昨天面试被问到的 缓存淘汰算法FIFO、LRU、LFU及Java实现

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

java

在高并发、高性能的质量要求不断提高时，我们首先会想到的就是利用缓存予以应对。

第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中，下次遇到同样的请求时，把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用。

但是，缓存的空间一般都是有限，不可能把所有的结果全部保存下来。那么，当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存，就要决定删除原来的哪些数据。如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法。

常用的缓存淘汰算法有：FIFO、LRU、LFU，下面我们就逐一介绍一下。

缓存淘汰算法

在高并发、高性能的质量要求不断提高时，我们首先会想到的就是利用缓存予以应对。

第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中，下次遇到同样的请求时，把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用。

但是，缓存的空间一般都是有限，不可能把所有的结果全部保存下来。那么，当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存，就要决定删除原来的哪些数据。如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法。

常用的缓存淘汰算法有：FIFO、LRU、LFU，下面我们就逐一介绍一下。

FIFO

FIFO，First In First Out，先进先出算法。判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰。简单地说，先存入缓存的数据，先被淘汰。

最早存入缓存的数据，其不再被使用的可能性比刚存入缓存的可能性大。建立一个FIFO队列，记录所有在缓存中的数据。当一条数据被存入缓存时，就把它插在队尾上。需要被淘汰的数据一直在队列头。这种算法只是在按线性顺序访问数据时才是理想的，否则效率不高。因为那些常被访问的数据，往往在缓存中也停留得最久，结果它们却因变“老”而不得不被淘汰出去。

FIFO算法用队列实现就可以了，这里就不做代码实现了。

LRU

LRU，Least Recently Used，最近最少使用算法。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰。简单地说，LRU 的淘汰规则是基于访问时间。

如果一个数据在最近一段时间没有被使用到，那么可以认为在将来它被使用的可能性也很小。因此，当缓存空间满时，最久没有使用的数据最先被淘汰。

在Java中，其实LinkedHashMap已经实现了LRU缓存淘汰算法，需要在构造函数第三个参数传入true，表示按照时间顺序访问。可以直接继承LinkedHashMap来实现。

package one.more;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LruCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    /**
     * 容量限制
     */
    private int capacity;
    LruCache(int capacity) {
        // 初始大小，0.75是装载因子，true是表示按照访问时间排序
        super(capacity, 0.75f, true);
        //缓存最大容量
        this.capacity = capacity;
    }
    /**
     * 重写removeEldestEntry方法，如果缓存满了，则把链表头部第一个节点和对应的数据删除。
     */
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}

我写一个简单的程序测试一下：

package one.more;
public class TestApp {
    public static void main(String[] args) {
        LruCache<String, String> cache = new LruCache(3);
        cache.put("keyA", "valueA");
        System.out.println("put keyA");
        System.out.println(cache);
        System.out.println("=========================");
        cache.put("keyB", "valueB");
        System.out.println("put keyB");
        System.out.println(cache);
        System.out.println("=========================");
        cache.put("keyC", "valueC");
        System.out.println("put keyC");
        System.out.println(cache);
        System.out.println("=========================");
        cache.get("keyA");
        System.out.println("get keyA");
        System.out.println(cache);
        System.out.println("=========================");
        cache.put("keyD", "valueD");
        System.out.println("put keyD");
        System.out.println(cache);
    }
}

运行结果如下：

put keyA
{keyA=valueA}
=========================
put keyB
{keyA=valueA, keyB=valueB}
=========================
put keyC
{keyA=valueA, keyB=valueB, keyC=valueC}
=========================
get keyA
{keyB=valueB, keyC=valueC, keyA=valueA}
=========================
put keyD
{keyC=valueC, keyA=valueA, keyD=valueD}

