LRU的理解与Java实现

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LRU的理解与Java实现

时间:2019-10-29本站浏览次数:253

       

简介

LRU(Least Recently Used)直译为“最近最少使用”。其实很多老外发明的词直译过来对于我们来说并不是特别好理解,甚至有些词并不在国人的思维模式之内,比如快速排序中的Pivot,模拟信号中的Analog 等等。笔者认为最好的理解方式就是看他诞生的原因,看这个概念的出现如何一步一步演变为现在的样子。假如说你自己对某个问题想到了一个解决办法,于是你按照语义给他起了个名字,假如你直接将这个词儿说给别人,不知道这个词儿来历的人大概很难理解。所以为了力求方便理解,下面我们先来看看LRU是什么,主要是为了解决什么问题。

其实LRU这个概念映射到现实生活中非常好理解,就好比说小明的衣柜中有很多衣服,假设他的衣服都只能放在这个柜子里,小明每过一阵子小明就会买新衣服,不久小明的衣柜就放满了衣服。这个小明想了个办法,按照衣服上次穿的时间排序,丢掉最长时间没有穿过那个。这就是LRU策略。

映射到计算机概念中,上述例子中小明的衣柜就是内存,而小明的衣服就是缓存数据。我们的内存是有限的。所以当缓存数据在内存越来越多,以至于无法存放即将到来的新缓存数据时,就必须扔掉最不常用的缓存数据。所以对于LRU的抽象总结如下:

缓存的容量是有限的当缓存容量不足以存放需要缓存的新数据时,必须丢掉最不常用的缓存数据

实现

理解了LRU的原理之后,想要将其转换为代码并不是一件很困难的事。我们访问缓存通常使用一个字符串来定位缓存数据(事实上其他数据形式也没有关系),这种场景我们反射性的想到HashMap。所以我们先来简单的定义一下LRUCachce类。

public class LRUCache { private HashMap<String, Object> map; private int capacity; public Object get(String key) { return map.get(key); } public void set(String key, Object value) { this.map.put(key, value); } public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; this.map = new HashMap<String, Object>(); }}

这样我们仅仅是定义了一个容量有限的LRUCache,可以存取数据,但并没有实现缓存容量不足时丢弃最不常用的数据的功能,而这件事做起来似乎显得稍微麻烦一些,问题在于我们如何找到最久没有用的缓存。

一个最容易想到的办法是我们在给这个缓存数据加一个时间戳,每次get缓存时就更新时间戳,这样找到最久没有用的缓存数据问题就能够解决,但与之而来的会有两个新问题:

虽然使用时间戳可以找到最久没用的数据,但我们最少的代价也要将这些缓存数据遍历一遍,除非我们维持一个按照时间戳排好序的SortedList。添加时间戳的方式为我们的数据带来了麻烦,我们并不太好在缓存数据中添加时间戳的标识,这可能需要引入新的包含时间戳的包装对象。

而且我们的需要只是找到最久没用使用的缓存数据,并不需要精确的时间。添加时间戳的方式显然没有利用这一特性,这就使得这个办法从逻辑上来讲可能不是最好的。

然而办法总是有的,我们可以维护一个链表,当数据每一次查询就将数据放到链表的head,当有新数据添加时也放到head上。这样链表的tail就是最久没用使用的缓存数据,每次容量不足的时候就可以删除tail,并将前一个元素设置为tail,显然这是一个双向链表结构,因此我们定义LRUNode如下:

class LRUNode { String key; Object value; LRUNode prev; LRUNode next; public LRUNode(String key, Object value) { this.key = key; this.value = value; }}

而LRUCache的简单实现最终如下:

public class LRUCache { private HashMap<String, LRUNode> map; private int capacity; private LRUNode head; private LRUNode tail; public void set(String key, Object value) { LRUNode node = map.get(key); if (node != null) { node = map.get(key); node.value = value; remove(node, false); } else { node = new LRUNode(key, value); if (map.size() >= capacity) { // 每次容量不足时先删除最久未使用的元素 remove(tail, true); } map.put(key, node); } // 将刚添加的元素设置为head setHead(node); } public Object get(String key) { LRUNode node = map.get(key); if (node != null) { // 将刚操作的元素放到head remove(node, false); setHead(node); return node.value; } return null; } private void setHead(LRUNode node) { // 先从链表中删除该元素 if (head != null) { node.next = head; head.prev = node; } head = node; if (tail == null) { tail = node; } } // 从链表中删除此Node,此时要注意该Node是head或者是tail的情形 private void remove(LRUNode node, boolean flag) { if (node.prev != null) { node.prev.next = node.next; } else { head = node.next; } if (node.next != null) { node.next.prev = node.prev; } else { tail = node.prev; } node.next = null; node.prev = null; if (flag) { map.remove(node.key); } } public LRUCache(int capacity) { this.capacity = capacity; this.map = new HashMap<String, LRUNode>(); }}




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