LRU缓存的核心思想与优化方案剖析

后端

2023-12-19 23:54:27

LRU 缓存：一种高效的缓存淘汰策略

简介

LRU（最近最少使用）是一种广泛应用于缓存系统中的缓存淘汰策略。它的核心思想是淘汰最近最少使用的数据，为新数据腾出空间。LRU 算法紧密贴合人们的访问习惯，因为人们更倾向于访问近期使用过的数据。

工作原理：用空间换取时间

LRU 缓存通过牺牲空间换取更快的访问速度。它通常由两部分组成：

哈希表： 存储数据及其最近使用时间。
双向链表： 维护数据的访问顺序。

访问数据时，LRU 缓存首先从哈希表查找数据。如果找到，则返回数据并更新其使用时间。如果未找到，则从双向链表中移除最近最少使用的数据，并将新数据添加到链表头端。

Java 实现：一步步实践 LRU

为了深入理解 LRU 缓存，我们实现了一个 Java 版本：

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;

public class LRUCache {

    // 缓存容量
    private int capacity;

    // 存储数据及其最近使用时间的哈希表
    private HashMap<Integer, Integer> cache;

    // 维护数据访问顺序的双向链表
    private LinkedHashMap<Integer, Integer> linkedCache;

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;

        // 使用 LinkedHashMap 作为双向链表，并设置淘汰策略：超过容量则淘汰最老数据
        this.linkedCache = new LinkedHashMap<>(capacity, 0.75f, true) {
            @Override
            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<Integer, Integer> eldest) {
                return size() > capacity;
            }
        };

        // 哈希表存储 key 和 value
        this.cache = new HashMap<>();
    }

    public int get(int key) {
        // 从哈希表中获取数据
        Integer value = cache.get(key);
        if (value != null) {
            // 数据存在，则更新其使用时间
            linkedCache.remove(key);
            linkedCache.put(key, value);
        }
        // 返回数据，如果不存在则返回 -1
        return value == null ? -1 : value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        // 将数据放入哈希表
        cache.put(key, value);

        // 将数据放入双向链表
        linkedCache.put(key, value);
    }

    public void remove(int key) {
        // 从哈希表和双向链表中删除数据
        cache.remove(key);
        linkedCache.remove(key);
    }

    public int size() {
        // 返回缓存中的数据数量
        return cache.size();
    }
}