• 缓存淘汰算法--LRU算法

    转载自：http://flychao88.iteye.com/blog/1977653

    1. LRU
    1.1. 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”。

    1.2. 实现

    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：

    1. 新数据插入到链表头部；

    2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；

    3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

    1.3. 分析

    【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。

    缓存污染：

    　　缓存污染是指操作系统将不常用的数据从内存移到缓存，降低了缓存效率的现象。

    2. LRU-K

    2.1. 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”。

    2.2. 实现

    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：

    1. 数据第一次被访问，加入到访问历史列表；

    2. 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；

    3. 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；

    4. 缓存数据队列中被再次访问后，重新排序；

    5. 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。

    2.3. 分析

    【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。

    3. Two queues（2Q）

    3.1. 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。

    3.2. 实现

    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：

    1. 新访问的数据插入到FIFO队列；

    2. 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；

    3. 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；

    4. 如果数据在LRU队列再次被访问，则将数据移到LRU队列头部；

    5. LRU队列淘汰末尾的数据。

    注：上图中FIFO队列比LRU队列短，但并不代表这是算法要求，实际应用中两者比例没有硬性规定。

    3.3. 分析

    【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。

    4. Multi Queue（MQ）

    4.1. 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。

    4.2. 实现

    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：

    如上图，算法详细描述如下：

    1. 新插入的数据放入Q0；

    2. 每个队列按照LRU管理数据；

    3. 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；

    4. 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；

    5. 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；

    6. 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；

    7. Q-history按照LRU淘汰数据的索引。

    4.3. 分析

    【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。

    5. LRU类算法对比

    由于不同的访问模型导致命中率变化较大，此处对比仅基于理论定性分析，不做定量分析。

    对比点

    对比

    命中率

    LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU

    复杂度

    LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU

    代价

    LRU-2  > MQ(2) > 2Q > LRU

    实际应用中需要根据业务的需求和对数据的访问情况进行选择，并不是命中率越高越好。例如：虽然LRU看起来命中率会低一些，且存在”缓存污染“的问题，但由于其简单和代价小，实际应用中反而应用更多。

    java中最简单的LRU算法实现，就是利用jdk的LinkedHashMap，覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可

    如果你去看LinkedHashMap的源码可知，LRU算法是通过双向链表来实现，当某个位置被命中，通过调整链表的指向将该位置调整到头位置，新加入的内容直接放在链表头，如此一来，最近被命中的内容就向链表头移动，需要替换时，链表最后的位置就是最近最少使用的位置。
     
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    import java.util.ArrayList; 
    import java.util.Collection; 
    import java.util.LinkedHashMap; 
    import java.util.concurrent.locks.Lock; 
    import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; 
    import java.util.Map; 
       
       
    /**
     * 类说明：利用LinkedHashMap实现简单的缓存， 必须实现removeEldestEntry方法，具体参见JDK文档
     * 
     * @author dennis
     * 
     * @param <K>
     * @param <V>
     */ 
    public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { 
        private final int maxCapacity; 
       
        private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 
       
        private final Lock lock = new ReentrantLock(); 
       
        public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) { 
            super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true); 
            this.maxCapacity = maxCapacity; 
        } 
       
        @Override 
        protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) { 
            return size() > maxCapacity; 
        } 
        @Override 
        public boolean containsKey(Object key) { 
            try { 
                lock.lock(); 
                return super.containsKey(key); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
       
           
        @Override 
        public V get(Object key) { 
            try { 
                lock.lock(); 
                return super.get(key); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
       
        @Override 
        public V put(K key, V value) { 
            try { 
                lock.lock(); 
                return super.put(key, value); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
       
        public int size() { 
            try { 
                lock.lock(); 
                return super.size(); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
       
        public void clear() { 
            try { 
                lock.lock(); 
                super.clear(); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
       
        public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() { 
            try { 
                lock.lock(); 
                return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet()); 
            } finally { 
                lock.unlock(); 
            } 
        } 
    } 
        

    基于双链表 的LRU实现:

    　　传统意义的LRU算法是为每一个Cache对象设置一个计数器，每次Cache命中则给计数器+1，而Cache用完，需要淘汰旧内容，放置新内容时，就查看所有的计数器，并将最少使用的内容替换掉。

