LRU 与 LFU 缓存策略及其实现。
应用层缓存
鉴于磁盘和内存读写的差异性，DB 中低频写、高频读的数据适合放入内存中，直接供应用层读写。在项目中读取用户资料时就使用到了 LRU，而非放到 Redis 中。
缓存的 2 个基本实现
Set(key string, value interface) // 写数据 Get(key string) interface{} // 读数据
缓存的 2 个特征
- 命中率：即命中数 / 请求数，比值越高即表明缓存使用率越高，缓存更有效。
- 淘汰策略：内存空间是有限的，当缓存数据占满内存后，若要缓存新数据，则必须淘汰一部分旧数据。对于旧 的概念，不同淘汰策略有不同原则。
下边介绍两种常用的淘汰算法：LRU 与 LFU
LRU
缩写：Least Recently Used（ 最近 最久 使用），时间维度
原则：若数据在最近一段时间内都未使用（读取或更新），则以后使用几率也很低，应被淘汰。
数据结构
- 使用链表：由于缓存读写删都是高频操作，考虑使用写删都为 O(1) 的链表，而非写删都为 O(N) 的数组。
- 使用双链表：选用删除操作为 O(1) 的双链表而非删除为 O(N) 的单链表。
- 维护额外哈希表：链表查找必须遍历 O(N) 读取，可在缓存中维护
map[key]*Node的哈希表来实现O(1) 的链表查找。
直接使用链表节点存储缓存的 K-V 数据，链表从 head 到 tail 使用频率逐步降低。新访问数据不断追加到 head 前边，旧数据不断从 tail 剔除。LRU 使用链表顺序性保证了热数据在 head，冷数据在 tail。
双链表节点存储 K-V 数据：
type Node struct { key string // 淘汰 tail 时需在维护的哈希表中删除，不是冗余存储 val interface{} prev, next *Node // 双向指针 } type List struct { head, tail *Node size int // 缓存空间大小 }
从上图可知，双链表需实现缓存节点新增 Prepend，剔除 Remove 操作：
func (l *List) Prepend(node *Node) *Node { if l.head == nil { l.head = node l.tail = node } else { node.prev = nil node.next = l.head l.head.prev = node l.head = node } l.size++ return node } func (l *List) Remove(node *Node) *Node { if node == nil { return nil } prev, next := node.prev, node.next if prev == nil { l.head = next // 删除头结点 } else { prev.next = next } if next == nil { l.tail = prev // 删除尾结点 } else { next.prev = prev } l.size-- node.prev, node.next = nil, nil return node } // 封装数据已存在缓存的后续操作 func (l *List) MoveToHead(node *Node) *Node { if node == nil { return nil } n := l.Remove(node) return l.Prepend(n) } func (l *List) Tail() *Node { return l.tail } func (l *List) Size() int { return l.size }
LRU 操作细节
Set(k, v)
- 数据已缓存，则更新值，挪到 head 前
- 数据未缓存
- 缓存空间未满：直接挪到 head 前
- 缓存空间已满：移除 tail 并将新数据挪到 head 前
Get(k)
- 命中：节点挪到 head 前，并返回 value
- 未命中：返回 -1
代码实现：
type LRUCache struct { capacity int // 缓存空间大小 items map[string]*Node list *List } func NewLRUCache(capacity int) *LRUCache { return &LRUCache{ capacity: capacity, items: make(map[string]*Node), list: new(List), } } func (c *LRUCache) Set(k string, v interface{}) { // 命中 if node, ok := c.items[k]; ok { node.val = v // 命中后更新值 c.items[k] = c.list.MoveToHead(node) // return } // 未命中 node := &Node{key: k, val: v} // 完整的 node if c.capacity == c.list.size { tail := c.list.Tail() delete(c.items, tail.key) // k-v 数据存储与 node 中 c.list.Remove(tail) } c.items[k] = c.list.Prepend(node) // 更新地址 } func (c *LRUCache) Get(k string) interface{} { node, ok := c.items[k] if ok { c.items[k] = c.list.MoveToHead(node) return node.val } return -1 }
测试
