LRU和LFU的区别

小咪咪 2023-01-02 01:28 177阅读 0赞

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：

![2f5c0d876fb8087811b502059ea4a0b2.png][]

*  新数据插入到链表头部
 *  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 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。

双链表节点的定义：

struct CacheNode {
      int key;      // 键
      int value;    // 值
      CacheNode *pre, *next;  // 节点的前驱、后继指针
      CacheNode(int k, int v) : key(k), value(v), pre(NULL), next(NULL) {}
    };

对于LRUCache这个类而言，构造函数需要指定容量大小：

LRUCache(int capacity)
    {
      size = capacity;      // 容量
      head = NULL;          // 链表头指针
      tail = NULL;          // 链表尾指针
    }

双链表的节点删除操作：

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;
      }
    }

将节点插入到头部的操作：

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

get(key)操作的实现比较简单，直接通过判断Map是否含有key值即可，如果查找到key，则返回对应的value，否则返回-1;

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

set(key, value)操作需要分情况判断。如果当前的key值对应的节点已经存在，则将这个节点取出来，并且删除节点所处的原有的位置，并在头部插入该节点；如果节点不存在节点中，这个时候需要在链表的头部插入新节点，插入新节点可能导致容量溢出，如果出现溢出的情况，则需要删除链表尾部的节点。

void set(int key, int value)
    {
      map<int, CacheNode *>::iterator 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)
        {
          map<int, CacheNode *>::iterator iter = mp.find(tail -> key);
          remove(tail);
          mp.erase(iter);
        }
        setHead(newNode);
        mp[key] = newNode;
      }
    }

至此，LRU算法的实现操作就完成了，完整的源码参考：[https://github.com/cpselvis/leetcode/blob/master/solution146.cpp][https_github.com_cpselvis_leetcode_blob_master_solution146.cpp]

以上原文链接：[https://www.cnblogs.com/cpselvis/p/6272096.html][https_www.cnblogs.com_cpselvis_p_6272096.html]

补充：

LRU和LFU的区别：

LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面!

LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页!

比如,第二种方法的时期T为10分钟,如果每分钟进行一次调页,主存块为3,若所需页面走向为2 1 2 1 2 3 4

注意,当调页面4时会发生缺页中断

若按LRU算法,应换页面1(1页面最久未被使用) 但按LFU算法应换页面3(十分钟内,页面3只使用了一次)

可见LRU关键是看页面最后一次被使用到发生调度的时间长短,

而LFU关键是看一定时间段内页面被使用的频率!

[2f5c0d876fb8087811b502059ea4a0b2.png]: /images/20221120/32beb89004234e1bb4d57ee45cd15ecb.png
[https_github.com_cpselvis_leetcode_blob_master_solution146.cpp]: https://github.com/cpselvis/leetcode/blob/master/solution146.cpp
[https_www.cnblogs.com_cpselvis_p_6272096.html]: https://www.cnblogs.com/cpselvis/p/6272096.html