> map;
public LRU1(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
int capacity = (int)Math.ceil(MAX_CACHE_SIZE / DEFAULT_LOAD_FACTORY) + 1;
/*
* 第三个参数设置为true，代表linkedlist按访问顺序排序，可作为LRU缓存
* 第三个参数设置为false，代表按插入顺序排序，可作为FIFO缓存
*/
map = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, DEFAULT_LOAD_FACTORY, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > MAX_CACHE_SIZE;
}
};
}
public synchronized void put(K key, V value) {
map.put(key, value);
}
public synchronized V get(K key) {
return map.get(key);
}
public synchronized void remove(K key) {
map.remove(key);
}
public synchronized Set<Map.Entry<K, V>> getAll() {
return map.entrySet();
}
@Override
public String toString() {
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
for (Map.Entry<K, V> entry : map.entrySet()) {
stringBuilder.append(String.format("%s: %s ", entry.getKey(), entry.getValue()));
}
return stringBuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) {
LRU1<Integer, Integer> lru1 = new LRU1<>(5);
lru1.put(1, 1);
lru1.put(2, 2);
lru1.put(3, 3);
System.out.println(lru1);
lru1.get(1);
System.out.println(lru1);
lru1.put(4, 4);
lru1.put(5, 5);
lru1.put(6, 6);
System.out.println(lru1);
}
}运行结果：
从运行结果中可以看出，实现了LRU缓存的思想。
接着使用HashMap和链表来实现LRU缓存。
主要的思想和上述基本一致，每次添加元素或者读取元素就将元素放置在链表的头，当缓存满了之后，就可以将尾结点元素删除，这样就实现了LRU缓存。
这种方法中是通过自己编写代码移动结点和删除结点，为了防止缓存大小超过限制，每次进行put的时候都会进行检查，若缓存满了则删除尾部元素。
import java.util.HashMap;
/**
* 使用cache和链表实现缓存
*/
public class LRU2<K, V> {
private final int MAX_CACHE_SIZE;
private Entry<K, V> head;
private Entry<K, V> tail;
private HashMap<K, Entry<K, V>> cache;
public LRU2(int cacheSize) {
MAX_CACHE_SIZE = cacheSize;
cache = new HashMap<>();
}
public void put(K key, V value) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
if (cache.size() >= MAX_CACHE_SIZE) {
cache.remove(tail.key);
removeTail();
}
}
entry = new Entry<>();
entry.key = key;
entry.value = value;
moveToHead(entry);
cache.put(key, entry);
}
public V get(K key) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry == null) {
return null;
}
moveToHead(entry);
return entry.value;
}
public void remove(K key) {
Entry<K, V> entry = getEntry(key);
if (entry != null) {
if (entry == head) {
Entry<K, V> next = head.next;
head.next = null;
head = next;
head.pre = null;
} else if (entry == tail) {
Entry<K, V> prev = tail.pre;
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
} else {
entry.pre.next = entry.next;
entry.next.pre = entry.pre;
}
cache.remove(key);
}
}
private void removeTail() {
if (tail != null) {
Entry<K, V> prev = tail.pre;
if (prev == null) {
head = null;
tail = null;
} else {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
}
private void moveToHead(Entry<K, V> entry) {
if (entry == head) {
return;
}
if (entry.pre != null) {
entry.pre.next = entry.next;
}
if (entry.next != null) {
entry.next.pre = entry.pre;
}
if (entry == tail) {
Entry<K, V> prev = entry.pre;
if (prev != null) {
tail.pre = null;
tail = prev;
tail.next = null;
}
}
if (head == null || tail == null) {
head = tail = entry;
return;
}
entry.next = head;
head.pre = entry;
entry.pre = null;
head = entry;
}
private Entry<K, V>