如何在 Java 中实现 LRU 缓存

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2024年07月18日 22:56 · 阅读数 37

1. 概述

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存是一种常用的缓存策略，它根据数据的访问时间来管理缓存，将最近访问过的项目保留在缓存中，而将最久未访问的项目淘汰。

核心思想:

优先级: 最近使用过的项目被认为更可能被再次使用，因此优先保留。

淘汰策略: 最久未使用的项目被认为最不可能再次使用，因此被淘汰。

优点:

有效利用内存: 缓存有限的空间，只存储最近使用的项目，避免浪费空间。

提升性能: 减少访问数据的延迟，提升数据访问速度。

缺点:

需要额外的空间和时间开销: 需要维护访问顺序，会增加一些额外的时间和空间开销。

不适合所有场景: 如果项目被访问的概率比较均匀，LRU 缓存可能不如其他缓存策略有效。

2. LRU缓存

最近最少使用 (LRU) 缓存是一种按使用顺序组织元素的缓存驱逐算法。顾名思义，在 LRU 中，最长时间未使用的元素将从缓存中驱逐。

例如，如果我们有一个容量为三个项目的缓存：

如何在 Java 中实现 LRU 缓存

最初，缓存为空，我们将元素 8 放入缓存中。元素 9 和 6 像以前一样被缓存。但现在，缓存容量已满，要放入下一个元素，我们必须逐出缓存中最近最少使用的元素。

在我们用 Java 实现 LRU 缓存之前，最好先了解有关缓存的一些方面：

所有操作应按 O(1) 顺序运行
缓存大小有限
所有缓存操作必须支持并发
如果缓存已满，添加新项目必须调用 LRU 策略

2.1. LRU 缓存的结构

现在，我们来思考一个有助于我们设计缓存的问题。

我们如何设计一个数据结构，可以在恒定时间内执行读取，排序（时间排序）和删除元素等操作？

看来要找到这个问题的答案，我们需要深入思考有关 LRU 缓存及其特性的论述：

实际上，LRU 缓存是一种队列——如果某个元素被重新访问，它将进入驱逐顺序的末尾
由于缓存的大小有限，因此此队列将具有特定的容量。每当引入新元素时，都会将其添加到队列的头部。当发生驱逐时，它会从队列的尾部进行。
必须在恒定时间内访问缓存中的数据，这在队列中是不可能的！但是，使用 Java 的[HashMap]数据结构就可以实现
删除最近最少使用的元素必须在恒定时间内完成，这意味着对于Queue的实现，我们将使用*[DoublyLinkedList]而不是[SingleLinkedList]或数组

因此，LRU 缓存不过是DoublyLinkedList和HashMap的组合，如下所示：

这个想法是将键保存在Map上，以便快速访问Queue内的数据。

2.2. LRU 算法

LRU 算法非常简单！如果键存在于HashMap 中， 则为缓存命中；否则，为缓存未命中。

发生缓存未命中后，我们将执行两个步骤：

在列表前面添加一个新元素。
在HashMap中添加新条目并引用列表的头部。

并且，缓存命中后我们将执行两个步骤：

删除命中元素并将其添加到列表前面。
使用对列表前面的新引用来更新HashMap 。

现在，是时候看看如何在 Java 中实现 LRU 缓存了！

3. Java 实现

首先，我们定义我们的Cache接口：

 public interface Cache<K, V> {
        boolean set(K key, V value);
        Optional<V> get(K key);
        int size();
        boolean isEmpty();
        void clear();
    }

现在，我们将定义代表缓存的LRUCache类：

public class LRUCache<K, V> implements Cache<K, V> {
        private int size;
        private Map<K, LinkedListNode<CacheElement<K,V>>> linkedListNodeMap;
        private DoublyLinkedList<CacheElement<K,V>> doublyLinkedList;

        public LRUCache(int size) {
            this.size = size;
            this.linkedListNodeMap = new HashMap<>(maxSize);
            this.doublyLinkedList = new DoublyLinkedList<>();
        }
       // rest of the implementation
    }

我们可以创建一个具有特定大小的LRUCache 实例。在此实现中，我们使用HashMap集合来存储对 LinkedListNode的所有引用。

现在，让我们讨论一下LRUCache上的操作。

3.1. Put 操作

第一个是put方法：

public boolean put(K key, V value) {
        CacheElement<K, V> item = new CacheElement<K, V>(key, value);
        LinkedListNode<CacheElement<K, V>> newNode;
        if (this.linkedListNodeMap.containsKey(key)) {
            LinkedListNode<CacheElement<K, V>> node = this.linkedListNodeMap.get(key);
            newNode = doublyLinkedList.updateAndMoveToFront(node, item);
        } else {
            if (this.size() >= this.size) {
                this.evictElement();
            }
            newNode = this.doublyLinkedList.add(item);
        }
        if(newNode.isEmpty()) {
            return false;
        }
        this.linkedListNodeMap.put(key, newNode);
        return true;
     }

首先，我们在存储所有键/引用的linkedListNodeMap中找到键。如果该键存在，则发生缓存命中，并且准备从DoublyLinkedList中检索 CacheElement并将其移至最前面。

之后，我们用新的引用更新linkedListNodeMap并将其移动到列表的前面：

public LinkedListNode<T> updateAndMoveToFront(LinkedListNode<T> node, T newValue) {
        if (node.isEmpty() || (this != (node.getListReference()))) {
            return dummyNode;
        }
        detach(node);
        add(newValue);
        return head;
    }

