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缓存算法
缓存算法是编程中的根本算法，用于解决缓存的更新和替换问题，通过正当地抉择缓存中数据的存储地位，能够进步零碎的访问速度和性能。本文介绍几个通用的缓存算法，这些算法实用于多种利用场景的缓存策略，其指标是在限定的缓存空间内，最大化缓存命中率，同时最小化缓存淘汰率。
- 随机替换 (Random Replacement，RR)：随机抉择一个数据项淘汰。
- 先进先出（First In First Out, FIFO）：依据数据项进入缓存的工夫先后，淘汰最早进入缓存的数据项。
- 最近起码应用（Least Recently Used, LRU）：依据数据项最近被拜访的工夫，淘汰最久未被应用的数据项。
- 起码应用（Least Frequently Used, LFU）：依据数据项被拜访的频率，淘汰拜访次数起码的数据项。
掂量指标
掂量一个缓存算法的品质，通常看以下指标：
- 命中率（Hit Rate）：即缓存中已缓存的数据被拜访的次数与所有拜访次数的比值，反映了缓存算法对于热点数据的缓存成果。
- 缓存空间利用率（Cache Space Utilization）：即缓存中曾经占用的空间与总空间的比值，反映了缓存算法对于缓存空间的利用效率。
- 替换次数（Replacement Count）：即缓存中数据被替换的次数，反映了缓存算法对于缓存数据的爱护能力。
- 缓存访问速度（Cache Access Speed）：即缓存中数据被拜访的速度，反映了缓存算法对于访问速度的晋升成果。
不过值得注意的是，不同利用场景和需要会对缓存算法的指标有不同的要求，比方某些场景可能更重视命中率和访问速度，而另一些场景则可能更重视缓存空间利用率和替换次数。因而，在抉择缓存算法时，须要依据理论状况进行衡量和抉择。
随机替换 (RR)
随机替换 (Random Replacement，RR) 算法的核心思想是随机抉择要被替换的缓存块，从而保障所有缓存块被替换的概率相等。在缓存空间无限的状况下，当须要替换缓存中的某个数据块时，RR 算法会从以后缓存中随机抉择一个数据块进行替换。
长处：
- 实现简略，容易了解和实现。
- 在缓存大小较大时体现良好，可能缩小缓存替换的次数，进步缓存命中率。
毛病：
- 算法性能不稳固，在缓存大小较小时，体现较差，因为随机替换可能导致频繁的缓存替换，升高了缓存的命中率。
- 无奈适应不同数据拜访模式的需要，不能利用数据局部性进行缓存优化。
实用场景：随机替换算法实用于数据拜访模式比拟随机的场景，缓存大小比拟大，缓存替换代价比拟高的场景。例如，在内存比拟短缺的状况下，应用随机替换算法能够进步缓存命中率，缩小缓存替换的次数，进步零碎性能。然而，在缓存容量较小、数据拜访模式具备显著局部性的场景下，随机替换算法的体现会较差。
上面是一个 Java 例子：
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Random;
public class CacheRR<K, V> {
private int capacity; // 缓存容量
private HashMap<K, V> map; // 用于存储缓存数据
private Queue<K> queue; // 用于存储缓存数据的 key，以便进行随机替换
public CacheRR(int capacity) {
this.capacity = capacity;
map = new HashMap<>();
queue = new LinkedList<>();}
/**
* 从缓存中获取数据
* @param key 缓存数据的 key
* @return 缓存数据的 value，若不存在则返回 null
*/
public synchronized V get(K key) {return map.get(key);
}
/**
* 往缓存中增加数据
* @param key 缓存数据的 key
* @param value 缓存数据的 value
*/
public synchronized void put(K key, V value) {
// 如果缓存已满，则进行随机替换
if (map.size() == capacity) {K randomKey = queue.poll();
map.remove(randomKey);
}
// 增加新数据
map.put(key, value);
queue.offer(key);
}
/**
* 获取缓存的大小
* @return 缓存的大小
*/
public synchronized int size() {return map.size();
}
}这段代码实现了一个基于随机替换（RR）算法的缓存，它应用了 HashMap 来存储缓存数据，并应用 Queue 来存储缓存数据的 key。当缓存达到容量下限时，会从队列中随机抉择一个 key 进行替换，以保障替换的公平性。
先进先出（FIFO）
先进先出（First-In-First-Out, FIFO）缓存算法是一种比较简单的缓存淘汰算法，它将最早进入缓存的数据先进来，也就是先进入缓存的数据先被淘汰。
FIFO 算法的实现很简略，只须要应用一个队列来记录进入缓存的程序，每次新的数据被退出缓存时，将它放到队列的尾部，淘汰数据时，从队列的头部取出即可。
长处：
- 实现简略，易于了解和部署；
- 实用于大多数场景，特地是短期的缓存数据；
- 缓存命中率高，因为先进入缓存的数据会更早的被应用。
毛病：
- 不适用于长期存储数据的场景，因为缓存中的数据可能曾经过期；
- 当缓存大小有余时，容易产生替换过多的状况，从而升高了缓存的效率；
- 缓存的命中率不如其余高级算法，如 LRU 和 LFU。
实用的场景：FIFO 缓存算法实用于对缓存数据更新不频繁、缓存大小要求不高的场景
上面是一个应用 Java 实现 FIFO 缓存算法的示例代码：
import java.util.*;
public class FIFOCache<K, V> {
private final int capacity;
private final Queue<K> queue;
private final Map<K, V> cache;
public FIFOCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.queue = new LinkedList<>();
this.cache = new HashMap<>();}
public void put(K key, V value) {
// 如果缓存已满，先淘汰最早退出的数据
if (cache.size() == capacity) {K oldestKey = queue.poll();
cache.remove(oldestKey);
}
// 退出新数据
queue.offer(key);
cache.put(key, value);
}
public V get(K key) {return cache.get(key);
}
}
下面代码应用了一个
Queue来记录进入缓存的程序，应用了一个Map来记录缓存的数据。当缓存已满时，从队列头部取出最早退出的数据，并从缓存中移除；当须要获取数据时，间接从缓存中获取即可。
最近起码应用 (LRU)
这种算法是依据数据项的历史拜访记录来抉择替换掉 最近起码被应用的数据项。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间内没有被拜访，那么它在将来被拜访的概率也绝对较低，能够思考将其替换出缓存，以便为后续可能拜访的数据腾出缓存空间。
LRU 算法有多种实现形式，其中一种比较简单的实现形式是应用双向链表和哈希表，其中双向链表用来记录缓存数据的拜访程序，哈希表用来实现对数据项的快速访问。
算法实现过程如下：
- 如果某个数据项被拜访，那么它就被挪动到链表的头部（示意最近被应用），如果数据项不在缓存中，则将其增加到链表的头部。
- 当缓存达到容量限度时，将链表尾部（示意最近起码被应用）的数据项从缓存中删除。
长处：
- 能够尽可能地保留最罕用的数据，缩小缓存的命中率，进步缓存的效率。
- 实现简略，实用于大多数场景，比拟容易了解和实现。
- 实用于内存无限的状况下，能够防止内存溢出的问题。
- 对于热点数据能够疾速缓存，防止屡次查问，进步零碎的性能。
毛病：
- 不能保障最佳性能，可能会呈现缓存命中率不高的状况。
- 当缓存大小达到肯定阈值时，须要革除旧数据，如果革除不当可能会导致性能降落。
- 实现过程中须要保护一个链表和哈希表，占用肯定的内存空间。
LRU 缓存算法实用于拜访模式比较稳定的场景，例如：热门新闻、热门视频等。同时也实用于内存无限的场景，能够缓存最罕用的数据，防止内存溢出的问题。然而对于拜访模式变动频繁的场景，LRU 算法可能无奈实现最优的缓存成果，须要依据具体场景抉择不同的缓存算法。
上面是一个应用 Java 实现 LRU 缓存算法的示例代码：
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class LRUCache<K, V> {
private final Map<K, Node> cache;
private final int capacity;
private Node head;
private Node tail;
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.cache = new HashMap<>(capacity);
}
public V get(K key) {Node node = cache.get(key);
if (node == null) {return null;}
moveToHead(node);
return node.value;
}
public void put(K key, V value) {Node node = cache.get(key);
if (node == null) {node = new Node(key, value);
cache.put(key, node);
addNode(node);
if (cache.size() > capacity) {Node removed = removeTail();
cache.remove(removed.key);
}
} else {
node.value = value;
moveToHead(node);
}
}
private void moveToHead(Node node) {if (node == head) {return;}
removeNode(node);
addNode(node);
}
private void addNode(Node node) {if (head == null) {
head = node;
tail = node;
} else {
node.next = head;
head.prev = node;
head = node;
}
}
private void removeNode(Node node) {if (node == head) {head = node.next;} else if (node == tail) {tail = node.prev;} else {
node.prev.next = node.next;
node.next.prev = node.prev;
}
node.next = null;
node.prev = null;
}
private Node removeTail() {
Node removed = tail;
if (head == tail) {
head = null;
tail = null;
} else {
tail = tail.prev;
tail.next = null;
}
return removed;
}
private class Node {
private final K key;
private V value;
private Node prev;
private Node next;
public Node(K key, V value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
}
