目录
- LRU缓存替换策略
- 核心思想
- 不适用场景
- 算法基本实现
- 算法优化
- 优化思路：
- 进一步优化
- Benchmark
LRU缓存替换策略
缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。
但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。
这样的策略被称为缓存替换策略（Cache Replacement Policy）。
常见的缓存替换策略有：FIFO（First In First Out）、LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）等。
今天给大家介绍的是LRU算法。
核心思想
LRU算法基于这样一个假设：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。
大部分情况下这个假设是成立的，因此LRU算法也是比较常用的缓存替换策略。
基于这个假设，我们在实现的时候，需要维护一个有序的数据结构，来记录数据的访问历史，当缓存满了之后，就可以根据这个数据结构来决定将哪些数据移除出缓存。
不适用场景
但如果数据的访问模式不符合LRU算法的假设，那么LRU算法就会失效。
例如：数据的访问模式是周期性的，那么LRU算法就会把周期性的数据淘汰掉，这样就会导致缓存命中率的下降。
换个说法比如，如果现在缓存的数据只在白天被访问，晚上访问的是另一批数据，那么在晚上，LRU算法就会把白天访问的数据淘汰掉，第二天白天又会把昨天晚上访问的数据淘汰掉，这样就会导致缓存命中率的下降。
后面有时间会给大家介绍LFU（Least Frequently Used）算法，以及LFU和LRU的结合LFRU（Least Frequently and Recently Used）算法，可以有效的解决这个问题。
算法基本实现
上文提到，LRU算法需要维护一个有序的数据结构，来记录数据的访问历史。通常我们会用双向链表来实现这个数据结构，因为双向链表可以在O(1)的时间复杂度内往链表的头部或者尾部插入数据，以及在O(1)的时间复杂度内删除数据。
我们将数据存储在双向链表中，每次访问数据的时候，就将数据移动到链表的尾部，这样就可以保证链表的尾部就是最近访问的数据，链表的头部就是最久没有被访问的数据。
当缓存满了之后，如果需要插入新的数据，因为链表的头部就是最久没有被访问的数据，所以我们就可以直接将链表的头部删除，然后将新的数据插入到链表的尾部。
如果我们要实现一个键值对的缓存，我们可以用一个哈希表来存储键值对，这样就可以在O(1)的时间复杂度内完成查找操作，.NET 中我们可以使用 Dictionary。
同时我们使用 LinkedList 来作为双向链表的实现，存储缓存的 key，以此记录数据的访问历史。
我们在每次操作 Dictionary 进行插入、删除、查找的时候，都需要将对应的 key 也插入、删除、移动到链表的尾部。
// 实现 IEnumerable 接口，方便遍历
public class LRUCache<TKey, TValue> : IEnumerable<KeyValuePair<TKey, TValue>>
{
private readonly LinkedList<TKey> _list;
private readonly Dictionary<TKey, TValue> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_list = new LinkedList<TKey>();
_dictionary = new Dictionary<TKey, TValue>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var value))
{
// 在链表中删除 key，然后将 key 添加到链表的尾部
// 这样就可以保证链表的尾部就是最近访问的数据，链表的头部就是最久没有被访问的数据
// 但是在链表中删除 key 的时间复杂度是 O(n)，所以这个算法的时间www.devze.com复杂度是 O(n)
_list.Remove(key);
_list.AddLast(key);
return value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out _))
{
// 如果插入的 key 已经存在，将 key 对应的值更新，然后将 key 移动到链表的尾部
_dictionary[key] = value;
_list.Remove(key);
_list.AddLast(key);
}
else
{
if (_list.Count == _capacity)
{
// 缓存满了，删除链表的头部，也就是最久没有被访问的数据
_dictionary.Remove(_list.First.Value);
_list.RemoveFirst();
}
_list.AddLast(key);
_dictionary.Add(key, value);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out _))
{
_dictionary.Remove(key);
_list.Remove(key);
}
}
public IEnumerator<KeyValuePair<TKey, TValue>> GetEnumerator()
{
foreach (var key in _list)
{
yield return new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, _dictionary[key]);
}
}
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
{
return GetEnumerator();
}
}
var lruCache = new LRUCache<int, int>(4);
lruCache.Put(1, 1);
lruCache.Put(2, 2);
lruCache.Put(3, 3);
lruCache.Put(4, 4);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
Console.WriteLine(lruCache.Get(2));
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
lruCache.Put(5, 5);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
lruCache.Remove(3);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
输出：
[1, 1] [2, 2] [3, 3] [4, 4] // 初始化 2 // 访问 2 [1, 1] [3, 3] [4, 4] [2, 2] // 2 移动到链表尾部 [3, 3] [4, 4] [2, 2] [5, 5] // 插入 5 [4, 4] [2, 2] [5, 5] // 删除 3
算法优化
上面的实现中，对缓存的开发者_Python开发查询、插入、删除都会涉及到链表中数据的删除（移动也是删除再插入）。
因为我们在 LinkedList 中存储的是 key，所以我们需要先通过 key 在链表中找到对应的节点，然后再进行删除操作，这就导致了链表的删除操作的时间复杂度是 O(n)。
虽然 Dictionary 的查找、插入、删除操作的时间复杂度都是 O(1)，但因为链表操作的时间复杂度是 O(n)，整个算法的最差时间复杂度是 O(n)。
算法优化的关键在于如何降低链表的删除操作的时间复杂度。
优化思路：
