学会实现LRU算法，Redis高效缓存优化必备良技

后端

2023-05-16 22:53:06

提升数据查询效率：Redis 与 LRU 算法携手出击

在海量数据时代，数据查询的痛点

面对不断激增的海量数据，检索效率缓慢已成为困扰企业和开发者的头号难题。随着数据量的不断扩大，传统的数据库技术难以应对高并发查询的挑战，导致响应延迟和应用程序性能下降。

Redis 登场：优化数据查询的利器

Redis，作为一款开源、内存数据库，闪亮登场，为优化数据查询带来了革命性的解决方案。Redis 的卓越性能和惊人的存储能力，使得它能够以极快的速度处理高频读取和低频更新的数据，大大改善了数据访问的效率，让应用程序性能更上一层楼。

LRU 算法：Redis 优化的核心

LRU（最近最少使用）算法是 Redis 优化数据查询的关键所在。该算法的精妙之处在于优先淘汰最长时间未被使用的缓存数据，从而使经常访问的数据始终驻留在内存中，极大地提升了数据访问的速度和效率。

LRU 算法的巧妙实现

Redis 巧妙地利用链表和哈希表强强联合，实现了高效的 LRU 算法。链表负责记录数据访问的顺序，最近访问的数据位于链表头部，而哈希表则用于快速检索数据，key 为数据标识，value 为指向链表中该数据节点的指针。当缓存容量达到上限时，Redis 会淘汰链表尾部的数据，即最长时间未被使用的。

核心代码实现

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # key -> node
        self.head = Node(None, None)
        self.tail = Node(None, None)
        self.head.next = self.tail
        self.tail.prev = self.head

    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.cache:
            node = self.cache[key]
            self.remove_node(node)
            self.add_node_to_head(node)
            return node.value
        else:
            return -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.cache:
            self.remove_node(self.cache[key])
        node = Node(key, value)
        self.add_node_to_head(node)
        self.cache[key] = node

        if len(self.cache) > self.capacity:
            del self.cache[self.tail.prev.key]
            self.remove_node(self.tail.prev)

    def add_node_to_head(self, node):
        node.next = self.head.next
        node.prev = self.head
        self.head.next = node
        node.next.prev = node

    def remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev

class Node:
    def __init__(self, key, value):
        self.key = key
        self.value = value
        self.prev = None
        self.next = None