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漫画：什么是 LRU 算法？

百家作者：程序人生 2019-05-11 03:42:49

—————? 两个月前? —————

用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高，显然不能每一次请求都去查询数据库。

所以，小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存，每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询，以此提高访问性能。

很快，用户系统上线了，小灰美美地休息了几天。

一个多月之后......

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什么是哈希链表呢？

我们都知道，哈希表是由若干个Key-Value所组成。在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。

在哈希链表当中，这些Key-Value不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。

这样一来，原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。

让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路：

1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。

2.此时，业务方访问用户5，由于哈希链表中没有用户5的数据，我们从数据库中读取出来，插入到缓存当中。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户5，最左端是最近最少访问的用户1。

3.接下来，业务方访问用户2，哈希链表中存在用户2的数据，我们怎么做呢？我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入到链表最右端。这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2，最左端仍然是最近最少访问的用户1。

4.接下来，业务方请求修改用户4的信息。同样道理，我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户4，最左端仍然是最近最少访问的用户1。

5.后来业务方换口味了，访问用户6，用户6在缓存里没有，需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉，然后再把用户6插入到最右端。

以上，就是LRU算法的基本思路。

private Node head;
private Node end;
//缓存存储上限
private int limit;


private HashMap< String, Node> hashMap;


public LRUCache(int limit) {
 ? ?this.limit = limit;
 ? ?hashMap = new HashMap< String, Node>();
}


public String get(String key) {
 ? ?Node node = hashMap.get(key);
 ? ?if (node == null){
 ? ? ? ?return null;
 ? ?}
 ? ?refreshNode(node);
 ? ?return node.value;
}


public void put(String key, String value) {
 ? ?Node node = hashMap.get(key);
 ? ?if (node == null) {
 ? ? ? ?//如果key不存在，插入key-value
 ? ? ? ?if (hashMap.size() >= limit) {
 ? ? ? ? ? ?String oldKey = removeNode(head);
 ? ? ? ? ? ?hashMap.remove(oldKey);
 ? ? ? ?}
 ? ? ? ?node = new Node(key, value);
 ? ? ? ?addNode(node);
 ? ? ? ?hashMap.put(key, node);
 ? ?}else {
 ? ? ? ?//如果key存在，刷新key-value
 ? ? ? ?node.value = value;
 ? ? ? ?refreshNode(node);
 ? ?}
}


public void remove(String key) {
 ? ?Node node = hashMap.get(key);
 ? ?removeNode(node);
 ? ?hashMap.remove(key);
}


/**
 * 刷新被访问的节点位置
 * @param ?node 被访问的节点
 */
private void refreshNode(Node node) {
 ? ?//如果访问的是尾节点，无需移动节点
 ? ?if (node == end) {
 ? ? ? ?return;
 ? ?}
 ? ?//移除节点
 ? ?removeNode(node);
 ? ?//重新插入节点
 ? ?addNode(node);
}


/**
 * 删除节点
 * @param ?node 要删除的节点
 */
 
private String removeNode(Node node) {
 ? ?if (node == end) {
 ? ? ? ?//移除尾节点
 ? ? ? ?end = end.pre;
 ? ?}else if(node == head){
 ? ? ? ?//移除头节点
 ? ? ? ?head = head.next;
 ? ?} else {
 ? ? ? ?//移除中间节点
 ? ? ? ?node.pre.next = node.next;
 ? ? ? ?node.next.pre = node.pre;
 ? ?}
 ? ?return node.key;
}


/**
 * 尾部插入节点
 * @param ?node 要插入的节点
 */
private void addNode(Node node) {
 ? ?if(end != null) {
 ? ? ? ?end.next = node;
 ? ? ? ?node.pre = end;
 ? ? ? ?node.next = null;
 ? ?}
 ? ?end = node;
 ? ?if(head == null){
 ? ? ? ?head = node;
 ? ?}
}


class Node {
 ? ?Node(String key, String value){
 ? ? ? ?this.key = key;
 ? ? ? ?this.value = value;
 ? ?}
 ? ?public Node pre;
 ? ?public Node next;
 ? ?public String key;
 ? ?public String value;
}


public static void main(String[] args) {
 ? ?LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
 ? ?lruCache.put("001", "用户1信息");
 ? ?lruCache.put("002", "用户1信息");
 ? ?lruCache.put("003", "用户1信息");
 ? ?lruCache.put("004", "用户1信息");
 ? ?lruCache.put("005", "用户1信息");
 ? ?lruCache.get("002");
 ? ?lruCache.put("004", "用户2信息更新");
 ? ?lruCache.put("006", "用户6信息");
 ? ?System.out.println(lruCache.get("001"));
 ? ?System.out.println(lruCache.get("006"));
}