当然，这个不是面试官想要的，也不是我们想要的。我们可以使用双向链表和哈希表进行实现，哈希表用于存储对应的数据，双向链表用于数据被使用的时间先后顺序。

在访问数据时，如果数据已存在缓存中，则把该数据的对应节点移到链表尾部。如此操作，在链表头部的节点则是最近最少使用的数据。

当需要添加新的数据到缓存时，如果该数据已存在缓存中，则把该数据对应的节点移到链表尾部；如果不存在，则新建一个对应的节点，放到链表尾部；如果缓存满了，则把链表头部第一个节点和对应的数据删除。

package one.more;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class LruCache<K, V> {
    /**
     * 头结点
     */
    private Node head;
    /**
     * 尾结点
     */
    private Node tail;
    /**
     * 容量限制
     */
    private int capacity;
    /**
     * key和数据的映射
     */
    private Map<K, Node> map;
    LruCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.map = new HashMap<>();
    }
    public V put(K key, V value) {
        Node node = map.get(key);
        // 数据存在，将节点移动到队尾
        if (node != null) {
            V oldValue = node.value;
            //更新数据
            node.value = value;
            moveToTail(node);
            return oldValue;
        } else {
            Node newNode = new Node(key, value);
            // 数据不存在，判断链表是否满
            if (map.size() == capacity) {
                // 如果满，则删除队首节点，更新哈希表
                map.remove(removeHead().key);
            }
            // 放入队尾节点
            addToTail(newNode);
            map.put(key, newNode);
            return null;
        }
    }
    public V get(K key) {
        Node node = map.get(key);
        if (node != null) {
            moveToTail(node);
            return node.value;
        }
        return null;
    }
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("LruCache{");
        Node curr = this.head;
        while (curr != null) {
            if(curr != this.head){
                sb.append(',').append(' ');
            }
            sb.append(curr.key);
            sb.append('=');
            sb.append(curr.value);
            curr = curr.next;
        }
        return sb.append('}').toString();
    }
    private void addToTail(Node newNode) {
        if (newNode == null) {
            return;
        }
        if (head == null) {
            head = newNode;
            tail = newNode;
        } else {
            //连接新节点
            tail.next = newNode;
            newNode.pre = tail;
            //更新尾节点指针为新节点
            tail = newNode;
        }
    }
    private void moveToTail(Node node) {
        if (tail == node) {
            return;
        }
        if (head == node) {
            head = node.next;
            head.pre = null;
        } else {
            //调整双向链表指针
            node.pre.next = node.next;
            node.next.pre = node.pre;
        }
        node.pre = tail;
        node.next = null;
        tail.next = node;
        tail = node;
    }
    private Node removeHead() {
        if (head == null) {
            return null;
        }
        Node res = head;
        if (head == tail) {
            head = null;
            tail = null;
        } else {
            head = res.next;
            head.pre = null;
            res.next = null;
        }
        return res;
    }
    class Node {
        K key;
        V value;
        Node pre;
        Node next;
        Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

再次运行测试程序，结果如下：

put keyA
LruCache{keyA=valueA}
=========================
put keyB
LruCache{keyA=valueA, keyB=valueB}
=========================
put keyC
LruCache{keyA=valueA, keyB=valueB, keyC=valueC}
=========================
get keyA
LruCache{keyB=valueB, keyC=valueC, keyA=valueA}
=========================
put keyD
LruCache{keyC=valueC, keyA=valueA, keyD=valueD}

LFU

LFU，Least Frequently Used，最不经常使用算法，在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰。简单地说，LFU 的淘汰规则是基于访问次数。

