c++实现的常见缓存算法和LRU

前言

对于web开发而言，缓存必不可少，也是提高性能最常用的方式。无论是浏览器缓存(如果是chrome浏览器，可以通过chrome:://cache查看)，还是服务端的缓存(通过memcached或者redis等内存数据库)。缓存不仅可以加速用户的访问，同时也可以降低服务器的负载和压力。那么，了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要。

常见的缓存算法

1. LRU (Least recently used) 最近最少使用，如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
2. LFU (Least frequently used) 最不经常使用，如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。
3. FIFO (Fist in first out) 先进先出， 如果一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉。

LRU缓存

像浏览器的缓存策略、memcached的缓存策略都是使用LRU这个算法，LRU算法会将近期最不会访问的数据淘汰掉。LRU如此流行的原因是实现比较简单，而且对于实际问题也很实用，良好的运行时性能，命中率较高。下面谈谈如何实现LRU缓存：

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

LRU Cache具备的操作：

1. set(key,value)：如果key在hashmap中存在，则先重置对应的value值，然后获取对应的节点cur，将cur节点从链表删除，并移动到链表的头部；若果key在hashmap不存在，则新建一个节点，并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候，将链表最后一个节点删除即可。
2. get(key)：如果key在hashmap中存在，则把对应的节点放到链表头部，并返回对应的value值；如果不存在，则返回-1。

LRU的c++实现

LRU实现采用双向链表 + Map 来进行实现。这里采用双向链表的原因是：如果采用普通的单链表，则删除节点的时候需要从表头开始遍历查找，效率为O(n)，采用双向链表可以直接改变节点的前驱的指针指向进行删除达到O(1)的效率。使用Map来保存节点的key、value值便于能在O(logN)的时间查找元素,对应get操作。

双链表节点的定义：

struct CacheNode {
 int key;  // 键
 int value; // 值
 CacheNode *pre, *next; // 节点的前驱、后继指针
 CacheNode(int k, int v) : key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL) {}
};

对于LRUCache这个类而言，构造函数需要指定容量大小

LRUCache(int capacity)
{
 size = capacity;  // 容量
 head = NULL;   // 链表头指针
 tail = NULL;   // 链表尾指针
}

双链表的节点删除操作：

void remove(CacheNode *node)
{
 if (node -> pre != NULL)
 {
 node -> pre -> next = node -> next;
 }
 else
 {
 head = node -> next;
 }
 if (node -> next != NULL)
 {
 node -> next -> pre = node -> pre;
 }
 else
 {
 tail = node -> pre;
 }
}

将节点插入到头部的操作：

void setHead(CacheNode *node)
{
 node -> next = head;
 node -> pre = NULL;

 if (head != NULL)
 {
 head -> pre = node;
 }
 head = node;
 if (tail == NULL)
 {
 tail = head;
 }
}

get(key)操作的实现比较简单，直接通过判断Map是否含有key值即可，如果查找到key，则返回对应的value，否则返回-1;

int get(int key)
{
 map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);
 if (it != mp.end())
 {
 CacheNode *node = it -> second;
 remove(node);
 setHead(node);
 return node -> value;
 }
 else
 {
 return -1;
 }
}

set(key, value)操作需要分情况判断。如果当前的key值对应的节点已经存在，则将这个节点取出来，并且删除节点所处的原有的位置，并在头部插入该节点；如果节点不存在节点中，这个时候需要在链表的头部插入新节点，插入新节点可能导致容量溢出，如果出现溢出的情况，则需要删除链表尾部的节点。

void set(int key, int value)
{
 map<int, CacheNode *>::iterator it = mp.find(key);
 if (it != mp.end())
 {
 CacheNode *node = it -> second;
 node -> value = value;
 remove(node);
 setHead(node);
 }
 else
 {
 CacheNode *newNode = new CacheNode(key, value);
 if (mp.size() >= size)
 {
  map<int, CacheNode *>::iterator iter = mp.find(tail -> key);
  remove(tail);
  mp.erase(iter);
 }
 setHead(newNode);
 mp[key] = newNode;
 }
}

总结

好了，至此，LRU算法的实现操作就完成了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。