在 Dictionary 中存储 key 和 LinkedList 中节点的映射关系 在 LinkedList 的节点中存储 key-value
也就是说，我们让两个本来不相关的数据结构之间产生联系。
不管是在插入、删除、查找缓存的时候，都可以通过这种联系来将时间复杂度降低到 O(1)。
通过 key 在 Dictionary 中找到对应的节点，然后再从 LinkedList 节点中取出 value，时间复杂度是 O(1) LinkedList 删除数据之前，先通过 key 在 Dictionary 中找到对应的节点，然后再删除，这样就可以将链表的删除操作的时间复杂度降低到 O(1) LinkedList 删除头部节点时，因为节点中存储了 key，所以我们可以通过 key 在 Dictionary 中删除对应的节点，时间复杂度是 O(1)
public class LRUCache_V2<TKey, TValue> : IEnumerable<KeyValuePair<TKey, TValue>>
{
private readonly LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>> _list;
private readonly Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache_V2(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_list = new LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>();
_dictionary = new Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_list.Remove(node);
_list.AddLast(node);
return node.Value.Value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
node.Value = new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value);
_list.Remove(node);
_list.AddLast(node);
}
else
{
if (_list.Count == _capacity)
{
_dictionary.Remove(_list.First.Value.Key);
_list.RemoveFirst();
}
var newNode = new LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>(new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value));
_list.AddLast(newNode);
_dictionary.Add(key, newNode);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_dictionary.Remove(key);
_list.Remove(node);
}
}
public IEnumerator<KeyValuePair<TKey, TValue>> GetEnumerator()
{
return _list.GetEnumerator();
}
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
{
return GetEnumerator();
}
}
进一步优化
因为我们对 双向链表 的存储需求是定制化的，要求节点中存储 key-value，直接使用 C# 的 LinkedList 我们就需要用 KeyValuePair 这样的结构来间接存储，会导致一些不必要的内存开销。
我们可以自己实现一个双向链表，这样就可以直接在节点中存储 key-value，从而减少内存开销。
public class LRUCache_V3<TKey, TValue>
{
private readophpnly DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> _head;
private readonly DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> _tail;
private readonly Dictionary<TKey, DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache_V3(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_head = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>();
_tail = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>();
_head.Next = _tail;
_tail.Previous = _head;
_dictionary = new Dictionary<TKey, DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
RemoveNode(node);
AddLastNode(node);
return node.Value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
RemoveNode(node);
AddLastNode(node);
node.Value = value;
}
else
{
if (_dictionary.Count == _capacity)
{
var firstNode = RemoveFirstNode();
_dictionary.Remove(firstNode.Key);
}
var newNode = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>(key, value);
AddLastNode(newNode);
_dictionary.Add(key, newNode);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_dictionary.Remove(key);
RemoveNode(node);
}
}
private void AddLastNode(DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> node)
{
node.Previous = _tail.Previous;
node.Next = _tail;
_tail.Previous.Next = node;
_tail.Previous = node;
}
private DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> RemoveFirstNode()
{
var firstNode = _head.Next;
_head.Next = firstNode.Next;
firstNode.Next.Previous = _head;
firstNode.Next = null;
firstNode.Previous = null;
return firstNode;
}
private void RemoveNode(DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> node)
{
node.Previous.Next = node.Next;
