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常見緩存算法和LRU的c++實現

lru

對於web開發而言,緩存必不可少,也是提高性能最常用的方式。無論是瀏覽器緩存(如果是chrome瀏覽器,可以通過chrome:://cache查看),還是服務端的緩存(通過memcached或者redis等內存數據庫)。緩存不僅可以加速用戶的訪問,同時也可以降低服務器的負載和壓力。那麽,了解常見的緩存淘汰算法的策略和原理就顯得特別重要。

常見的緩存算法

  • LRU (Least recently used) 最近最少使用,如果數據最近被訪問過,那麽將來被訪問的幾率也更高。

  • LFU (Least frequently used) 最不經常使用,如果一個數據在最近一段時間內使用次數很少,那麽在將來一段時間內被使用的可能性也很小。

  • FIFO (Fist in first out) 先進先出, 如果一個數據最先進入緩存中,則應該最早淘汰掉。

LRU緩存

像瀏覽器的緩存策略、memcached的緩存策略都是使用LRU這個算法,LRU算法會將近期最不會訪問的數據淘汰掉。LRU如此流行的原因是實現比較簡單,而且對於實際問題也很實用,良好的運行時性能,命中率較高。下面談談如何實現LRU緩存:

技術分享

  • 新數據插入到鏈表頭部

  • 每當緩存命中(即緩存數據被訪問),則將數據移到鏈表頭部

  • 當鏈表滿的時候,將鏈表尾部的數據丟棄

LRU Cache具備的操作:

  • set(key,value):如果key在hashmap中存在,則先重置對應的value值,然後獲取對應的節點cur,將cur節點從鏈表刪除,並移動到鏈表的頭部;若果key在hashmap不存在,則新建一個節點,並將節點放到鏈表的頭部。當Cache存滿的時候,將鏈表最後一個節點刪除即可。

  • get(key):如果key在hashmap中存在,則把對應的節點放到鏈表頭部,並返回對應的value值;如果不存在,則返回-1。

LRU的c++實現

LRU實現采用雙向鏈表 + Map 來進行實現。這裏采用雙向鏈表的原因是:如果采用普通的單鏈表,則刪除節點的時候需要從表頭開始遍歷查找,效率為O(n),采用雙向鏈表可以直接改變節點的前驅的指針指向進行刪除達到O(1)的效率。使用Map來保存節點的key、value值便於能在O(logN)的時間查找元素,對應get操作。

雙鏈表節點的定義:

struct CacheNode {  int key;      // 鍵
  int value;    // 值
  CacheNode *pre, *next;  // 節點的前驅、後繼指針
  CacheNode(int k, int v) : key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL) {}
};

對於LRUCache這個類而言,構造函數需要指定容量大小

LRUCache(int capacity)
{
  size = capacity;      // 容量
  head = NULL;          // 鏈表頭指針
  tail = NULL;          // 鏈表尾指針}

雙鏈表的節點刪除操作:

void remove(CacheNode *node){  if (node -> pre != NULL)
  {
    node -> pre -> next = node -> next;
  }  else
  {
    head = node -> next;
  }  if (node -> next != NULL)
  {
    node -> next -> pre = node -> pre;
  }  else
  {
    tail = node -> pre;
  }
}

將節點插入到頭部的操作:

void setHead(CacheNode *node){
  node -> next = head;
  node -> pre = NULL;  if (head != NULL)
  {
    head -> pre = node;
  }
  head = node;  if (tail == NULL)
  {
    tail = head;
  }
}

get(key)操作的實現比較簡單,直接通過判斷Map是否含有key值即可,如果查找到key,則返回對應的value,否則返回-1;

int get(int key){  map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);  if (it != mp.end())
  {
    CacheNode *node = it -> second;
    remove(node);
    setHead(node);    return node -> value;
  }  else
  {    return -1;
  }
}

set(key, value)操作需要分情況判斷。如果當前的key值對應的節點已經存在,則將這個節點取出來,並且刪除節點所處的原有的位置,並在頭部插入該節點;如果節點不存在節點中,這個時候需要在鏈表的頭部插入新節點,插入新節點可能導致容量溢出,如果出現溢出的情況,則需要刪除鏈表尾部的節點。

void set(int key, int value){  map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);  if (it != mp.end())
  {
    CacheNode *node = it -> second;
    node -> value = value;
    remove(node);
    setHead(node);
  }  else
  {
    CacheNode *newNode = new CacheNode(key, value);    if (mp.size() >= size)
    {      map<int, CacheNode *>::iterator iter = mp.find(tail -> key);
      remove(tail);
      mp.erase(iter);
    }
    setHead(newNode);
    mp[key] = newNode;
  }
}


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