【日拱一卒】链表——如何实现lru

LRU

Redis的内存淘汰机制好几种，如ttl、random、lru。

lru（less recently used）即最近最少使用策略，表示在最近一段时间内最少被使用到的Redis键，如果遇到内存不足，会有限淘汰这部分键来腾出更多空间。

今天就来说说lru这种淘汰策略是如何通过链表这种结构实现的。

难点

在链表结构中，如何表示最近访问的节点和如何表示最久没有访问的节点？

如何判定一个链表中是否存在要查找的节点？

如何向链表结构插入节点，并放在最近最新的节点位置？

如果在链表中删除一个节点？

思路

结合上面的难点，我们可以构建一个可以解决问题的链表模型。

如何表示最近访问的节点和如何表示最久没有访问的节点

可以设计一个双向链表，头结点表示最近访问的节点，尾结点表示最久没有访问的节点。使用双向链表是为了查找和定位更加方便。

如何判定一个链表中是否存在要查找的节点

解决这个问题，最直接的思路就是遍历整个链表，依次匹配如果找到相同的值，对应的节点就是待查找的节点，如果遍历完整个链表，还是没有找到，表示该链表不存在该节点。

还有一种思路是将链表的所有节点存放到一个map结合中，查找的时候直接通过map的key进行查找即可。

如何向链表结构插入节点，并放在最近最新的节点位置

结合前面几篇，我们知道，链表的插入和删除是非常方便的，但是在lru问题背景下，如果插入节点并保证是最新的位置呢？显然最新的节点是要放到头结点的。

另外需要注意的点是，插入之前需要先查找这个节点是否存在链表中，如果存在需要先删除。

如果在链表中删除一个节点

删除一个节点的前置步骤应该是先判定一个节点是否存在链表中，如果存在删除即可，如果不存在则无需删除。

通过以上几个问题，我们大概可以构想出几个原子函数

初始化双向链表结构
查找指定节点
插入指定节点
删除指定节点

下面我们主要看如何实现这几个函数就可以了，主要代码如下

type LRUCache struct {
	Cap  int
	Map  map[int]*Node
	Head *Node
	Last *Node
}

type Node struct {
	Val  int
	Key  int
	Pre  *Node
	Next *Node
}

func Constructor(capacity int) LRUCache {
	cache := LRUCache{
		Cap:  capacity,
		Map:  make(map[int]*Node, capacity),
		Head: &Node{},
		Last: &Node{},
	}
	cache.Head.Next = cache.Last
	cache.Last.Pre = cache.Head
	return cache
}

func (this *LRUCache) Get(key int) int {
	node, ok := this.Map[key]
	if !ok {
		return -1
	}
	this.remove(node)
	this.setHeader(node)
	return node.Val
}

func (this *LRUCache) Put(key int, value int) {
	node, ok := this.Map[key]
	if ok {
		this.remove(node)
	} else {
		if len(this.Map) == this.Cap {
			delete(this.Map, this.Last.Pre.Key)
			this.remove(this.Last.Pre)
		}
		node = &Node{Val: value, Key: key}
		this.Map[node.Key] = node
	}
	node.Val = value
	this.setHeader(node)
}

func (this *LRUCache) setHeader(node *Node) {
	this.Head.Next.Pre = node
	node.Next = this.Head.Next
	this.Head.Next = node
	node.Pre = this.Head
}

func (this *LRUCache) remove(node *Node) {
	node.Pre.Next = node.Next
	node.Next.Pre = node.Pre
}