常见缓存算法和LRU的C++实现

来源:互联网 发布:java 两个list 去重 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 05:45

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

  • 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。
  • 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。
  • 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:

这里写图片描述

  • 新数据插入到链表的头部;
  • 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
  • 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃;

LRU Cache具备的操作:

  • 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。
  • 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。采用map来保存节点的key、value值便能在O(logN)的时间查找元素,对应get操作。

#include<iostream>#include<map>using namespace std;struct CacheNode{    int key;    int value;    CacheNode *pre, *next;    CacheNode(int k, int v) :key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL){}};struct LRUCache{private:    int size;    CacheNode *head, *tail;    map<int, CacheNode*> mp;public:    LRUCache(int capacity) :size(capacity), head(NULL), tail(NULL){}    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;    }    void setHead(CacheNode *node){        node->next = head;        node->pre = NULL;        if (head != NULL) head->pre = node;        head = node;        if (tail == NULL) tail = head;    }    int get(int key){        auto it = mp.find(key);        if (it != mp.end()){            CacheNode *node = it->second;            remove(node);            setHead(node);            return node->value;        }        else            return -1;    }    void set(int key, int value){        auto 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){                auto iter = mp.find(tail->key);                remove(tail);                mp.erase(iter);            }            setHead(newNode);            mp[key] = newNode;        }    }};int main(){    LRUCache *lrucache = new LRUCache(2);    lrucache->set(2, 1);    lrucache->set(1, 1);    cout << lrucache->get(2) << endl;    lrucache->set(4, 1);    cout << lrucache->get(1) << endl;    cout << lrucache->get(2) << endl;    system("pause");    return 0;}
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