       它的弊端很明显，如果Cache的数量少，问题不会很大， 但是如果Cache的空间过大，达到10W或者100W以上，一旦需要淘汰，则需要遍历所有计算器，其性能与资源消耗是巨大的。效率也就非常的慢了。

        它的原理： 将Cache的所有位置都用双连表连接起来，当一个位置被命中之后，就将通过调整链表的指向，将该位置调整到链表头的位置，新加入的Cache直接加到链表头中。

         这样，在多次进行Cache操作后，最近被命中的，就会被向链表头方向移动，而没有命中的，而想链表后面移动，链表尾则表示最近最少使用的Cache。

         当需要替换内容时候，链表的最后位置就是最少被命中的位置，我们只需要淘汰链表最后的部分即可。

      上面说了这么多的理论， 下面用代码来实现一个LRU策略的缓存。

        我们用一个对象来表示Cache，并实现双链表，

    Java代码  收藏代码
    1. public class LRUCache {  
    2.     /** 
    3.      * 链表节点 
    4.      * @author Administrator 
    5.      * 
    6.      */  
    7.     class CacheNode {  
    8.         ……  
    9.     }  
    10.     private int cacheSize;//缓存大小  
    11.     private Hashtable nodes;//缓存容器  
    12.     private int currentSize;//当前缓存对象数量  
    13.     private CacheNode first;//(实现双链表)链表头  
    14.     private CacheNode last;//(实现双链表)链表尾  
    15. }  
    16.                     
    public class LRUCache {
	/**
	 * 链表节点
	 * @author Administrator
	 *
	 */
	class CacheNode {
		……
	}
	private int cacheSize;//缓存大小
	private Hashtable nodes;//缓存容器
	private int currentSize;//当前缓存对象数量
	private CacheNode first;//(实现双链表)链表头
	private CacheNode last;//(实现双链表)链表尾
}

     下面给出完整的实现，这个类也被Tomcat所使用（ org.apache.tomcat.util.collections.LRUCache），但是在tomcat6.x版本中，已经被弃用，使用另外其他的缓存类来替代它。

    Java代码  收藏代码
    1. public class LRUCache {  
    2.     /** 
    3.      * 链表节点 
    4.      * @author Administrator 
    5.      * 
    6.      */  
    7.     class CacheNode {  
    8.         CacheNode prev;//前一节点  
    9.         CacheNode next;//后一节点  
    10.         Object value;//值  
    11.         Object key;//键  
    12.         CacheNode() {  
    13.         }  
    14.     }  
    15.     public LRUCache(int i) {  
    16.         currentSize = 0;  
    17.         cacheSize = i;  
    18.         nodes = new Hashtable(i);//缓存容器  
    19.     }  
    20.       
    21.     /** 
    22.      * 获取缓存中对象 
    23.      * @param key 
    24.      * @return 
    25.      */  
    26.     public Object get(Object key) {  
    27.         CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);  
    28.         if (node != null) {  
    29.             moveToHead(node);  
    30.             return node.value;  
    31.         } else {  
    32.             return null;  
    33.         }  
    34.     }  
    35.       
    36.     /** 
    37.      * 添加缓存 
    38.      * @param key 
    39.      * @param value 
    40.      */  
    41.     public void put(Object key, Object value) {  
    42.         CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);  
    43.           
    44.         if (node == null) {  
    45.             //缓存容器是否已经超过大小.  
    46.             if (currentSize >= cacheSize) {  
    47.                 if (last != null)//将最少使用的删除  
    48.                     nodes.remove(last.key);  
    49.                 removeLast();  
    50.             } else {  
    51.                 currentSize++;  
    52.             }  
    53.               
    54.             node = new CacheNode();  
    55.         }  
    56.         node.value = value;  
    57.         node.key = key;  
    58.         //将最新使用的节点放到链表头，表示最新使用的.  
    59.         moveToHead(node);  
    60.         nodes.put(key, node);  
    61.     }  
    62.     /** 
    63.      * 将缓存删除 
    64.      * @param key 
    65.      * @return 
    66.      */  
    67.     public Object remove(Object key) {  
    68.         CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);  
    69.         if (node != null) {  
    70.             if (node.prev != null) {  
    71.                 node.prev.next = node.next;  
    72.             }  
    73.             if (node.next != null) {  
    74.                 node.next.prev = node.prev;  
    75.             }  
    76.             if (last == node)  
    77.                 last = node.prev;  
    78.             if (first == node)  
    79.                 first = node.next;  
    80.         }  
    81.         return node;  
    82.     }  
    83.     public void clear() {  
    84.         first = null;  
    85.         last = null;  
    86.     }  
    87.     /** 
    88.      * 删除链表尾部节点 
    89.      *  表示 删除最少使用的缓存对象 
    90.      */  
    91.     private void removeLast() {  
    92.         //链表尾不为空,则将链表尾指向null. 删除连表尾（删除最少使用的缓存对象）  
    93.         if (last != null) {  
    94.             if (last.prev != null)  
    95.                 last.prev.next = null;  
    96.             else  
    97.                 first = null;  
    98.             last = last.prev;  
    99.         }  
    100.     }  
    101.       
    102.     /** 
    103.      * 移动到链表头，表示这个节点是最新使用过的 
    104.      * @param node 
    105.      */  
    106.     private void moveToHead(CacheNode node) {  
    107.         if (node == first)  
    108.             return;  
    109.         if (node.prev != null)  
    110.             node.prev.next = node.next;  
    111.         if (node.next != null)  
    112.             node.next.prev = node.prev;  
    113.         if (last == node)  
    114.             last = node.prev;  
    115.         if (first != null) {  
    116.             node.next = first;  
    117.             first.prev = node;  
    118.         }  
    119.         first = node;  
    120.         node.prev = null;  
    121.         if (last == null)  
    122.             last = first;  
    123.     }  
    124.     private int cacheSize;  
    125.     private Hashtable nodes;//缓存容器  
    126.     private int currentSize;  
    127.     private CacheNode first;//链表头  
    128.     private CacheNode last;//链表尾  
    129. }<br style="margin: 0px; padding: 0px;"><br style="margin: 0px; padding: 0px;">  
    public class LRUCache {
	/**
	 * 链表节点
	 * @author Administrator
	 *
	 */
	class CacheNode {
		CacheNode prev;//前一节点
		CacheNode next;//后一节点
		Object value;//值
		Object key;//键
		CacheNode() {
		}
	}
	public LRUCache(int i) {
		currentSize = 0;
		cacheSize = i;
		nodes = new Hashtable(i);//缓存容器
	}
	
