go语言实现LRU缓存的示例代码
作者:别人家的孩子zyh
缓存是在平时开发中最常用的中间件之一,尤其是在 WEB 开发中更为常见,大家最常用的肯定还是 Redis 或者 Memcached 之类的中间件。所以对于自己实现一个 Cache 可能并没有那么熟悉,但是在很多场景下,我们使用一些网络缓存会遇到一些瓶颈,比如说传输数据量比较大,或者传输非常频繁,都可能会导致一些性能瓶颈,尤其是在网络I/O上。所以这种场景下,很可能就需要我们自己在应用内实现一个二级缓存。本文我们就来介绍下一个基于 Go 语言支持 LRU 淘汰策略缓存的实现思路。
简单了解 LRU 是什么
提到 LRU,很多人第一反应会想到 Redis 的淘汰策略,没错,这里的 LRU 和 Redis 使用的 LRU 是相同的概念。
LRU(Least Recently Used)表示的是最近最久未使用,或者也有称为最近最少使用,但是为了避免和 LFU 产生歧义,本文中我们都成为最近最久未使用。下面我们通过一个示例来快速描述下 LRU 的概念(如果已经对 LRU 的概念了解,可以跳过这部分):
当缓存容量未满时,加入元素则加入到队尾,有元素访问时,则被访问的元素移动到队尾,所以在这个例子中,我们可以认为在队尾的为最近使用的元素,相反在队首的则为最近最久未使用的元素。所以在元素 E 加入后,缓存容量达到最大,此时最近最久未使用的元素为 A,如果再有元素加入时会淘汰掉 A,但是接下来的操作为访问 A 元素,所以此时 A 被移动到队尾,在队首的元素成为了 C,那么接下在 F 元素加入后,C元素被淘汰。
LRU 机制实现分析
在了解 LRU 的概念之后,我们回到主题,就是实现一个 LRU 的缓存。这里我们以开始提到的面试为例:
实现基于内存的满足 LRU 淘汰机制的缓存,并且提供 Set 和 Get 方法
首先我们分析下这个题目,要满足 LRU 的淘汰机制,则缓存一定是限定容量的。其次就是要对性能的分析,既然是作为缓存使用的,那么对于 Set 和 Get 的操作的时间复杂度要求一定要控制在 O(1) 级别。(这里提一个其他问题,我们在解一个问题的时候,一定优先考虑的是最优的实现方式,而不是你认为的最简单的实现方式,这里如果我们使用 O(n) 甚至 O(n^2) 的解法也可以实现,但是这样既不满足实际的使用场景,更不满足面试对你的考核要求)
再回到这个问题,从最开始我们分析的例子中可以看出,在 LRU 的实现中最重要的一点就是要管理缓存中每个元素的时间属性,所以有人就会考虑,给每个元素记录一个时间戳,然后将元素和时间戳信息存入到一个哈希表中,但是这样虽然满足了 O(1) 的元素访问时间复杂度,但是在元素淘汰的时候就需要遍历所有元素来找到最早的那个元素。
所以我们在对这个问题思考的时候,不要对时间这个概念太过于注重,因为我们并不需要知道每个元素的具体时间,而是只需要知道元素之间的先后时间顺序即可。所以这里我们只需要维护每个元素的先后顺序。那么这里有人就会考虑到使用数组或者链表,这两者都是有顺序的。但是对于数组来讲,数组中的元素移动并不是 O(1) 的操作,所以可能链表会更加适合。但是如果使用链表实现的话,要访问缓存中的元素就需要去遍历链表来找到这个元素。
我们再梳理下这个问题实现的要点:
- Set 和 Get 满足 O(1) 时间复杂度
- 元素顺序调整满足 O(1) 时间复杂度
对于要点1,我们可以使用哈希表来实现,对于要点2,我们可以使用链表来实现。这两种结构都没有办法同时满足两个点。所以我们就需要考虑把这两种数据结构结合起来考虑。(如果有对于Java了解的同学,可以参考LinkedHashMap),这种结构细节可以参考下图:
首先创建一个哈希表用了存储键值对,然后将哈希表的 Value 进行链表的关联,这样就可以同时满足上述条件了,而这也是 LRU 的最普遍的实现方式。
题目描述
设计和构建一个“最近最少使用”缓存,该缓存会删除最近最少使用的项目。缓存应该从键映射到值(允许你插入和检索特定键对应的值),并在初始化时指定最大容量。当缓存被填满时,它应该删除最近最少使用的项目。
它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中,则获取密钥的值(总是正数),否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在,则写入其数据值。当缓存容量达到上限时,它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值,从而为新的数据值留出空间。
详细代码
type LRUCache struct { capacity int m map[int]*Node head, tail *Node } type Node struct { Key int Value int Pre, Next *Node } func Constructor(capacity int) LRUCache { head, tail := &Node{}, &Node{} head.Next = tail tail.Pre = head return LRUCache{ capacity: capacity, m: map[int]*Node{}, head: head, tail: tail, } } func (this *LRUCache) Get(key int) int { // 存在,放到头 if v, ok := this.m[key]; ok { this.moveToHead(v) return v.Value } // 不存在,返回-1 return -1 } func (this *LRUCache) Put(key int, value int) { // 已经存在了 if v, ok := this.m[key];ok{ v.Value = value this.moveToHead(v) return } if this.capacity==len(this.m){ rmKey := this.removeTail() delete(this.m ,rmKey) } newNode := &Node{Key: key, Value: value} this.m[key] = newNode this.addToHead(newNode) } func (this *LRUCache) moveToHead(node *Node) { this.deleteNode(node) this.addToHead(node) } func (this *LRUCache) deleteNode(node *Node) { node.Pre.Next = node.Next node.Next.Pre = node.Pre } func (this *LRUCache) addToHead(node *Node) { // 先让node位于现存第一位元素之前 this.head.Next.Pre = node // 通过node的next指针让原始第一位元素放到第二位 node.Next = this.head.Next // 捆绑node和head的关系 this.head.Next = node node.Pre = this.head } func (this *LRUCache)removeTail()int{ node := this.tail.Pre this.deleteNode(node) return node.Key } /** * Your LRUCache object will be instantiated and called as such: * obj := Constructor(capacity); * param_1 := obj.Get(key); * obj.Put(key,value); */
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