聊聊缓存淘汰算法-LRU 实现原理

发布网友 发布时间：2024-10-24 00:24

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热心网友 时间：5分钟前

我们常使用缓存提升数据查询速度，面对缓存容量限制，需要淘汰数据以容纳新数据。常用淘汰算法包括LRU、LFU、FIFO等，本文重点介绍LRU算法。LRU全称Least Recently Used，这一算法假设最近被使用的数据在短时间内再次被访问的几率较高，因此优先淘汰那些长时间未被访问的数据。

当缓存数据量达到上限，调用获取特定key数据时，LRU算法将该数据移动至链表头部。插入新数据时，同样需要先移除尾部的最少使用数据。LRU算法具体步骤包括：查询数据后移动节点至头部，新数据插入头部。

为了实现LRU算法，我们采用双向链表与散列表结合的数据结构。双向链表便于快速添加与删除节点，而散列表则提高了节点查找效率。此外，引入哨兵节点简化边界处理，使得操作更为便捷。

LRU算法代码实现相对简单，关键在于合理利用双向链表与散列表特性。优化后的算法能够高效管理热点与非热点数据，提升系统性能。

在考量缓存系统时，缓存命中率是核心指标之一。LRU算法在热点数据处理方面表现出色，但面对偶发批量操作时，可能存在缓存污染问题，导致缓存命中率下降，进而影响数据查询速度。

为解决LRU算法的局限性，引入了改进方案。如MySQL InnoDB中的算法改进，通过将链表分为热数据区与冷数据区，能够有效应对偶发批量操作，避免热门数据被冷数据替换，从而维持较高的缓存命中率。

其他改进方法，如LRU-K、2Q、LIRS等算法，各有特点与应用场景，具体选择需根据实际需求与系统特性进行评估。在实际应用中，优化与改进缓存算法是提升系统性能的关键步骤。