func TestLRU(t *testing.T) { c := NewLRUCache(2) c.Set(K1, 1) c.Set(K2, 2) c.Set(K1, 100) fmt.Println(c.Get(K1)) // 100 c.Set(K3, 3) fmt.Println(c.Get(K2)) // -1 c.Set(K4, 4) fmt.Println(c.Get(K1)) // -1 fmt.Println(c.Get(K3)) // 3 fmt.Println(c.Get(K4)) // 4 }
LFU
缩写：Least Frequently Used（最近 最少 使用），频率维度。
原则：若数据在最近一段时间内使用次数少，则以后使用几率也很低，应被淘汰。
对比 LRU，若缓存空间为 3 个数据量：
Set("2", 2) Set("1", 1) Get(1) Get(2) Set("3", 3) Set("4", 4) // LRU 将淘汰 1，缓存链表为 4->3->2 // LFU 将淘汰 3，未超出容量的时段内 1 和 2 都被使用了两次，3 仅使用一次
数据结构
依旧使用双向链表实现高效写删操作，但 LFU 淘汰原则是 使用次数，数据节点在链表中的位置与之无关。可按使用次数划分 频率梯队，数据节点使用一次就挪到高频梯队。此外维护 minFreq 表示最低梯队，维护 2 个哈希表：
map[freq]*List各频率及其链表map[key]*Node实现数据节点的 O(1) 读
双链表存储缓存数据：
type Node struct { key string val interface{} freq int // 将节点从旧梯队移除时使用，非冗余存储 prev, next *Node } type List struct { head, tail *Node size int }
LFU 操作细节
Set(k, v)
- 数据已缓存，则更新值，挪到下一梯队
- 数据未缓存
- 缓存空间未满：直接挪到第 1 梯队
- 缓存空间已满：移除 minFreq 梯队的 tail 节点，并将新数据挪到第 1 梯队
Get(k)
- 命中：节点挪到下一梯队，并返回 value
- 未命中：返回 -1
如上的 5 种 case，都要维护好对 minFreq 和 2 个哈希表的读写。
代码实现：
type LFUCache struct { capacity int minFreq int // 最低频率 items map[string]*Node freqs map[int]*List // 不同频率梯队 } func NewLFUCache(capacity int) *LFUCache { return &LFUCache{ capacity: capacity, minFreq: 0, items: make(map[string]*Node), freqs: make(map[int]*List), } } func (c *LFUCache) Get(k string) interface{} { node, ok := c.items[k] if !ok { return -1 } // 移到 +1 梯队中 c.freqs[node.freq].Remove(node) node.freq++ if _, ok := c.freqs[node.freq]; !ok { c.freqs[node.freq] = NewList() } newNode := c.freqs[node.freq].Prepend(node) c.items[k] = newNode // 新地址更新到 map if c.freqs[c.minFreq].Size() == 0 { c.minFreq++ // Get 的正好是当前值 } return newNode.val } func (c *LFUCache) Set(k string, v interface{}) { if c.capacity <= 0 { return } // 命中，需要更新频率 if val := c.Get(k); val != -1 { c.items[k].val = v // 直接更新值即可 return } node := &Node{key: k, val: v, freq: 1} // 未命中 // 缓存已满 if c.capacity == len(c.items) { old := c.freqs[c.minFreq].Tail() // 最低最旧 c.freqs[c.minFreq].Remove(old) delete(c.items, old.key) } // 缓存未满，放入第 1 梯队 c.items[k] = node if _, ok := c.freqs[1]; !ok { c.freqs[1] = NewList() } c.freqs[1].Prepend(node) c.minFreq = 1 }
minFreq 和 2 个哈希表的维护使 LFU 比 LRU 更难实现。
测试
func TestLFU(t *testing.T) { c := NewLFUCache(2) c.Set(K1, 1) // 1:K1 c.Set(K2, 2) // 1:K2->K1 fmt.Println(c.Get(K1)) // 1:K2 2:K1 // 1 c.Set(K3, 3) // 1:K3 2:K1 fmt.Println(c.Get(K2)) // -1 fmt.Println(c.Get(K3)) // 2:k3->k1 // 3 c.Set(K4, 4) // 1:K4 2:K3 fmt.Println(c.Get(K1)) // -1 fmt.Println(c.Get(K3)) // 1:K4 3:K3 // 3 }
总结
常见的缓存淘汰策略有队列直接实现的 FIFO，双链表实现的 LFU 与 LRU，此外还有扩展的 2LRU 与 ARC 等算法，它们的实现不依赖于任意一种数据结构，此外对于旧数据的衡量原则不同，淘汰策略也不一样。
在算法直接实现难度较大的情况下，不妨采用空间换时间，或时间换空间的策略来间接实现。要充分利用各种数据结构的优点并互补，比如链表加哈希表就实现了任意操作 O(1) 复杂度的复合数据结构。
