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缓存算法(FIFO 、LRU、LFU三种算法的区别)

FIFO算法

FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想是先进先出(FIFO,队列),这是最简单、最公平的一种思想,即如果一个数据是最先进入的,那么可以认为在将来它被访问的可能性很小。空间满的时候,最先进入的数据会被最早置换(淘汰)掉

FIFO 算法的描述:设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能:

  1. set(key,value):将记录(key,value)插入该结构。当缓存满时,将最先进入缓存的数据置换掉。
  2. get(key):返回key对应的value值。

实现:维护一个FIFO队列,按照时间顺序将各数据(已分配页面)链接起来组成队列,并将置换指针指向队列的队首。再进行置换时,只需把置换指针所指的数据(页面)顺次换出,并把新加入的数据插到队尾即可。

缺点:判断一个页面置换算法优劣的指标就是缺页率,而FIFO算法的一个显著的缺点是,在某些特定的时刻,缺页率反而会随着分配页面的增加而增加,这称为Belady现象。产生Belady现象现象的原因是,FIFO置换算法与进程访问内存的动态特征是不相容的,被置换的内存页面往往是被频繁访问的,或者没有给进程分配足够的页面,因此FIFO算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存,从而导致缺页率增加。因此,现在不再使用FIFO算法

LRU算法

LRU(The Least Recently Used,最近最久未使用算法)是一种常见的缓存算法,在很多分布式缓存系统(如Redis, Memcached)中都有广泛使用。

LRU算法的思想是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此,当空间满时,最久没有访问的数据最先被置换(淘汰)

LRU算法的描述: 设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能:

  1. set(key,value):将记录(key,value)插入该结构。当缓存满时,将最久未使用的数据置换掉。
  2. get(key):返回key对应的value值。

实现:最朴素的思想就是用数组+时间戳的方式,不过这样做效率较低。因此,我们可以用双向链表(LinkedList)+哈希表(HashMap)实现(链表用来表示位置,哈希表用来存储和查找),在Java里有对应的数据结构LinkedHashMap

LInkedHashMap

利用JavaLinkedHashMap用非常简单的代码来实现基于LRU算法的Cache功能

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
/**
 * 简单用LinkedHashMap来实现的LRU算法的缓存
 */
public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private int cacheSize;
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super(16, (float) 0.75, true);
        this.cacheSize = cacheSize;
    }
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > cacheSize;
    }
}

测试:

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class LRUCacheTest {
	private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(LRUCacheTest.class);
	private static LRUCache<String, Integer> cache = new LRUCache<>(10);

	public static void main(String[] args) {
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			cache.put("k" + i, i);
		}
		log.info("all cache :'{}'",cache);
		cache.get("k3");
		log.info("get k3 :'{}'", cache);
		cache.get("k4");
		log.info("get k4 :'{}'", cache);
		cache.get("k4");
		log.info("get k4 :'{}'", cache);
		cache.put("k" + 10, 10);
		log.info("After running the LRU algorithm cache :'{}'", cache);
	}
}

Output:

all cache :'{k0=0, k1=1, k2=2, k3=3, k4=4, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9}'
get k3 :'{k0=0, k1=1, k2=2, k4=4, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3}'
get k4 :'{k0=0, k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4}'
get k4 :'{k0=0, k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4}'
After running the LRU algorithm cache :'{k1=1, k2=2, k5=5, k6=6, k7=7, k8=8, k9=9, k3=3, k4=4, k10=10}'

LFU算法

LFU(Least Frequently Used ,最近最少使用算法)也是一种常见的缓存算法。

顾名思义,LFU算法的思想是:如果一个数据在最近一段时间很少被访问到,那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此,当空间满时,最小频率访问的数据最先被淘汰

LFU 算法的描述:

设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能:

  1. set(key,value):将记录(key,value)插入该结构。当缓存满时,将访问频率最低的数据置换掉。
  2. get(key):返回key对应的value值。

算法实现策略:考虑到 LFU 会淘汰访问频率最小的数据,我们需要一种合适的方法按大小顺序维护数据访问的频率。LFU 算法本质上可以看做是一个 top K 问题(K = 1),即选出频率最小的元素,因此我们很容易想到可以用二项堆来选择频率最小的元素,这样的实现比较高效。最终实现策略为小顶堆+哈希表。

参考:

缓存算法(页面置换算法)总结

谈谈缓存和基本的缓存算法

基于LinkedHashMap的LRUCache实现

Java集合详解5:深入理解LinkedHashMap和LRU缓存

posted @ 2019-02-20 15:26  hongdada  阅读(33474)  评论(2编辑  收藏