缓存淘汰算法之LRU(转载)

参考博客

计组块忘光了呜呜呜。。。来复习一波。。

1. LRU

1.1. 原理

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。

1.2. 实现

最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:

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。

1.3. 分析

【命中率】

当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。

【复杂度】

实现简单。

【代价】

命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。

2. LRU-K

2.1. 原理

LRU-K中的K代表最近使用的次数,因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题,其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

2.2. 实现

相比LRU,LRU-K需要多维护一个队列,用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候,才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时,LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下:

1. 数据第一次被访问,加入到访问历史列表;

2. 如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问,则按照一定规则(FIFO,LRU)淘汰;

3. 当访问历史队列中的数据访问次数达到K次后,将数据索引从历史队列删除,将数据移到缓存队列中,并缓存此数据,缓存队列重新按照时间排序;

4. 缓存数据队列中被再次访问后,重新排序;

5. 需要淘汰数据时,淘汰缓存队列中排在末尾的数据,即:淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。

LRU-K具有LRU的优点,同时能够避免LRU的缺点,实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择,LRU-3或者更大的K值命中率会高,但适应性差,需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。

2.3. 分析

【命中率】

LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。

【复杂度】

LRU-K队列是一个优先级队列,算法复杂度和代价比较高。

【代价】

由于LRU-K还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象,因此内存消耗会比LRU要多;当数据量很大的时候,内存消耗会比较可观。

LRU-K需要基于时间进行排序(可以需要淘汰时再排序,也可以即时排序),CPU消耗比LRU要高。

3. Two queues(2Q)

3.1. 原理

Two queues(以下使用2Q代替)算法类似于LRU-2,不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列(注意这不是缓存数据的)改为一个FIFO缓存队列,即:2Q算法有两个缓存队列,一个是FIFO队列,一个是LRU队列。

3.2. 实现

当数据第一次访问时,2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面,当数据第二次被访问时,则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面,两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。详细实现如下:

1. 新访问的数据插入到FIFO队列;

2. 如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问,则最终按照FIFO规则淘汰;

3. 如果数据在FIFO队列中被再次访问,则将数据移到LRU队列头部;

4. 如果数据在LRU队列再次被访问,则将数据移到LRU队列头部;

5. LRU队列淘汰末尾的数据。

注:上图中FIFO队列比LRU队列短,但并不代表这是算法要求,实际应用中两者比例没有硬性规定。

3.3. 分析

【命中率】

2Q算法的命中率要高于LRU。

【复杂度】

需要两个队列,但两个队列本身都比较简单。

【代价】

FIFO和LRU的代价之和。

2Q算法和LRU-2算法命中率类似,内存消耗也比较接近,但对于最后缓存的数据来说,2Q会减少一次从原始存储读取数据或者计算数据的操作。

4. Multi Queue(MQ)

4.1. 原理

MQ算法根据访问频率将数据划分为多个队列,不同的队列具有不同的访问优先级,其核心思想是:优先缓存访问次数多的数据。

4.2. 实现

MQ算法将缓存划分为多个LRU队列,每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的,例如

详细的算法结构图如下,Q0,Q1....Qk代表不同的优先级队列,Q-history代表从缓存中淘汰数据,但记录了数据的索引和引用次数的队列:

如上图,算法详细描述如下:

1. 新插入的数据放入Q0;

2. 每个队列按照LRU管理数据;

3. 当数据的访问次数达到一定次数,需要提升优先级时,将数据从当前队列删除,加入到高一级队列的头部;

4. 为了防止高优先级数据永远不被淘汰,当数据在指定的时间里访问没有被访问时,需要降低优先级,将数据从当前队列删除,加入到低一级的队列头部;

5. 需要淘汰数据时,从最低一级队列开始按照LRU淘汰;每个队列淘汰数据时,将数据从缓存中删除,将数据索引加入Q-history头部;

6. 如果数据在Q-history中被重新访问,则重新计算其优先级,移到目标队列的头部;

