Go语言如何实现LRU算法的核心思想和实现过程

本文讲解"Go语言怎么实现LRU算法的核心思想和实现过程",希望能够解决相关问题。

GO实现Redis的LRU例子

常见的三种缓存淘汰算法有三种:FIFO,LRU和LFU

实现LRU缓存淘汰算法

1.FIFO/LFU/LRU算法简介

缓存全部存在内存中,内存是有限的,因此不可能无限制的添加数据,假定我们能够最大使用的内存为Max,那么在一个时间点之后,添加了某一条缓存记录之后,占用内存超过了N,这个时候就需要从缓存中移除一些数据,那么该移除或者淘汰谁呢?我们肯定希望去移除没用的数据,将热点数据留在缓存中,下面几种就是对应的几种策略!

FIFO (First in First Out)

先进先出,内存满了时淘汰最老存在最久的key缓存,这种算法认为越早被添加的数据使用可能性会比新加入进来的小,但是这种也有弊端,在某些场景下比如查历史支付记录的账单,就需要查询之前的缓存记录,这类记录就不得不因为每天新的支付从而淘汰掉以前的支付记录(当然这类记录存库是最好方式)

【实现方式】维护一个队列先进先出就行了,新来的数据加到队尾

LFU (Least Frequently Used)

最少使用,也就是淘汰缓存中访问频率最低的记录。这个算法认为过去访问次数最高的使用概率也最大,但是这样就额外维护了一个访问次数,对内存其实占用也挺多的,再者访问次数最多的数据,突然不使用了,那么要淘汰它之前,需要内存其他区域的数据访问次数全部超过它才有可能,所以淘汰的缺点也非常明显。

【实现方式】LFU 的实现需要维护一个按照访问次数排序的队列,每次访问,访问次数加1,队列重新排序,淘汰时选择访问次数最少的即可

LRU (Least Recently Used)

最近最少使用,相对于只考虑使用时间和使用次数来看,LRU会相对比较平均去淘汰数据,如果数据最近被使用过,那么将来被访问的概率将提高

【实现方式】维护一个队列,如果某条记录被访问了,则移动到队尾,那么队首则是最近最少访问的数据,淘汰该条记录即可。

2.LRU算法实现

2.1核心数据结构

Go语言如何实现LRU算法的核心思想和实现过程

这张图很好地表示了 LRU 算法最核心的 2 个数据结构

  • 绿色的是字典(map),存储键和值的映射关系。这样根据某个键(key)查找对应的值(value)的复杂是O(1),在字典中插入一条记录的复杂度也是O(1)。

  • 红色的是双向链表(double linked list)实现的队列。将所有的值放到双向链表中,这样,当访问到某个值时,将其移动到队尾的复杂度是O(1),在队尾新增一条记录以及删除一条记录的复杂度均为O(1)。

接下来我们创建一个包含字典和双向链表的结构体类型 Cache,方便实现后续的增删查改操作。

package lru
import (
	"container/list"
	"log"
)
// Cache is a LRU cache. It is not safe for concurrent access.
type Cache struct {
	maxBytes int64 // 允许使用的最大内存
	nbytes   int64 // 当前已使用的内存
	ll       *list.List
	cache    map[string]*list.Element
	// optional and executed when an entry is purged.
	OnEvicted func(key string, value Value) // 某条记录被移除时的回调函数
}
type entry struct {
	key   string
	value Value
}
// Value use Len to count how many bytes it takes
type Value interface {
	Len() int
}
  • 在这里我们直接使用 Go 语言标准库实现的双向链表list.List。

  • 字典的定义是 map[string]*list.Element,键是字符串,值是双向链表中对应节点的指针。

  • maxBytes 是允许使用的最大内存,nbytes 是当前已使用的内存,OnEvicted 是某条记录被移除时的回调函数,可以为 nil。

  • 键值对 entry 是双向链表节点的数据类型,在链表中仍保存每个值对应的 key 的好处在于,淘汰队首节点时,需要用 key 从字典中删除对应的映射。

  • 为了通用性,我们允许值是实现了 Value 接口的任意类型,该接口只包含了一个方法 Len() int,用于返回值所占用的内存大小。

方便实例化 Cache,实现 New() 函数:

// New is the Constructor of Cache
func New(maxBytes int64, onEvicted func(string, Value)) *Cache {
	return &Cache{
		maxBytes:  maxBytes,
		ll:        list.New(),
		cache:     make(map[string]*list.Element),
		OnEvicted: onEvicted,
	}
}
2.2查找功能

查找主要有 2 个步骤,第一步是从字典中找到对应的双向链表的节点,第二步,将该节点移动到队尾。

func (c *Cache)Get(key string)(val Value,ok bool){
	// 如果找到了节点,就将缓存移动到队尾
	if ele,ok:=c.cache[key];ok{
		c.ll.MoveToBack(ele)
		kv:=ele.Value.(*entry)
		return kv.value,true
	}
	return
}
  • 如果键对应的链表节点存在,则将对应节点移动到队尾,并返回查找到的值。

  • c.ll.MoveToBack(ele),即将链表中的节点 ele 移动到队尾

2.3删除

这里的删除,实际上是缓存淘汰。即移除最近最少访问的节点(队首)

// 移除最近最近,最少访问的的节点
func (c *Cache)RemoveOldest(){
	ele:=c.ll.Front()  // 取到队首节点,从链表中删除
	if ele!=nil{
		c.ll.Remove(ele)
	    kv:=ele.Value.(*entry)
	    delete(c.cache,kv.key)
	    c.nbytes-=int64(len(kv.key))+int64(kv.value.Len())
		if c.OnEvicted != nil {
			c.OnEvicted(kv.key, kv.value)
		}
	}
}
  • c.ll.Front() 取到队首节点,从链表中删除。

  • delete(c.cache, kv.key),从字典中 c.cache 删除该节点的映射关系。

  • 更新当前所用的内存 c.nbytes。

  • 如果回调函数 OnEvicted 不为 nil,则调用回调函数

2.4新增或修改
// 新增或修改
func (c *Cache)Add(key string ,value Value){
   if int64(value.Len())>c.maxBytes{
      log.Printf("超过最大容量%d,插入缓存容量为%d",c.maxBytes,int64(value.Len()))
      return
   }
   if ele,ok:=c.cache[key];ok{
          c.ll.MoveToBack(ele)
          kv:=ele.Value.(*entry)
       c.nbytes += int64(value.Len()) - int64(kv.value.Len())
   }else{
      ele:=c.ll.PushFront(&entry{key: key,value: value})
      c.cache[key]=ele
      c.nbytes=int64(len(key))+int64(value.Len())
   }
   // 如果当前使用的内存>允许使用的最大内存 使用淘汰策略
   for c.maxBytes !=0 && c.maxBytes < c.nbytes{
       c.RemoveOldest()
   }
}
  • 如果键存在,则更新对应节点的值,并将该节点移到队尾。

  • 不存在则是新增场景,首先队尾添加新节点 &entry{key, value}, 并字典中添加 key 和节点的映射关系。

  • 更新 c.nbytes,如果超过了设定的最大值 c.maxBytes,则移除最少访问的节点。

关于 "Go语言怎么实现LRU算法的核心思想和实现过程" 就介绍到此。希望多多支持编程教程

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