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实现一个LRU Cache 算法LRU Cache C++三种解法java实现LRU算法及编码实现LRU策略缓存LRU算法常见缓存算法和LRU的c++实现设计循环双端队列(deque)LRU 缓存结构 (c++ 哈希双链表实现)LRU缓存机制删除单链表中的指定节点Linux 内核经典面试题拼多多社招面经:Redis是重点,讲一讲redis的内存模型线程、进程、协程的区别C++经典面试题面试官:我们只想要这样的C++工程师Linux C/C++ 学习路线链表操作汇总C++11的智能指针面试题浏览器中输入url后发生的事情常用的限流算法HTTP协议和HTTPS协议面试题网络编程面试题目总结c++后台面试题目如何实现LRU算法?如何寻找无序数组中的第K大元素?布隆过滤器 - 如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在?如何实现大整数相加?C++面试题及基本知识点总结C++给定出栈序列判定是否合法消息队列面试题要点redis缓存击穿,失效以及热点key解决方案网页在浏览器上的渲染过程几种限流算法lru算法例题C/C++常见面试知识点总结附面试真题----20210529更新引入MQ消息队列的作用及其优缺点MySQL面试篇社招三年后端面试题60道测开面试题,背完直接涨工资二叉树的层序遍历(两种方法实现)Bitmap 海量数据处理字符串倒序输出的五种方法C语言 输入10个数,统计出并输出正数、负数和0的个数字节三面:如何设计一个高并发系统架构,网络 面试36问,DDos攻击原理C++线程池使用 C++11 编写可复用多线程任务池

LRU算法

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LRU原理

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。

最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下

LRU算法

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。
【命中率】
当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。
【复杂度】
实现简单。
【代价】
命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。

LRU-K原理

LRU-K中的K代表最近使用的次数,因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题,其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

相比LRU,LRU-K需要多维护一个队列,用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候,才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时,LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下:

LRU-K算法

数据第一次被访问,加入到访问历史列表;
如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问,则按照一定规则(FIFO,LRU)淘汰;
当访问历史队列中的数据访问次数达到K次后,将数据索引从历史队列删除,将数据移到缓存队列中,并缓存此数据,缓存队列重新按照时间排序;
缓存数据队列中被再次访问后,重新排序;
需要淘汰数据时,淘汰缓存队列中排在末尾的数据,即:淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。
LRU-K具有LRU的优点,同时能够避免LRU的缺点,实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择,LRU-3或者更大的K值命中率会高,但适应性差,需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。
【命中率】
LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。
【复杂度】
LRU-K队列是一个优先级队列,算法复杂度和代价比较高。
【代价】
由于LRU-K还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象,因此内存消耗会比LRU要多;当数据量很大的时候,内存消耗会比较可观。
LRU-K需要基于时间进行排序(可以需要淘汰时再排序,也可以即时排序),CPU消耗比LRU要高。

URL-Two queues原理

Two queues(以下使用2Q代替)算法类似于LRU-2,不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列(注意这不是缓存数据的)改为一个FIFO缓存队列,即:2Q算法有两个缓存队列,一个是FIFO队列,一个是LRU队列。
当数据第一次访问时,2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面,当数据第二次被访问时,则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面,两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。详细实现如下:

URL-Two queues原理

新访问的数据插入到FIFO队列;
如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问,则最终按照FIFO规则淘汰;
如果数据在FIFO队列中被再次访问,则将数据移到LRU队列头部;
如果数据在LRU队列再次被访问,则将数据移到LRU队列头部;
LRU队列淘汰末尾的数据。
【命中率】
2Q算法的命中率要高于LRU。
【复杂度】
需要两个队列,但两个队列本身都比较简单。
【代价】
FIFO和LRU的代价之和。
2Q算法和LRU-2算法命中率类似,内存消耗也比较接近,但对于最后缓存的数据来说,2Q会减少一次从原始存储读取数据或者计算数据的操作。

Multi Queue原理

MQ算法根据访问频率将数据划分为多个队列,不同的队列具有不同的访问优先级,其核心思想是:优先缓存访问次数多的数据。
MQ算法将缓存划分为多个LRU队列,每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的,例如
详细的算法结构图如下,Q0,Q1....Qk代表不同的优先级队列,Q-history代表从缓存中淘汰数据,但记录了数据的索引和引用次数的队列:

### Multi Queue原理

如上图,算法详细描述如下:

新插入的数据放入Q0;
每个队列按照LRU管理数据;
当数据的访问次数达到一定次数,需要提升优先级时,将数据从当前队列删除,加入到高一级队列的头部;
为了防止高优先级数据永远不被淘汰,当数据在指定的时间里访问没有被访问时,需要降低优先级,将数据从当前队列删除,加入到低一级的队列头部;
需要淘汰数据时,从最低一级队列开始按照LRU淘汰;每个队列淘汰数据时,将数据从缓存中删除,将数据索引加入Q-history头部;
如果数据在Q-history中被重新访问,则重新计算其优先级,移到目标队列的头部;
Q-history按照LRU淘汰数据的索引。
【命中率】
MQ降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。
【复杂度】
MQ需要维护多个队列,且需要维护每个数据的访问时间,复杂度比LRU高。
【代价】
MQ需要记录每个数据的访问时间,需要定时扫描所有队列,代价比LRU要高。
注:虽然MQ的队列看起来数量比较多,但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小,因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的,因此队列扫描性能也相近。