一篇搞懂什么是LRU缓存|一篇搞懂LRU缓存的实现|LRUCache详解和实现

LRUCache

文章目录

  • LRUCache
    • 前言
    • 项目代码仓库
    • 什么时候会用到缓存(Cache)
    • 缓存满了,怎么办?
    • 什么是LRUCache
    • LRUCache的实现
    • LRUCache对应的OJ题实现
    • LRUCache对应的STL风格实现

前言

这里分享我的一些博客专栏,都是干货满满的。

  • 手撕数据结构专栏
  • 高质量博客专栏

项目代码仓库

  • CPlusPlus-review-main/tree/master/skip_list

什么时候会用到缓存(Cache)

缓存(Cache)通常用于两个速度不同的介质之间,以提高数据访问的速度和效率。这里有几个典型的应用场景:

处理器和内存之间: 处理器(CPU)的运算速度远快于从内存中读取数据的速度。因此,在CPU和内存之间会有多级缓存(L1、L2、甚至L3缓存),用来临时存储即将被CPU使用的数据和指令。这样做可以大幅减少CPU等待数据的时间,提高整体计算效率。

内存和硬盘之间: 内存的访问速度也远快于硬盘(无论是HDD还是SSD)。操作系统会使用一部分内存作为硬盘缓存(有时称为“磁盘缓存”或“缓冲区缓存”),用于临时存储最近访问过的数据和文件。当再次请求这些数据时,可以直接从内存中获得,而不是从较慢的硬盘中读取。

数据库系统中: 数据库管理系统(DBMS)也会使用缓存技术来提高查询速度和数据处理效率。缓存可以存储经常访问的查询结果、数据库索引等信息,从而加速后续相同或相似查询的处理速度。

网络请求: 在网络请求中,缓存也是提高数据访问速度的重要技术。例如,Web浏览器会缓存访问过的网页资源(如HTML文件、图片等),当再次访问这些资源时,可以直接从本地缓存读取,而不需要重新从网络下载。

缓存的关键在于它能够存储一份数据副本,在访问速度较慢的介质之前提供快速访问路径。这样,即使背后的存储介质响应较慢,系统性能也不会受到太大影响。然而,缓存管理(如缓存更新、缓存失效策略等)是实现高效缓存系统的一个挑战。正确和高效地使用缓存可以显著提高系统性能,减少数据处理和响应时间。

缓存满了,怎么办?

缓存空间满了之后,更新数据,我要进去,谁出去呢?

什么是LRUCache

LRU是Least Recently Used的缩写,意思是最近最少使用,它是一种Cache替换算法。 什么是Cache?狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM, 通常它不像系统主存那样使用 DRAM技术,而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种 硬件之间, 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache, 内存与硬盘 之间也有Cache,乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或 网络内容缓存等。

Cache的容量有限,因此当Cache的容量用完后,而又有新的内容需要添加进来时, 就需要挑选并舍弃原有的部分内容,从而腾出空间来放新内容。LRUCache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。 其实,LRU译成最久未使用会更形象, 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。

LRUCache的实现

要设计一个LRUCache不难,要设计一个高效的LRUCache有难度,即:任意操作都是O(1)。

使用双向链表和哈希表的搭配是最高效和经典的。使用双向链表是因为双向链表可以实现任意位置0(1)的插入和删除,使用哈希表是因为哈希表的增删查改也是O(1)。

LRUCache对应的OJ题实现

我们借助一个oj题来讲解。

  • 146. LRU 缓存

class LRUCache {
public:LRUCache(int capacity) {}int get(int key) {}void put(int key, int value) {}
};/*** Your LRUCache object will be instantiated and called as such:* LRUCache* obj = new LRUCache(capacity);* int param_1 = obj->get(key);* obj->put(key,value);*/

首先用一个哈希表,可以保证我们查找是O(1),那么如何保证LRU?

我们可以用一个链表,我们认为尾巴是最不常用的,如果数据被用了,就弄到头上去,所以尾巴就一定是要被淘汰的数据。

std::unordered_map<int, int> __hash_map;
std::list<std::pair<int, int>> __lru_list;

此时这种设计:

  1. get是O(1)
  2. 新增是O(1)
  3. 但是更新是O(n)

为什么?因为我们要更新数据,就要找到这个数据,就要遍历链表。

那怎么办?

哈希表里面存链表节点的指针就行了。

std::unordered_map<int, std::list<std::pair<int, int>>::iterator> __hash_map;
std::list<std::pair<int, int>> __lru_list;

题目的实现如下:

#include <unordered_map>
#include <list>
#include <utility>class LRUCache
{
private:std::unordered_map<int, std::list<std::pair<int, int>>::iterator> __hash_map;std::list<std::pair<int, int>> __lru_list;size_t __capacity;public:LRUCache(int capacity): __capacity(capacity) {}int get(int key){auto res = __hash_map.find(key);if (res == __hash_map.end())return -1;// 更新链表节点位置auto it = res->second;/*方法一: erase + push_front注意记得erase之后更新迭代器,防止迭代器失效方法二:转移节点的接口,stl::list提供了*/__lru_list.splice(__lru_list.begin(), __lru_list, it);return it->second;}void put(int key, int value){// 1. 新增 2. 更新auto res = __hash_map.find(key);if (res == __hash_map.end()){// 新增,如果满了,先删除数据/*这里用哈希表求size比较细节,这里一定是O(1)但是list有些版本下入过没有维护size这个字段,求一次size()就是O(n)了*/if (__capacity == __hash_map.size()){std::pair<int, int> back = __lru_list.back();__hash_map.erase(back.first);__lru_list.pop_back();}// 加入数据__lru_list.push_front(std::make_pair(key, value));__hash_map[key] = __lru_list.begin();}else{// 更新auto it = res->second;it->second = value; // 更新__lru_list.splice(__lru_list.begin(), __lru_list, it);}}
};

LRUCache对应的STL风格实现

同时我也实现了一个stl模式的类模版,实现也非常简单,也欢迎大家补充。


#include <unordered_map>
#include <list>
#include <utility>template <class key_type, class value_type, size_t CAPACITY = 10>
class LRUCache
{
private:std::unordered_map<key_type, typename std::list<std::pair<key_type, value_type>>::iterator> __hash_map;std::list<std::pair<key_type, value_type>> __lru_list;size_t __capacity = CAPACITY;public:LRUCache() {}value_type get(key_type key){auto res = __hash_map.find(key);if (res == __hash_map.end())return -1;// 更新链表节点位置auto it = res->second;__lru_list.splice(__lru_list.begin(), __lru_list, it);return it->second;}void put(key_type key, value_type value){// 1. 新增 2. 更新auto res = __hash_map.find(key);if (res == __hash_map.end()){if (__capacity == __hash_map.size()){auto back = __lru_list.back();__hash_map.erase(back.first);__lru_list.pop_back();}// 加入数据__lru_list.push_front(std::make_pair(key, value));__hash_map[key] = __lru_list.begin();}else{// 更新auto it = res->second;it->second = value; // 更新__lru_list.splice(__lru_list.begin(), __lru_list, it);}}public:void clear(){__hash_map.clear();__lru_list.clear();}size_t size() { return __hash_map.size(); }bool empty() { return this->size() == 0; }
};

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