如果一个数据在最近一段时间很少被使用到，那么可以认为在将来它被使用的可能性也很小。因此，当空间满时，最小频率使用的数据最先被淘汰。

我们可以使用双哈希表进行实现，一个哈希表用于存储对应的数据，另一个哈希表用于存储数据被使用次数和对应的数据。

package one.more;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;
public class LfuCache<K, V> {
    /**
     * 容量限制
     */
    private int capacity;
    /**
     * 当前最小使用次数
     */
    private int minUsedCount;
    /**
     * key和数据的映射
     */
    private Map<K, Node> map;
    /**
     * 数据频率和对应数据组成的链表
     */
    private Map<Integer, List<Node>> usedCountMap;
    public LfuCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.minUsedCount = 1;
        this.map = new HashMap<>();
        this.usedCountMap = new HashMap<>();
    }
    public V get(K key) {
        Node node = map.get(key);
        if (node == null) {
            return null;
        }
        // 增加数据的访问频率
        addUsedCount(node);
        return node.value;
    }
    public V put(K key, V value) {
        Node node = map.get(key);
        if (node != null) {
            // 如果存在则增加该数据的访问频次
            V oldValue = node.value;
            node.value = value;
            addUsedCount(node);
            return oldValue;
        } else {
            // 数据不存在，判断链表是否满
            if (map.size() == capacity) {
                // 如果满，则删除队首节点，更新哈希表
                List<Node> list = usedCountMap.get(minUsedCount);
                Node delNode = list.get(0);
                list.remove(delNode);
                map.remove(delNode.key);
            }
            // 新增数据并放到数据频率为1的数据链表中
            Node newNode = new Node(key, value);
            map.put(key, newNode);
            List<Node> list = usedCountMap.get(1);
            if (list == null) {
                list = new LinkedList<>();
                usedCountMap.put(1, list);
            }
            list.add(newNode);
            minUsedCount = 1;
            return null;
        }
    }
    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("LfuCache{");
        List<Integer> usedCountList = this.usedCountMap.keySet().stream().collect(Collectors.toList());
        usedCountList.sort(Comparator.comparingInt(i -> i));
        int count = 0;
        for (int usedCount : usedCountList) {
            List<Node> list = this.usedCountMap.get(usedCount);
            if (list == null) {
                continue;
            }
            for (Node node : list) {
                if (count > 0) {
                    sb.append(',').append(' ');
                }
                sb.append(node.key);
                sb.append('=');
                sb.append(node.value);
                sb.append("(UsedCount:");
                sb.append(node.usedCount);
                sb.append(')');
                count++;
            }
        }
        return sb.append('}').toString();
    }
    private void addUsedCount(Node node) {
        List<Node> oldList = usedCountMap.get(node.usedCount);
        oldList.remove(node);
        // 更新最小数据频率
        if (minUsedCount == node.usedCount && oldList.isEmpty()) {
            minUsedCount++;
        }
        node.usedCount++;
        List<Node> set = usedCountMap.get(node.usedCount);
        if (set == null) {
            set = new LinkedList<>();
            usedCountMap.put(node.usedCount, set);
        }
        set.add(node);
    }
    class Node {
        K key;
        V value;
        int usedCount = 1;
        Node(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }
}

再次运行测试程序，结果如下：

put keyA
LfuCache{keyA=valueA(UsedCount:1)}
=========================
put keyB
LfuCache{keyA=valueA(UsedCount:1), keyB=valueB(UsedCount:1)}
=========================
put keyC
LfuCache{keyA=valueA(UsedCount:1), keyB=valueB(UsedCount:1), keyC=valueC(UsedCount:1)}
=========================
get keyA
LfuCache{keyB=valueB(UsedCount:1), keyC=valueC(UsedCount:1), keyA=valueA(UsedCount:2)}
=========================
put keyD
LfuCache{keyC=valueC(UsedCount:1), keyD=valueD(UsedCount:1), keyA=valueA(UsedCount:2)}

总结

看到这里，你已经超越了大多数人！

  • FIFO，First In First Out，先进先出算法。判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰，可以使用队列实现。

  • LRU，Least Recently Used，最近最少使用算法。判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰，可以使用双向链表和哈希表实现。

  • LFU，Least Frequently Used，最不经常使用算法，在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰，可以使用双哈希表实现。

竟然已经看到这里了，你我定是有缘人，留下你的点赞和关注，他日必成大器。

微信公众号：万猫学社

微信扫描二维码

关注后回复「电子书」

获取12本Java必读技术书籍

以上是 昨天面试被问到的 缓存淘汰算法FIFO、LRU、LFU及Java实现 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/392364.html

回到顶部