老汉谈——LRU方案

含义

LRU，全程Least Recently Used, 最近最少使用的，也是最近最久没有使用的意思。一般用在内存淘汰策略里。如Redis的内存淘汰机制。

设计原则

如果一个内存最近一直没有使用，那么它的访问概率就会很低，当内存空间快满的时候，就应该把这些最近最近很久没有反问的数据给淘汰掉。

工作原理

• 操作系统教程里的LRU工作原理：页置换算法。

  该算法的思路是，发生缺页中断时，选择未使用时间最长的页面置换出去

• 假如内存按照栈的方式访问，栈顶是最远使用的，栈底是最近使用的，满足栈的先进后出原则。

• 分别往栈插入1、2、3，当插入4已满，而且大于4就要开始淘汰最近很久没有使用的数据。所以插入5，就要开始从最底层删除3，

  顶层插入5，变成第三个步骤的5、4、3、2，其他以次类推。但下图的最后插入5时，因为之前存在5，所以直接把原来的给删除后，再从顶层插入5就不一样。具体可以参考下图。
  

实现方式

• 数组

  插入的数据存放到数组里，并且插入的元素标记个访问的时间戳，每次插入数组元素时，自己的时间戳为0，其他元素的时间戳+1，

  当访问元素时，被访问元素的时间戳置为0. 插入、删除的时间复杂度都是O(n)。

• 链表

  每次插入的数据存放到链表的头部，每次访问且命中数据，则移到头部，但链表容量满的时候，移除链表尾部数据。时间复杂度O(n)。

• 双链表+HashMap
  

• 访问和插入方式和链表一样，只是Map的Value指向的是链表的Node点的V，这样可以快速定位，时间复杂度O(1)。

  LinkedHashMap是最适合实现LRU的数据结构。HashMap有个抽象方法removeEldestEntry方法，本身没有任何实现，按LinedHashMap重写了这个方法（如下）

  protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
          return false;
      }
  

  这样，我们可以自己重写这个方法，定义淘汰策略。

• JAVA代码如下：https://github.com/zhanshenzhi2008/orjrs_jdk/blob/master/src/main/java/com/orjrs/jdk/lru/LinkedHashMapLru.java

  package com.orjrs.jdk.lru;
  
  import java.util.LinkedHashMap;
  import java.util.Map;
  
  /**
   * 线性列表实现LRU（Least Recently Used）
   *
   * @author orjrs
   * @create 2020-05-24 08:49
   * @since 1.0.0
   */
  public class LinkedHashMapLru<K, V> {
  
      /** 双链表HashMap */
      private LinkedHashMap<K, V> linkedHashMap;
  
      /** map */
      private static final float THRSHOLD = 0.75f;
  
      /** 缓存大小 */
      private int cacheSize;
  
  
      public void LinkedLru(int cacheSize) {
          int capacity = (int) Math.ceil(cacheSize * THRSHOLD);
          linkedHashMap = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, THRSHOLD, true) {
              @Override
              protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
                  return size() > LinkedHashMapLru.this.cacheSize;
              }
  
          };
      }
  }