常见缓存算法和LRU的C++实现

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(如果是chrome浏览器，可以通过chrome:://cache查看)，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：



新数据插入到链表的头部；

每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；

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。采用map来保存节点的key、value值便能在O(logN)的时间查找元素，对应get操作。

#include<iostream>
#include<map>

using namespace std;

struct CacheNode{
int key;
int value;
CacheNode *pre, *next;
CacheNode(int k, int v) :key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL){}
};

struct LRUCache{
private:
int size;
CacheNode *head, *tail;
map<int, CacheNode*> mp;
public:
LRUCache(int capacity) :size(capacity), head(NULL), tail(NULL){}

void remove(CacheNode* node){
if (node->pre != NULL)node->pre->next = node->next;
else head = node->next;

if (node->next != NULL)node->next->pre = node->pre;
else tail = node->pre;
}

void setHead(CacheNode *node){
node->next = head;
node->pre = NULL;

if (head != NULL) head->pre = node;
head = node;
if (tail == NULL) tail = head;
}

int get(int key){
auto it = mp.find(key);
if (it != mp.end()){
CacheNode *node = it->second;
remove(node);
setHead(node);
return node->value;
}
else
return -1;
}

void set(int key, int value){
auto it = mp.find(key);
if (it != mp.end()){
CacheNode *node = it->second;
node->value = value;
remove(node);
setHead(node);
}
else{
CacheNode *newNode = new CacheNode(key, value);
if (mp.size() >= size){
auto iter = mp.find(tail->key);
remove(tail);
mp.erase(iter);
}
setHead(newNode);
mp[key] = newNode;
}
}
};

int main(){

LRUCache *lrucache = new LRUCache(2);
lrucache->set(2, 1);
lrucache->set(1, 1);
cout << lrucache->get(2) << endl;
lrucache->set(4, 1);
cout << lrucache->get(1) << endl;
cout << lrucache->get(2) << endl;

system("pause");
return 0;
}