什么是LRU算法（漫画）？

本文转自公众号程序员小灰，本期封面作者：A17

————— 两个月前 —————

用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高，显然不能每一次请求都去查询数据库。

所以，小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存，每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询，以此提高访问性能。

很快，用户系统上线了，小灰美美地休息了几天。

一个多月之后......

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我们都知道，哈希表是由若干个Key-Value所组成。在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。

在哈希链表当中，这些Key-Value不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。

这样一来，原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。

让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路：

1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。

2.此时，业务方访问用户5，由于哈希链表中没有用户5的数据，我们从数据库中读取出来，插入到缓存当中。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户5，最左端是最近最少访问的用户1。

3.接下来，业务方访问用户2，哈希链表中存在用户2的数据，我们怎么做呢？我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入到链表最右端。这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2，最左端仍然是最近最少访问的用户1。

4.接下来，业务方请求修改用户4的信息。同样道理，我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户4，最左端仍然是最近最少访问的用户1。

5.后来业务方换口味了，访问用户6，用户6在缓存里没有，需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉，然后再把用户6插入到最右端。

以上，就是LRU算法的基本思路。

1. private Node head;
2. private Node end;
3. //缓存存储上限
4. private int limit;
7. private HashMap<String, Node> hashMap;
10. public LRUCache(int limit) {
11. this.limit = limit;
12. hashMap = new HashMap<String, Node>();
13. }
16. public String get(String key) {
17. Node node = hashMap.get(key);
18. if (node == null){
19. return null;
20. }
21. refreshNode(node);
22. return node.value;
23. }
26. public void put(String key, String value) {
27. Node node = hashMap.get(key);
28. if (node == null) {
29. //如果key不存在，插入key-value
30. if (hashMap.size() >= limit) {
31. String oldKey = removeNode(head);
32. hashMap.remove(oldKey);
33. }
34. node = new Node(key, value);
35. addNode(node);
36. hashMap.put(key, node);
37. }else {
38. //如果key存在，刷新key-value
39. node.value = value;
40. refreshNode(node);
41. }
42. }
45. public void remove(String key) {
46. Node node = hashMap.get(key);
47. removeNode(node);
48. hashMap.remove(key);
49. }
52. /**
53. * 刷新被访问的节点位置
54. * @param node 被访问的节点
55. */
56. private void refreshNode(Node node) {
57. //如果访问的是尾节点，无需移动节点
58. if (node == end) {
59. return;
60. }
61. //移除节点
62. removeNode(node);
63. //重新插入节点
64. addNode(node);
65. }
68. /**
69. * 删除节点
70. * @param node 要删除的节点
71. */
72. private String removeNode(Node node) {
73. if (node == end) {
74. //移除尾节点
75. end = end.pre;
76. }else if(node == head){
77. //移除头节点
78. head = head.next;
79. } else {
80. //移除中间节点
81. node.pre.next = node.next;
82. node.next.pre = node.pre;
83. }
84. return node.key;
85. }
88. /**
89. * 尾部插入节点
90. * @param node 要插入的节点
91. */
92. private void addNode(Node node) {
93. if(end != null) {
94. end.next = node;
95. node.pre = end;
96. node.next = null;
97. }
98. end = node;
99. if(head == null){
100. head = node;
101. }
102. }
105. class Node {
106. Node(String key, String value){
107. this.key = key;
108. this.value = value;
109. }
110. public Node pre;
111. public Node next;
112. public String key;
113. public String value;
114. }
117. public static void main(String[] args) {
118. LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
119. lruCache.put("001", "用户1信息");
120. lruCache.put("002", "用户1信息");
121. lruCache.put("003", "用户1信息");
122. lruCache.put("004", "用户1信息");
123. lruCache.put("005", "用户1信息");
124. lruCache.get("002");
125. lruCache.put("004", "用户2信息更新");
126. lruCache.put("006", "用户6信息");
127. System.out.println(lruCache.get("001"));
128. System.out.println(lruCache.get("006"));
129. }

需要注意的是，这段不是线程安全的，要想做到线程安全，需要加上synchronized修饰符。