该实现应用了一个双向链表和一个 HashMap 来保留缓存数据，其中双向链表用于保护缓存数据的拜访程序。在拜访缓存数据时，通过将拜访到的节点挪动到双向链表的头部来示意该节点最近被拜访过；而在增加新的缓存数据时，如果缓存曾经满了，则会先移除双向链表尾部的节点。
起码应用（LFU）
该算法会优先淘汰 最近应用次数起码的数据 。LFU 不同于 LRU，它是 依据数据的历史拜访频率来进行淘汰数据 ，而 LRU 是 依据数据最近的拜访工夫来进行淘汰数据。
长处：
- 能够无效地利用缓存空间，因为会淘汰应用频率最低的缓存数据，使缓存中保留的数据总是最罕用的。
- 绝对于其余缓存算法，LFU 算法更加智能化，因为它能够动静调整应用频率，确保每个缓存数据都是最优的。
- LFU 算法不会因为某个数据应用频率忽然减少而误判，因为它记录的是数据被应用的总次数。
毛病：
- LFU 算法的实现比较复杂，须要对缓存中的每个数据记录应用的次数。
- 须要保护每个数据的应用次数，因而在高并发场景下可能会导致性能问题。
- 如果缓存中存在某个数据长时间没有被应用，然而一旦被应用就会频繁地被应用，那么 LFU 算法可能会将它误判为频繁应用的数据，从而导致缓存淘汰呈现问题。
LFU 算法实用于具备以下特点的场景：
- 拜访频率较高的数据在短时间内依然有很大概率被再次拜访。
- 有一部分数据的拜访频率特地高，其余数据的拜访频率绝对较低。
- 数据的拜访模式具备肯定的局部性，即拜访一些数据之后，在接下来的一段时间内依然有较大概率拜访与这些数据相干的数据。
以下是一个简略的 LFU 缓存算法的 Java 实现示例：
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashSet;
public class LFUCache<K, V> {
private final int capacity;
private final HashMap<K, V> keyToVal;
private final HashMap<K, Integer> keyToFreq;
private final HashMap<Integer, LinkedHashSet<K>> freqToKeys;
private int minFreq;
public LFUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.keyToVal = new HashMap<>();
this.keyToFreq = new HashMap<>();
this.freqToKeys = new HashMap<>();
this.minFreq = 0;
}
public V get(K key) {if (!keyToVal.containsKey(key)) {return null;}
increaseFreq(key);
return keyToVal.get(key);
}
public void put(K key, V value) {if (capacity <= 0) {return;}
if (keyToVal.containsKey(key)) {keyToVal.put(key, value);
increaseFreq(key);
return;
}
if (keyToVal.size() >= capacity) {removeMinFreqKey();
}
keyToVal.put(key, value);
keyToFreq.put(key, 1);
freqToKeys.putIfAbsent(1, new LinkedHashSet<>());
freqToKeys.get(1).add(key);
minFreq = 1;
}
private void increaseFreq(K key) {int freq = keyToFreq.get(key);
keyToFreq.put(key, freq + 1);
freqToKeys.get(freq).remove(key);
freqToKeys.putIfAbsent(freq + 1, new LinkedHashSet<>());
freqToKeys.get(freq + 1).add(key);
if (freqToKeys.get(freq).isEmpty() && freq == minFreq) {minFreq = freq + 1;}
}
private void removeMinFreqKey() {LinkedHashSet<K> keyList = freqToKeys.get(minFreq);
K deletedKey = keyList.iterator().next();
keyList.remove(deletedKey);
if (keyList.isEmpty()) {freqToKeys.remove(minFreq);
}
keyToVal.remove(deletedKey);
keyToFreq.remove(deletedKey);
}
}
对于 LRU 和 LFU 的利用
依据具体的利用场景和缓存需要，如果数据的应用频率比拟平均，没有显著的热点数据，那么 LRU 算法比拟适宜。例如，一个在线书店的图书搜寻页面，用户搜寻图书的申请会比拟频繁，然而对于每本书的拜访并没有特地的频繁，这时 LRU 算法就可能很好地满足需要。
如果数据有显著的热点，即某些数据被频繁拜访，而其余数据则很少被拜访，那么 LFU 算法比拟适宜。例如，一个视频网站的首页，某些热门视频会被很多用户频繁地拜访，而其余视频则很少被拜访，这时 LFU 算法就可能更好地满足需要。
这些算法有一些理论的利用例子：
- 操作系统中的页面置换算法：在虚拟内存中，操作系统须要依据页面的拜访状况进行置换，罕用的算法包含 LRU 和 LFU。
- Web 服务器中的缓存算法：对于一些动态内容，如图片、CSS 文件等，Web 服务器能够应用 LRU 或 LFU 算法进行缓存，以进步响应速度和并发能力。
- 数据库中的缓存算法：数据库能够应用 LRU 或 LFU 算法来缓存一些罕用的数据块，以缩小磁盘 I/O 操作，进步访问速度。
- 编程语言中的垃圾回收算法：编程语言须要对内存进行垃圾回收，罕用的算法包含 LRU 和 LFU。其中 LRU 算法被用来确定哪些对象是最近应用过的，而 LFU 算法被用来确定哪些对象是最频繁应用的。