	/**
	 * 获取缓存中对象
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Object get(Object key) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		if (node != null) {
			moveToHead(node);
			return node.value;
		} else {
			return null;
		}
	}
	
	/**
	 * 添加缓存
	 * @param key
	 * @param value
	 */
	public void put(Object key, Object value) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		
		if (node == null) {
			//缓存容器是否已经超过大小.
			if (currentSize >= cacheSize) {
				if (last != null)//将最少使用的删除
					nodes.remove(last.key);
				removeLast();
			} else {
				currentSize++;
			}
			
			node = new CacheNode();
		}
		node.value = value;
		node.key = key;
		//将最新使用的节点放到链表头，表示最新使用的.
		moveToHead(node);
		nodes.put(key, node);
	}
	/**
	 * 将缓存删除
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Object remove(Object key) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		if (node != null) {
			if (node.prev != null) {
				node.prev.next = node.next;
			}
			if (node.next != null) {
				node.next.prev = node.prev;
			}
			if (last == node)
				last = node.prev;
			if (first == node)
				first = node.next;
		}
		return node;
	}
	public void clear() {
		first = null;
		last = null;
	}
	/**
	 * 删除链表尾部节点
	 *  表示 删除最少使用的缓存对象
	 */
	private void removeLast() {
		//链表尾不为空,则将链表尾指向null. 删除连表尾（删除最少使用的缓存对象）
		if (last != null) {
			if (last.prev != null)
				last.prev.next = null;
			else
				first = null;
			last = last.prev;
		}
	}
	
	/**
	 * 移动到链表头，表示这个节点是最新使用过的
	 * @param node
	 */
	private void moveToHead(CacheNode node) {
		if (node == first)
			return;
		if (node.prev != null)
			node.prev.next = node.next;
		if (node.next != null)
			node.next.prev = node.prev;
		if (last == node)
			last = node.prev;
		if (first != null) {
			node.next = first;
			first.prev = node;
		}
		first = node;
		node.prev = null;
		if (last == null)
			last = first;
	}
	private int cacheSize;
	private Hashtable nodes;//缓存容器
	private int currentSize;
	private CacheNode first;//链表头
	private CacheNode last;//链表尾
}
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/2661314cn/p/12595613.html
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