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连载漫画:什么就是LRU算法实现?

本期封面作者:A17

—————  两个月前  —————









用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高,显然不能每一次请求都去查询数据库。所以,小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存,每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询,以此提高访问性能。

很快,用户系统上线了,小灰美美地休息了几天。一个多月之后......






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什么是哈希链表呢?我们都知道,哈希表是由若干个Key-Value所组成。在“逻辑”上,这些Key-Value是无所谓排列顺序的,谁先谁后都一样。在哈希链表当中,这些Key-Value不再是彼此无关的存在,而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value,就像双向链表中的节点一样。这样一来,原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。

让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU算法的基本思路:1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。2.此时,业务方访问用户5,由于哈希链表中没有用户5的数据,我们从数据库中读取出来,插入到缓存当中。这时候,链表中最右端是最新访问到的用户5,最左端是最近最少访问的用户1。3.接下来,业务方访问用户2,哈希链表中存在用户2的数据,我们怎么做呢?我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除,重新插入到链表最右端。这时候,链表中最右端变成了最新访问到的用户2,最左端仍然是最近最少访问的用户1。
4.接下来,业务方请求修改用户4的信息。同样道理,我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧,并把用户信息的值更新。这时候,链表中最右端是最新访问到的用户4,最左端仍然是最近最少访问的用户1。5.后来业务方换口味了,访问用户6,用户6在缓存里没有,需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限,必须先删除最近最少访问的数据,那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉,然后再把用户6插入到最右端。以上,就是LRU算法的基本思路。
private Node head;private Node end;//缓存存储上限private int limit;



private HashMap<String, Node> hashMap;



public LRUCache(int limit) {    this.limit = limit;    hashMap = new HashMap<String, Node>();}



public String get(String key) {    Node node = hashMap.get(key);    if (node == null){        return null;    }    refreshNode(node);    return node.value;}



public void put(String key, String value) {    Node node = hashMap.get(key);    if (node == null) {        //如果key不存在,插入key-value        if (hashMap.size() >= limit) {            String oldKey = removeNode(head);            hashMap.remove(oldKey);        }        node = new Node(key, value);        addNode(node);        hashMap.put(key, node);    }else {        //如果key存在,刷新key-value        node.value = value;        refreshNode(node);    }}



public void remove(String key) {    Node node = hashMap.get(key);    removeNode(node);    hashMap.remove(key);}



/** * 刷新被访问的节点位置 * @param  node 被访问的节点 */private void refreshNode(Node node) {    //如果访问的是尾节点,无需移动节点    if (node == end) {        return;    }    //移除节点    removeNode(node);    //重新插入节点    addNode(node);}



/** * 删除节点 * @param  node 要删除的节点 */

private String removeNode(Node node) {    if (node == end) {        //移除尾节点        end = end.pre;    }else if(node == head){        //移除头节点        head = head.next;    } else {        //移除中间节点        node.pre.next = node.next;        node.next.pre = node.pre;    }    return node.key;}



/** * 尾部插入节点 * @param  node 要插入的节点 */private void addNode(Node node) {    if(end != null) {        end.next = node;        node.pre = end;        node.next = null;    }    end = node;    if(head == null){        head = node;    }}



class Node {    Node(String key, String value){        this.key = key;        this.value = value;    }    public Node pre;    public Node next;    public String key;    public String value;}



public static void main(String[] args) {    LRUCache lruCache = new LRUCache(5);    lruCache.put("001", "用户1信息");    lruCache.put("002", "用户1信息");    lruCache.put("003", "用户1信息");    lruCache.put("004", "用户1信息");    lruCache.put("005", "用户1信息");    lruCache.get("002");    lruCache.put("004", "用户2信息更新");    lruCache.put("006", "用户6信息");    System.out.println(lruCache.get("001"));    System.out.println(lruCache.get("006"));}
需要注意的是,这段不是线程安全的,要想做到线程安全,需要加上synchronized修饰符。


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第五章 面试中的算法介绍了10余道职场上流行的算法面试题及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环、怎样计算大整数相加等。第六章 算法的实际应用介绍了算法在职场上的一些应用,例如使用LRU算法来淘汰冷数据,使用Bitmap算法来统计用户特征等。本书是全彩印制,书中的每一章、每一节、每一句话、每一幅图、每一行代码,都经过了小灰和编辑们的精心打磨,力求用最为直白的方式把知识讲明白、讲透彻。

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