首先，我们检查节点是否为空。此外，节点的引用必须与列表相同。之后，我们将节点从列表中分离出来，并将 newValue添加到列表中。

但是如果该键不存在，则会发生缓存未命中，我们必须将新键放入 linkedListNodeMap 中。在执行此操作之前，我们会检查列表大小。如果列表已满，我们必须从列表中逐出最近最少使用的元素。

3.2. 获取操作

我们来看看我们的获取操作：

public Optional<V> get(K key) {
       LinkedListNode<CacheElement<K, V>> linkedListNode = this.linkedListNodeMap.get(key);
       if(linkedListNode != null && !linkedListNode.isEmpty()) {
           linkedListNodeMap.put(key, this.doublyLinkedList.moveToFront(linkedListNode));
           return Optional.of(linkedListNode.getElement().getValue());
       }
       return Optional.empty();
     }

如上所示，此操作非常简单。首先，我们从linkedListNodeMap中获取节点，然后检查它是否为 null 或为空。

其余操作与以前相同，只有moveToFront方法有一个区别：

public LinkedListNode<T> moveToFront(LinkedListNode<T> node) {
    return node.isEmpty() ? dummyNode : updateAndMoveToFront(node, node.getElement());
}

现在，让我们创建一些测试来验证我们的缓存是否正常工作：

@Test
    public void addSomeDataToCache_WhenGetData_ThenIsEqualWithCacheElement(){
        LRUCache<String,String> lruCache = new LRUCache<>(3);
        lruCache.put("1","test1");
        lruCache.put("2","test2");
        lruCache.put("3","test3");
        assertEquals("test1",lruCache.get("1").get());
        assertEquals("test2",lruCache.get("2").get());
        assertEquals("test3",lruCache.get("3").get());
    }

现在，让我们测试一下驱逐政策：

@Test
    public void addDataToCacheToTheNumberOfSize_WhenAddOneMoreData_ThenLeastRecentlyDataWillEvict(){
        LRUCache<String,String> lruCache = new LRUCache<>(3);
        lruCache.put("1","test1");
        lruCache.put("2","test2");
        lruCache.put("3","test3");
        lruCache.put("4","test4");
        assertFalse(lruCache.get("1").isPresent());
     }

4. 处理并发

到目前为止，我们假设我们的缓存仅在单线程环境中使用。

为了使这个容器线程安全，我们需要同步所有公共方法。让我们在前面的实现中添加一个[ReentrantReadWriteLock]和[ConcurrentHashMap ：]

public class LRUCache<K, V> implements Cache<K, V> {
        private int size;
        private final Map<K, LinkedListNode<CacheElement<K,V>>> linkedListNodeMap;
        private final DoublyLinkedList<CacheElement<K,V>> doublyLinkedList;
        private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

        public LRUCache(int size) {
            this.size = size;
            this.linkedListNodeMap = new ConcurrentHashMap<>(size);
            this.doublyLinkedList = new DoublyLinkedList<>();
        }
    // ...
    }

我们倾向于使用可重入读/写锁，而不是将方法声明为[同步， ]因为它为我们提供了更多灵活性来决定何时对读写使用锁。

4.1.写锁

现在，我们在put方法中添加对 writeLock的调用：

public boolean put(K key, V value) {
      this.lock.writeLock().lock();
       try {
           //..
       } finally {
           this.lock.writeLock().unlock();
       }
    }

当我们对资源使用writeLock时，只有持有锁的线程才能写入或读取资源。因此，所有其他试图读取或写入资源的线程都必须等待，直到当前锁持有者释放它。

这对于防止 [死锁非常重要。如果]try块内的任何操作失败，我们仍然会在方法末尾使用finally块在退出函数之前释放锁。

需要writeLock 的其他操作是evictElement，我们在put方法中用到了它：

private boolean evictElement() {
        this.lock.writeLock().lock();
        try {
            //...
        } finally {
            this.lock.writeLock().unlock();
        }
    }

4.2.读锁

现在是时候向get方法添加 readLock调用了：

    public Optional<V> get(K key) {
        this.lock.readLock().lock();
        try {
            //...
        } finally {
            this.lock.readLock().unlock();
        }
    }

这看起来和我们使用put方法所做的完全一样。唯一的区别是我们使用readLock而不是writeLock。因此，读写锁之间的区别使我们能够在缓存未被更新时并行读取缓存。

现在，让我们在并发环境中测试我们的缓存：

 @Test
    public void runMultiThreadTask_WhenPutDataInConcurrentToCache_ThenNoDataLost() throws Exception {
        final int size = 50;
        final ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
        Cache<Integer, String> cache = new LRUCache<>(size);
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(size);
        try {
            IntStream.range(0, size).<Runnable>mapToObj(key -> () -> {
                cache.put(key, "value" + key);
                countDownLatch.countDown();
           }).forEach(executorService::submit);
           countDownLatch.await();
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }
        assertEquals(cache.size(), size);
        IntStream.range(0, size).forEach(i -> assertEquals("value" + i,cache.get(i).get()));
    }

5. 结论

在本教程中，我们了解了 LRU 缓存到底是什么，包括它的一些最常见的功能。然后，我们了解了一种在 Java 中实现 LRU 缓存的方法，并探索了一些最常见的操作。 LRU 缓存广泛应用于各种场景，例如：

网页缓存: 存储最近访问过的网页内容，减少网络请求，提高网页加载速度。
数据库缓存: 存储最近查询过的数据，避免重复查询数据库，提升查询效率。
图片缓存: 存储最近查看过的图片，减少图片加载时间，提升用户体验。
游戏开发: 缓存游戏资源（例如模型、纹理）, 减少加载时间，提高游戏流畅度。

转载自:https://juejin.cn/post/7391746098682429478