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漫画:什么是LRU算法?

架构师的修炼之路 2431

前言:

此时大家对“lru算法的原理”都比较珍视,小伙伴们都需要了解一些“lru算法的原理”的相关知识。那么小编也在网摘上搜集了一些关于“lru算法的原理””的相关资讯,希望各位老铁们能喜欢,姐妹们一起来学习一下吧!

————— 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"));

}

需要注意的是,这段不是线程安全的,要想做到线程安全,需要加上synchronized修饰符。

告诉大家一个好消息,小灰的《漫画算法》全面上架啦,在短短的两周里,本书一度霸占着各大畅销榜榜首!

标签: #lru算法的原理 #lru算法组成原理