7. Q-history按照LRU淘汰数据的索引。

4.3. 分析

【命中率】

MQ降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。

【复杂度】

MQ需要维护多个队列,且需要维护每个数据的访问时间,复杂度比LRU高。

【代价】

MQ需要记录每个数据的访问时间,需要定时扫描所有队列,代价比LRU要高。

注:虽然MQ的队列看起来数量比较多,但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小,因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的,因此队列扫描性能也相近。

5. LRU类算法对比

由于不同的访问模型导致命中率变化较大,此处对比仅基于理论定性分析,不做定量分析。

对比点对比
命中率LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU
复杂度LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU
代价LRU-2  > MQ(2) > 2Q > LRU
实际应用中需要根据业务的需求和对数据的访问情况进行选择,并不是命中率越高越好。例如:虽然LRU看起来命中率会低一些,且存在”缓存污染“的问题,但由于其简单和代价小,实际应用中反而应用更多。

java中最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可

如果你去看LinkedHashMap的源码可知,LRU算法是通过双向链表来实现,当某个位置被命中,通过调整链表的指向将该位置调整到头位置,新加入的内容直接放在链表头,如此一来,最近被命中的内容就向链表头移动,需要替换时,链表最后的位置就是最近最少使用的位置。

1import java.util.ArrayList; 
2import java.util.Collection; 
3import java.util.LinkedHashMap; 
4import java.util.concurrent.locks.Lock; 
5import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock; 
6import java.util.Map; 
 1/**
 2 * 类说明:利用LinkedHashMap实现简单的缓存, 必须实现removeEldestEntry方法,具体参见JDK文档
 3 * 
 4 * @author dennis
 5 * 
 6 * @param <K>
 7 * @param <V>
 8 */ 
 9public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { 
10    private final int maxCapacity; 
    private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 
   
    private final Lock lock = new ReentrantLock(); 
1    public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) { 
2        super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true); 
3        this.maxCapacity = maxCapacity; 
4    } 
 1    @Override 
 2    protected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) { 
 3        return size() > maxCapacity; 
 4    } 
 5    @Override 
 6    public boolean containsKey(Object key) { 
 7        try { 
 8            lock.lock(); 
 9            return super.containsKey(key); 
10        } finally { 
11            lock.unlock(); 
12        } 
13    } 
1    @Override 
2    public V get(Object key) { 
3        try { 
4            lock.lock(); 
5            return super.get(key); 
6        } finally { 
7            lock.unlock(); 
8        } 
9    } 
1    @Override 
2    public V put(K key, V value) { 
3        try { 
4            lock.lock(); 
5            return super.put(key, value); 
6        } finally { 
7            lock.unlock(); 
8        } 
9    } 
1    public int size() { 
2        try { 
3            lock.lock(); 
4            return super.size(); 
5        } finally { 
6            lock.unlock(); 
7        } 
8    } 
1    public void clear() { 
2        try { 
3            lock.lock(); 
4            super.clear(); 
5        } finally { 
6            lock.unlock(); 
7        } 
8    } 
1    public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() { 
2        try { 
3            lock.lock(); 
4            return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet()); 
5        } finally { 
6            lock.unlock(); 
7        } 
8    } 
9}

基于双链表 的LRU实现:

传统意义的LRU算法是为每一个Cache对象设置一个计数器,每次Cache命中则给计数器+1,而Cache用完,需要淘汰旧内容,放置新内容时,就查看所有的计数器,并将最少使用的内容替换掉。

它的弊端很明显,如果Cache的数量少,问题不会很大, 但是如果Cache的空间过大,达到10W或者100W以上,一旦需要淘汰,则需要遍历所有计算器,其性能与资源消耗是巨大的。效率也就非常的慢了。

它的原理: 将Cache的所有位置都用双连表连接起来,当一个位置被命中之后,就将通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入的Cache直接加到链表头中。

