面试经常问你的LRU算法

—————  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。

1. privateNode head;

2. privateNodeend;

3. //缓存存储上限

4. privateint limit;


5. 


6. privateHashMap<String,Node> hashMap;


7. 


8. publicLRUCache(int limit){

9.    this.limit = limit;

10.    hashMap =newHashMap<String,Node>();

11. }


12. 


13. publicStringget(String key){

14.    Node node = hashMap.get(key);

15.    if(node ==null){

16.        returnnull;

17.    }

18.    refreshNode(node);

19.    return node.value;

20. }


21. 


22. publicvoid put(String key,String value){

23.    Node node = hashMap.get(key);

24.    if(node ==null){

25.        //如果key不存在，插入key-value

26.        if(hashMap.size()>= limit){

27.            String oldKey = removeNode(head);

28.            hashMap.remove(oldKey);

29.        }

30.        node =newNode(key, value);

31.        addNode(node);

32.        hashMap.put(key, node);

33.    }else{

34.        //如果key存在，刷新key-value

35.        node.value = value;

36.        refreshNode(node);

37.    }

38. }


39. 


40. publicvoid remove(String key){

41.    Node node = hashMap.get(key);

42.    removeNode(node);

43.    hashMap.remove(key);

44. }


45. 


46. /**

47. * 刷新被访问的节点位置

48. * @param  node 被访问的节点

49. */

50. privatevoid refreshNode(Node node){

51.    //如果访问的是尾节点，无需移动节点

52.    if(node ==end){

53.        return;

54.    }

55.    //移除节点

56.    removeNode(node);

57.    //重新插入节点

58.    addNode(node);

59. }


60. 


61. /**

62. * 删除节点

63. * @param  node 要删除的节点

64. */



65. privateString removeNode(Node node){

66.    if(node ==end){

67.        //移除尾节点

68.        end=end.pre;

69.    }elseif(node == head){

70.        //移除头节点

71.        head = head.next;

72.    }else{

73.        //移除中间节点

74.        node.pre.next= node.next;

75.        node.next.pre = node.pre;

76.    }

77.    return node.key;

78. }


79. 


80. /**

81. * 尾部插入节点

82. * @param  node 要插入的节点

83. */

84. privatevoid addNode(Node node){

85.    if(end!=null){

86.        end.next= node;

87.        node.pre =end;

88.        node.next=null;

89.    }

90.    end= node;

91.    if(head ==null){

92.        head = node;

93.    }

94. }


95. 


96. classNode{

97.    Node(String key,String value){

98.        this.key = key;

99.        this.value = value;

100.    }

101.    publicNode pre;

102.    publicNodenext;

103.    publicString key;

104.    publicString value;

105. }


106. 


107. publicstaticvoid main(String[] args){

108.    LRUCache lruCache =newLRUCache(5);

109.    lruCache.put("001","用户1信息");

110.    lruCache.put("002","用户1信息");

111.    lruCache.put("003","用户1信息");

112.    lruCache.put("004","用户1信息");

113.    lruCache.put("005","用户1信息");

114.    lruCache.get("002");

115.    lruCache.put("004","用户2信息更新");

116.    lruCache.put("006","用户6信息");

117.    System.out.println(lruCache.get("001"));

118.    System.out.println(lruCache.get("006"));

119. }

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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