高并发下的分布式缓存 | 设计和实现LRU缓存

LRU缓存介绍

什么是LRU缓存？

LRU缓存是一种缓存策略，当缓存满了，需要腾出空间存放新数据时，它会删除最近最少使用的数据。换句话说，它会优先淘汰那些最久没有被访问的元素，以确保缓存中的数据是最近使用的，这对提高缓存系统的命中率有帮助。

让我们通过一个例子来理解LRU

假设内存中有5个远端，缓存的大小为 3.

最初缓存是空的，所有元素都存在内存中，我们先访问内存中元素A1，并将其放入缓存中。

接下来，我们访问内存中的元素A2将其放入缓存，A2存储在 最顶端，此时，缓存中的A1下移，因为A1不再是最近访问的元素了。

接下来，我们访问内存中的元素A3，过程与访问A2类似，此时A3位于缓存顶端，A1,A2下移。

现在，我们再次访问A2，我们可以从缓存中获取了，而不是从内存中获取，但是需要注意的是，获取到A2之后，需要将A2移动到缓存的顶部，因为A2是目前最近访问过的元素。

现在，我们访问A4，我们必须从内存中获取它，但是我们将它放到缓存中的哪个位置了，现在缓存已经满了，我们必须删除一些元素以便容纳A4，在本例中，我们删除了最近最少使用的A1，这就是最近最少使用（LRU）算法。

LRU缓存实现

如何设计一个LRU缓存：

如何设计一个支持以下操作的LRU缓存：

1. LRUCache(int capacity)：初始化LRU缓存，并设定缓存的容量。
2. int get(int key)：如果key存在于缓存中，返回它对应的value；如果不存在，返回-1。
3. void put(int key, int value)：如果key已经在缓存中，更新它的value；如果key不在缓存中，将新的key-value对加入缓存。如果缓存满了，需要先移除最近最少使用的元素，再插入新的key-value对。

要求：

1. 访问和更新缓存中的元素，时间复杂度为O(1)。
2. 删除缓存中最久未使用的元素，时间复杂度也为O(1)。

方式一：使用数组实现LRU缓存

使用一个固定大小的数组存储缓存中的元素，每个元素除了存储key和value外，还存储一个时间戳timeStamp，标记元素的访问时间。当我们访问或插入一个元素时，更新该元素的时间戳，以表示它是最近使用过的。当缓存满时，我们需要找到时间戳最大的元素（表示最久未使用），将其删除，然后插入新元素。

class DataElement {
    int key;
    int value;
    int timeStamp;

    public DataElement(int k, int data, int time) {
        key = k;
        value = data;
        timeStamp = time;
    }
}
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这种方式的问题是：

1. 每次访问元素需要遍历数组，这个时间复杂度为O(n)。
2. 如果缓存已满需要为新元素腾出空间时，需要遍历数组找到最久未使用的元素。这个时间复杂度为O(n)，非常低效。

方式二：使用单链表实现LRU缓存

使用单链表存储缓存中的元素，链表头部是最近使用的元素，尾部是最久未使用的元素。每次访问或插入元素时，将该元素移到链表头部。

这种方式get和put操作的时间复杂度都是O(n)：

1. 从缓存中获取指定元素时，需要遍历链表，时间复杂度是O(n)。
2. 插入元素到缓存中，如果缓存已满，需要删除最近最少使用的 缓存，也就是尾部的元素，为此，需要遍历链表到达末尾，时间复杂度也是O(n)。

方式三：使用哈希表和双向链表实现LRU缓存

我们需要结合双向链表和哈希表来实现LRU缓存。

查找元素

详细步骤：

1. 在哈希表中查找是否存在该key。
2. 如果存在，表示缓存命中（cache hit），我们将对应的节点移动到链表头部（表示它是最近使用的元素）。
3. 如果不存在，返回-1，表示缓存未命中（cache miss）。

插入元素

1. 先查找哈希表，判断key是否已经存在。
2. 如果存在，更新其value，并将对应节点移到链表头部。
3. 如果不存在，检查缓存是否已满，如果未满，将新元素插入链表头部，并在哈希表中记录。
4. 如果已满，删除链表尾部的最久未使用元素（同时删除哈希表中的对应记录），然后插入新元素到链表头部。

下面是一个LRU缓存的Java实现：

public class LRUCache {

    class Node {
        int key;
        int value;
        Node pre;
        Node post;
    }

    private Hashtable<Integer, Node> cache = new Hashtable<Integer, Node>();
    private int count;
    private int capacity;
    private Node head, tail;

    // Add the new node right after head
    private void addNode(Node node) {
        node.pre = head;
        node.post = head.post;

        head.post.pre = node;
        head.post = node;
    }

    // Remove an existing node from the linked list
    private void removeNode(Node node) {
        Node pre = node.pre;
        Node post = node.post;

        pre.post = post;
        post.pre = pre;
    }

    // Move node in between to the head
    private void moveToHead(Node node) {
        removeNode(node);
        addNode(node);
    }

    // Pop the current tail
    private Node popTail() {
        Node res = tail.pre;
        removeNode(res);
        return res;
    }

    public LRUCache(int capacity) {
        this.count = 0;
        this.capacity = capacity;

        head = new Node();
        head.pre = null;

        tail = new Node();
        tail.post = null;

        head.post = tail;
        tail.pre = head;
    }

    public int get(int key) {
        Node node = cache.get(key);

        if (node == null) {
            return -1;
        }

        moveToHead(node);
        return node.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        Node node = cache.get(key);

        if (node == null) {
            Node newNode = new Node();
            newNode.key = key;
            newNode.value = value;

            cache.put(key, newNode);
            addNode(newNode);

            ++count;

            if (count > capacity) {
                // Pop the tail
                Node tailNode = popTail();
                cache.remove(tailNode.key);
                --count;
            }

        } else {
            // Update the value.
            node.value = value;
            moveToHead(node);
        }
    }
}
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