前言
对于web开发而言，缓存必不可少，也是提高性能最常用的方式。无论是浏览器缓存(如果是chrome浏览器，可以通过chrome:://cache查看)，还是服务端的缓存(通过memcached或者redis等内存数据库)。缓存不仅可以加速用户的访问，同时也可以降低服务器的负载和压力。那么，了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要。
常见的缓存算法
- LRU (Least recently used) 最近最少使用，如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
- LFU (Least frequently used) 最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。
- FIFO (Fist in first out) 先进先出， 如果一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉。
LRU缓存
像浏览器的缓存策略、memcached的缓存策略都是使用LRU这个算法，LRU算法会将近期最不会访问的数据淘汰掉。LRU如此流行的原因是实现比较简单，而且对于实际问题也很实用，良好的运行时性能，命中率较高。下面谈谈如何实现LRU缓存：
- 新数据插入到链表头部
- 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部
- 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃
LRU Cache具备的操作：
- set(key,value)：如果key在hashmap中存在，则先重置对应的value值，然后获取对应的节点cur，将cur节点从链表删除，并移动到链表的头部；若果key在hashmap不存在，则新建一个节点，并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候，将链表最后一个节点删除即可。
- get(key)：如果key在hashmap中存在，则把对应的节点放到链表头部，并返回对应的value值；如果不存在，则返回-1。
LRU的c++实现
LRU实现采用双向链表 + Map 来进行实现。这里采用双向链表的原因是：如果采用普通的单链表，则删除节点的时候需要从表头开始遍历查找，效率为O(n)，采用双向链表可以直接改变节点的前驱的指针指向进行删除达到O(1)的效率。使用Map来保存节点的key、value值便于能在O(logN)的时间查找元素,对应get操作。
双链表节点的定义：
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struct CacheNode { int key; // 键 int value; // 值 CacheNode *pre, *next; // 节点的前驱、后继指针 CacheNode(int k, int v) : key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL) {}}; |
对于LRUCache这个类而言，构造函数需要指定容量大小
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LRUCache(int capacity){ size = capacity; // 容量 head = NULL; // 链表头指针 tail = NULL; // 链表尾指针} |
双链表的节点删除操作：
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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; }} |
将节点插入到头部的操作：
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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)操作的实现比较简单，直接通过判断Map是否含有key值即可，如果查找到key，则返回对应的value，否则返回-1;
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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)操作需要分情况判断。如果当前的key值对应的节点已经存在，则将这个节点取出来，并且删除节点所处的原有的位置，并在头部插入该节点；如果节点不存在节点中，这个时候需要在链表的头部插入新节点，插入新节点可能导致容量溢出，如果出现溢出的情况，则需要删除链表尾部的节点。
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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; }} |
总结
好了，至此，LRU算法的实现操作就完成了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。
原文链接：http://www.cnblogs.com/cpselvis/p/6272096.html
