不吹不黑,这个算法,你肯定不会

01、前言

我们常用缓存提升数据查询速度,由于缓存容量有限,当缓存容量到达上限,就需要删除部分数据挪出空间,这样新数据才可以添加进来。缓存数据不能随机删除,一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据。常用淘汰算法有 LRU,LFU,FIFO,这篇文章我们聊聊 LRU 算法。

02、LRU 简介

LRU 是 Least Recently Used 的缩写,这种算法认为最近使用的数据是热门数据,下一次很大概率将会再次被使用。而最近很少被使用的数据,很大概率下一次不再用到。当缓存容量满的时候,优先淘汰最近很少使用的数据。

假设现在缓存内部数据如图所示:

这里我们将列表第一个节点称为头结点,最后一个节点为尾结点。

当调用缓存获取 key=1 的数据,LRU 算法需要将 1 这个节点移动到头结点,其余节点不变,如图所示。

然后我们插入一个 key=8 节点,此时缓存容量到达上限,所以加入之前需要先删除数据。由于每次查询都会将数据移动到头结点,未被查询的数据就将会下沉到尾部节点,尾部的数据就可以认为是最少被访问的数据,所以删除尾结点的数据。

然后我们直接将数据添加到头结点。

这里总结一下 LRU 算法具体步骤:

  • 新数据直接插入到列表头部
  • 缓存数据被命中,将数据移动到列表头部
  • 缓存已满的时候,移除列表尾部数据。

03、LRU 算法实现

上面例子中可以看到,LRU 算法需要添加头节点,删除尾结点。而链表添加节点/删除节点时间复杂度 O(1),非常适合当做存储缓存数据容器。但是不能使用普通的单向链表,单向链表有几点劣势:

  1. 每次获取任意节点数据,都需要从头结点遍历下去,这就导致获取节点复杂度为 O(N)。
  2. 移动中间节点到头结点,我们需要知道中间节点前一个节点的信息,单向链表就不得不再次遍历获取信息。

针对以上问题,可以结合其他数据结构解决。

使用散列表存储节点,获取节点的复杂度将会降低为 O(1)。节点移动问题可以在节点中再增加前驱指针,记录上一个节点信息,这样链表就从单向链表变成了双向链表。

综上使用双向链表加散列表结合体,数据结构如图所示:

在双向链表中特意增加两个『哨兵』节点,不用来存储任何数据。使用哨兵节点,增加/删除节点的时候就可以不用考虑边界节点不存在情况,简化编程难度,降低代码复杂度。

LRU 算法实现代码如下,为了简化 key ,val 都认为 int 类型。

public class LRUCache { 
 
 Entry head, tail; 
 int capacity; 
 int size; 
 Map cache; 
 
 
 public LRUCache(int capacity) { 
 this.capacity = capacity; 
 // 初始化链表 
 initLinkedList(); 
 size = 0; 
 cache = new HashMap<>(capacity + 2); 
 } 
 
 /** 
 * 如果节点不存在,返回 -1.如果存在,将节点移动到头结点,并返回节点的数据。 
 * 
 * @param key 
 * @return 
 */ 
 public int get(int key) { 
 Entry node = cache.get(key); 
 if (node == null) { 
 return -1; 
 } 
 // 存在移动节点 
 moveToHead(node); 
 return node.value; 
 } 
 
 /** 
 * 将节点加入到头结点,如果容量已满,将会删除尾结点 
 * 
 * @param key 
 * @param value 
 */ 
 public void put(int key, int value) { 
 Entry node = cache.get(key); 
 if (node != null) { 
 node.value = value; 
 moveToHead(node); 
 return; 
 } 
 // 不存在。先加进去,再移除尾结点 
 // 此时容量已满 删除尾结点 
 if (size == capacity) { 
 Entry lastNode = tail.pre; 
 deleteNode(lastNode); 
 cache.remove(lastNode.key); 
 size--; 
 } 
 // 加入头结点 
 
 Entry newNode = new Entry(); 
 newNode.key = key; 
 newNode.value = value; 
 addNode(newNode); 
 cache.put(key, newNode); 
 size++; 
 
 } 
 
 private void moveToHead(Entry node) { 
 // 首先删除原来节点的关系 
 deleteNode(node); 
 addNode(node); 
 } 
 
 private void addNode(Entry node) { 
 head.next.pre = node; 
 node.next = head.next; 
 
 node.pre = head; 
 head.next = node; 
 } 
 
 private void deleteNode(Entry node) { 
 node.pre.next = node.next; 
 node.next.pre = node.pre; 
 } 
 
 
 public static class Entry { 
 public Entry pre; 
 public Entry next; 
 public int key; 
 public int value; 
 
 public Entry(int key, int value) { 
 this.key = key; 
 this.value = value; 
 } 
 
 public Entry() { 
 } 
 } 
 
 private void initLinkedList() { 
 head = new Entry(); 
 tail = new Entry(); 
 
 head.next = tail; 
 tail.pre = head; 
 
 } 
 
 public static void main(String[] args) { 
 
 LRUCache cache = new LRUCache(2); 
 
 cache.put(1, 1); 
 cache.put(2, 2); 
 System.out.println(cache.get(1)); 
 cache.put(3, 3); 
 System.out.println(cache.get(2)); 
 
 } 
} 

04、LRU 算法分析

缓存命中率是缓存系统的非常重要指标,如果缓存系统的缓存命中率过低,将会导致查询回流到数据库,导致数据库的压力升高。

结合以上分析 LRU 算法优缺点。

LRU 算法优势在于算法实现难度不大,对于对于热点数据, LRU 效率会很好。

LRU 算法劣势在于对于偶发的批量操作,比如说批量查询历史数据,就有可能使缓存中热门数据被这些历史数据替换,造成缓存污染,导致缓存命中率下降,减慢了正常数据查询。

05、LRU 算法改进方案

以下方案来源于 MySQL InnoDB LRU 改进算法

将链表拆分成两部分,分为热数据区,与冷数据区,如图所示。

改进之后算法流程将会变成下面一样:

  1. 访问数据如果位于热数据区,与之前 LRU 算法一样,移动到热数据区的头结点。
  2. 插入数据时,若缓存已满,淘汰尾结点的数据。然后将数据插入冷数据区的头结点。
  3. 处于冷数据区的数据每次被访问需要做如下判断:
  4. 若该数据已在缓存中超过指定时间,比如说 1 s,则移动到热数据区的头结点。
  5. 若该数据存在在时间小于指定的时间,则位置保持不变。

对于偶发的批量查询,数据仅仅只会落入冷数据区,然后很快就会被淘汰出去。热门数据区的数据将不会受到影响,这样就解决了 LRU 算法缓存命中率下降的问题。

其他改进方法还有 LRU-K,2Q,LIRS 算法,感兴趣同学可以自行查阅。

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