这样,在多次进行Cache操作后,最近被命中的,就会被向链表头方向移动,而没有命中的,而想链表后面移动,链表尾则表示最近最少使用的Cache。

当需要替换内容时候,链表的最后位置就是最少被命中的位置,我们只需要淘汰链表最后的部分即可。

上面说了这么多的理论, 下面用代码来实现一个LRU策略的缓存。

我们用一个对象来表示Cache,并实现双链表,

 1public class LRUCache {
 2	/**
 3	 * 链表节点
 4	 * @author Administrator
 5	 *
 6	 */
 7	class CacheNode {
 8		……
 9	}
10	private int cacheSize;//缓存大小
11	private Hashtable nodes;//缓存容器
12	private int currentSize;//当前缓存对象数量
13	private CacheNode first;//(实现双链表)链表头
14	private CacheNode last;//(实现双链表)链表尾
15}
 下面给出完整的实现,这个类也被Tomcat所使用( org.apache.tomcat.util.collections.LRUCache),但是在tomcat6.x版本中,已经被弃用,使用另外其他的缓存类来替代它。
 1public class LRUCache {
 2	/**
 3	 * 链表节点
 4	 * @author Administrator
 5	 *
 6	 */
 7	class CacheNode {
 8		CacheNode prev;//前一节点
 9		CacheNode next;//后一节点
10		Object value;//值
11		Object key;//键
12		CacheNode() {
13		}
14	}
15	public LRUCache(int i) {
16		currentSize = 0;
17		cacheSize = i;
18		nodes = new Hashtable(i);//缓存容器
19	}
 1	/**
 2	 * 获取缓存中对象
 3	 * @param key
 4	 * @return
 5	 */
 6	public Object get(Object key) {
 7		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
 8		if (node != null) {
 9			moveToHead(node);
10			return node.value;
11		} else {
12			return null;
13		}
14	}
1	/**
2	 * 添加缓存
3	 * @param key
4	 * @param value
5	 */
6	public void put(Object key, Object value) {
7		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
1		if (node == null) {
2			//缓存容器是否已经超过大小.
3			if (currentSize >= cacheSize) {
4				if (last != null)//将最少使用的删除
5					nodes.remove(last.key);
6				removeLast();
7			} else {
8				currentSize++;
9			}
 1			node = new CacheNode();
 2		}
 3		node.value = value;
 4		node.key = key;
 5		//将最新使用的节点放到链表头,表示最新使用的.
 6		moveToHead(node);
 7		nodes.put(key, node);
 8	}
 9	/**
10	 * 将缓存删除
11	 * @param key
12	 * @return
13	 */
14	public Object remove(Object key) {
15		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
16		if (node != null) {
17			if (node.prev != null) {
18				node.prev.next = node.next;
19			}
20			if (node.next != null) {
21				node.next.prev = node.prev;
22			}
23			if (last == node)
24				last = node.prev;
25			if (first == node)
26				first = node.next;
27		}
28		return node;
29	}
30	public void clear() {
31		first = null;
32		last = null;
33	}
34	/**
35	 * 删除链表尾部节点
36	 *  表示 删除最少使用的缓存对象
37	 */
38	private void removeLast() {
39		//链表尾不为空,则将链表尾指向null. 删除连表尾(删除最少使用的缓存对象)
40		if (last != null) {
41			if (last.prev != null)
42				last.prev.next = null;
43			else
44				first = null;
45			last = last.prev;
46		}
47	}
 1	/**
 2	 * 移动到链表头,表示这个节点是最新使用过的
 3	 * @param node
 4	 */
 5	private void moveToHead(CacheNode node) {
 6		if (node == first)
 7			return;
 8		if (node.prev != null)
 9			node.prev.next = node.next;
10		if (node.next != null)
11			node.next.prev = node.prev;
12		if (last == node)
13			last = node.prev;
14		if (first != null) {
15			node.next = first;
16			first.prev = node;
17		}
18		first = node;
19		node.prev = null;
20		if (last == null)
21			last = first;
22	}
23	private int cacheSize;
24	private Hashtable nodes;//缓存容器
25	private int currentSize;
26	private CacheNode first;//链表头
27	private CacheNode last;//链表尾
28}