node.Next.Previous = node.Previous;
node.Next = null;
node.Previous = null;
}
internal class DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>
{
public DoubleLinkedListNode()
{
}
public DoubleLinkedListNode(TKey key, TValue value)
{
Key = key;
Value = value;
}
public TKey Key { get; set; }
public TValue Value { get; set; }
public DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> Previous { get; set; }
public DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> Next { get; set; }
}
}
Benchmark
使用 BenchmarkDotNet 对3个版本进行性能测试对比。
[MemoryDiagnoser]
public class WriteBenchmarks
{
// 保证写入的数据有一定的重复性，借此来测试LRU的最差时间复杂度
private const int Capacity = 1000;
private const int DataSize = 10_0000;
private List<int> _data;
[GlobalSetup]
public void Setup()
{
_data = new List<int>();
var shared = Random.Shared;
for (int i = 0; i < DataSize; i++)
{
_data.Add(shared.Next(0, DataSize / 10));
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V1()
{
var cache = new LRUCache<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V2()
{
var cache = new LRUCache_V2<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V3()
{
var cache = new LRUCache_V3<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
}
public class ReadBenchmarks
{
// 保证写入的数据有一定的重复性，借此来测试LRU的最差时间复杂度
private const int Capacity = 1000;
private const int DataSize = 10_0000;
private List<int> _data;
private LRUCache<int, int> _cacheV1;
private LRUCache_V2<int, int> _cacheV2;
private LRUCache_V3<int, int> _cacheV3;
[GlopythonbalSetup]
public void Setup()
{
_cacheV1 = new LRUCache<int, int>(Capacity);
_cacheV2 = new LRUCache_V2<int, int>(Capacity);
_cacheV3 = new LRUCache_V3<int, int>(Capacity);
_data = new List<int>();
var shared = Random.Shared;
for (int i = 0; i < DataSize; i++)
{
int dataToPut = shared.Next(0, DataSize / 10);
int dataToGet = shared.Next(0, DataSize / 10);
_data.Add(dataToGet);
_cacheV1.Put(dataToPut, dataToPut);
_cacheV2.Put(dataToPut, dataToPut);
_cacheV3.Put(dataToPut, dataToPut);
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V1()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV1.Get(item);
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V2()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV2.Get(item);
}
}
[Benchmark]
public void LRUCache_V3()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV3.Get(item);
}
}
}
写入性能测试结果：
| Method | Mean | Error | StdDev | Median | Gen0 | Gen1 | Allocated | |------------ |----------:|----------:|----------:|----------:|---------:|---------:|----------:| | LRUCache_V1 | 16.890 ms | 0.3344 ms | 0.8012 ms | 16.751 ms | 750.0000 | 218.7500 | 4.65 MB | | LRUCache_V2 | 7.193 ms | 0.1395 ms | 0.3958 ms | 7.063 ms | 703.1250 | 226.5625 | 4.22 MB | | LRUCache_V3 | 5.761 ms | 0.1102 ms | 0.1132 ms | 5.742 ms | 585.9375 | 187.5000 | 3.53 MB |
查询性能测试结果：
| Method | Mean | Error | StdDev | Gen0 | Allocated | |------------ |----------:|----------:|----------:|--------:|----------:| | LRUCache_V1 | 19.475 ms | 0.3824 ms | 0.3390 ms | 62.5000 | 474编程462 B | | LRUCache_V2 | 1.994 ms | 0.0273 ms | 0.0242 ms | - | 4 B | | LRUCache_V3 | 1.595 ms | 0.0187 ms | 0.0175 ms | - | 3 B |
本文详细介编程客栈绍了LRU缓存替换策略的原理和实现方法，包括使用哈希表和双向链表来实现LRU缓存。通过实现LRU缓存，可以有效地提高程序的性能和响应速度。同时，本文还介绍了C#语言中实现LRU缓存的具体步骤和代码实现。通过本文的学习，读者可以深入了解LRU缓存替换策略，并掌握C#语言中实现LRU缓存的方法。
到此这篇关于LRU缓存替换策略及C#实现方法分享的文章就介绍到这了,更多相关LRU缓存替换策略内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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