01。前言我们经常使用缓存来提高数据查询速度。由于缓存容量有限，当缓存容量达到上限时，需要删除部分数据，为新数据的添加腾出空间。.缓存数据不能随意删除。一般我们需要按照一定的算法来删除缓存数据。常用的淘汰算法有LRU、LFU、FIFO。在这篇文章中，我们将讨论LRU算法。02.LRU简介LRU是LeastRecentlyUsed的缩写。该算法认为最近使用的数据是流行数据，下次有很大概率会再次使用。而最近很少用到的数据，下次大概率用不到。当缓存容量满时，会优先淘汰最近很少使用的数据。假设现在缓存的内部数据如图所示：这里我们称链表的第一个节点为头节点，最后一个节点为尾节点。当调用缓存获取key=1的数据时，LRU算法需要将节点1移动到头节点，其他节点不变，如图。然后我们插入一个key=8的节点。此时缓存容量达到上限，需要删除数据再加入。由于每次查询都会将数据移动到头节点，没有被查询到的数据会下沉到尾节点，尾节点的数据可以认为是访问最少的数据，所以删除尾节点的数据。然后我们直接将数据添加到头节点。下面总结一下LRU算法的具体步骤：新数据直接插入链表头部。缓存的数据被命中，数据被移动到链表的头部。当缓存已满时，列表末尾的数据将被删除。03.LRU算法的实现从上面的例子可以看出，LRU算法需要添加头节点，删除尾节点。链表添加节点/删除节点的时间复杂度为O(1)，非常适合作为存储缓存数据容器。但是，不能使用普通的单向链表。单向链表有几个缺点：每次获取任意节点数据，都需要从第一个节点开始遍历，导致获取节点的复杂度为O(N)。要将中间节点移动到头节点，我们需要知道中间节点之前节点的信息，而单向链表要再次遍历才能获得这些信息。对于以上问题，可以结合其他数据结构来解决。使用哈希表存储节点，获取节点的复杂度将降低到O(1)。对于节点移动的问题，可以在节点上加上前驱指针，记录前一个节点的信息，使链表由单向链表变为双向链表。综上所述，采用了双向链表和哈希表的结合，数据结构如图所示：双向链表中特意加入了两个“哨兵”节点，不用于存储任何数据。使用sentinel节点，在添加/删除节点时，不需要考虑边界节点的存在，简化了编程难度，降低了代码复杂度。LRU算法的实现代码如下。为了简化key和val，都认为是int类型。publicclassLRUCache{入口头，尾；内部容量；整数大小；Map缓存；publicLRUCache(intcapacity){this.capacity=capacity;//初始化链表initLinkedList();大小=0；缓存=新的HashMap<>(容量+2);}/***如果节点不存在，返回-1。如果存在，则将该节点移动到头节点，并返回该节点的数据。**@paramkey*@return*/publicintget(intkey){入口节点=cache.get(key);if(node==null){返回-1;}//有移动节点moveToHead(node);返回节点值；}/***将节点添加到头节点，如果容量已满，将删除尾节点**@paramkey*@paramvalue*/publicvoidput(intkey,intvalue){Entrynode=缓存.get（键）；if(node!=null){node.value=value;moveToHead（节点）；返回;}//不存在。先加入，再移除尾节点//此时容量已满，删除尾节点if(size==capacity){EntrylastNode=tail.pre;删除节点（最后一个节点）；缓存.remove(lastNode.key);尺寸-;}//添加头节点EntrynewNode=newEntry();newNode.key=key;newNode.value=值；添加节点（新节点）；cache.put(key,newNode);尺码++；}privatevoidmoveToHead(Entrynode){//先删除原节点的关系deleteNode(node);添加节点（节点）；}privatevoidaddNode(Entrynode){head.next.pre=node;node.next=head.next;节点.pre=头；head.next=节点；}privatevoiddeleteNode(Entrynode){node.pre.next=node.next;node.next.pre=node.pre;}publicstaticclassEntry{publicEntrypre;接下来是公共条目；公钥；公共整数值；publicEntry(intkey,intvalue){this.key=键；this.value=值；}publicEntry(){}}privatevoidinitLinkedList(){head=newEntry();尾巴=新条目（）；head.next=尾巴；tail.pre=head;}publicstaticvoidmain(String[]args){LRUCache缓存=newLRUCache(2);缓存.put(1,1);缓存.put(2,2);System.out.println(cache.get(1));缓存.put(3,3);System.out.println(cache.get(2));}}04、LRU算法分析缓存命中率是缓存系统的一个非常重要的指标，如果缓存系统的缓存命中率过低，会导致查询流回数据库，从而导致增加数据库的压力。结合上面分析了LRU算法的优缺点。LRU算法的优点是算法实现起来不难。对于热点数据，LRU效率会很好。LRU算法的缺点是对于偶尔的批量操作，比如批量查询历史数据，有可能将缓存中的热门数据替换成这些历史数据，造成缓存污染，导致缓存命中率下降，减慢正常的数据查询。05.LRU算法改进方案下面方案的来源和MySQLInnoDBLRU改进算法把链表分成两部分，分为热数据区和冷数据区，如图。改进后算法流程会变成：如果访问的数据位于热点数据区，则和之前的LRU算法一样，将其移动到热点数据区的头节点。插入数据时，如果缓存满了，就会淘汰尾节点的数据。然后将数据插入冷数据区的头节点。每次访问冷数据区的数据，都需要做如下判断：如果数据在缓存中的时间超过了指定的时间，比如1s，则移动到热数据的头节点区域。如果数据存在的时间少于指定的时间，则位置保持不变。对于偶尔的批量查询，数据会简单地落入冷数据区，很快就会被淘汰。热门数据区的数据不会受到影响，解决了LRU算法缓存命中率下降的问题。其他改进方法还有LRU-K、2Q、LIRS算法，有兴趣的同学可以自行查看。
