diff --git a/C++/典型实现/6 LRU算法.md b/C++/典型实现/6 LRU算法.md index 9f75ce7c..176ee416 100644 --- a/C++/典型实现/6 LRU算法.md +++ b/C++/典型实现/6 LRU算法.md @@ -1,6 +1,31 @@ ## lru最近最少使用算法 -* 使用std::list<>双向链表存储value,主要是符合LRU的业务场景:①首/尾进行插入、删除;②中间位置的删除。其中第②点很重要。 +对于web开发而言,缓存必不可少,也是提高性能最常用的方式。无论是浏览器缓存,还是服务端的缓存(通过memcached或者redis等内存数据库)。缓存不仅可以加速用户的访问,同时也可以降低服务器的负载和压力。那么,了解常见的缓存淘汰算法的策略和原理就显得特别重要。 + +### 常见的缓存算法 +* LRU (Least recently used) 最近最少使用,如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高。 +* LFU (Least frequently used) 最不经常使用,如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。 +* FIFO (Fist in first out) 先进先出, 如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉。 + +### LRU缓存 +像浏览器的缓存策略、memcached的缓存策略、Redis缓存策略都是使用LRU这个算法,LRU算法会将近期最不会访问的数据淘汰掉。LRU如此流行的原因是实现比较简单,而且对于实际问题也很实用,良好的运行时性能,命中率较高。下面谈谈如何实现LRU缓存: + +![](image/2021-09-03-06-57-17.png) + +1. 新数据插入到链表头部 +2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部 +3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃 + +### LRU Cache具备的操作: + +* set(key,value):如果key在hashmap中存在,则先重置对应的value值,然后获取对应的节点cur,将cur节点从链表删除,并移动到链表的头部;若果key在hashmap不存在,则新建一个节点,并将节点放到链表的头部。当Cache存满的时候,将链表最后一个节点删除即可。 +* get(key):如果key在hashmap中存在,则把对应的节点放到链表头部,并返回对应的value值;如果不存在,则返回-1。 + +### LRU的c++实现 +LRU实现采用双向链表 + Map 来进行实现。这里采用双向链表的原因是:如果采用普通的单链表,则删除节点的时候需要从表头开始遍历查找,效率为O(n),采用双向链表可以直接改变节点的前驱的指针指向进行删除达到O(1)的效率。使用Map来保存节点的key、value值便于能在O(logN)的时间查找元素,对应get操作。 + + +* 使用std::list<>双向链表存储value,主要是符合LRU的业务场景:1首/尾进行插入、删除;2中间位置的删除。其中第②点很重要。 * 使用std::unordered_map<>是为了优化查找。此数据结构查找效率O(1)。 * 注意对链表std::list<>的earse操作,特别是迭代器失效的问题。 diff --git a/C++/典型实现/image/2021-09-03-06-57-17.png b/C++/典型实现/image/2021-09-03-06-57-17.png new file mode 100644 index 00000000..0638da4e Binary files /dev/null and b/C++/典型实现/image/2021-09-03-06-57-17.png differ diff --git a/数据库/数据库.xmind b/数据库/数据库.xmind index 563e6e5c..e17d971c 100644 Binary files a/数据库/数据库.xmind and b/数据库/数据库.xmind differ