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那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题，第 146 题，难度为中等，题目如下。
运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。
获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。
写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
LRU 全名 Least Recently Used，意为最近最少使用，注重最近使用的时间，是常用的缓存淘汰策略。为了加快访问速度，缓存可以说无处不在，无论是计算机内部的缓存，还是 Java 程序中的 JVM 缓存，又或者是网站架构中的 Redis 缓存。缓存虽然好用，但缓存内容可不能无限增加，要受存储空间的约束，当空间不足的时候，只能选择删除一部分内容。那删除哪些内容呢，这就涉及到淘汰策略了，而 LRU 应该是各种缓存架构最常用的淘汰策略了。也就是当内存不足，新内容进来时，会将最近最少使用的元素删掉。
我一看这题我熟啊，当初看 LinkedHashMap源码的时候，源码中有注释提到了它可以用来实现 LRU 缓存。原文是这么写的。
A special {@link #LinkedHashMap(int,float,boolean) constructor} is provided to create a linked hash map whose order of iteration is the order in which its entries were last accessed, from least-recently accessed to most-recently (<i>access-order</i>). This kind of map is well-suited to building LRU caches.
翻译过来大意如下：
通过一个特殊的构造函数，三个参数的这种，最后一个布尔值参数表示是否要维护最近访问顺序，如果是 true 的话会维护最近访问的顺序，如果是 false 的话，只会维护插入顺序。保证维护最近最少使用的顺序。LinkedHashMap这种结构非常适合构造 LRU 缓存。
当我看到这段注释的时候，特意去查了一下用 LinkedHashMap实现 LRU 的方法。
public class LRUCache {
private int cacheSize;
private LinkedHashMap<Integer,Integer> linkedHashMap;
public LRUCache(int capacity) {
this.cacheSize = capacity;
linkedHashMap = new LinkedHashMap<Integer,Integer>(capacity,0.75F,true){
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
return size()>cacheSize;
}
};
}
public int get(int key) {
return this.linkedHashMap.getOrDefault(key,-1);
}
public void put(int key, int value) {
this.linkedHashMap.put(key,value);
}
}
这是根据这道题的写法，如果不限定这个题目的话，可以让 LRUCache继承 LinkedHashMap，然后再重写 removeEldestEntry方法即可。
看到没，就是这么简单，LinkedHashMap已经完美实现了 LRU，这个方法是在插入键值对的时候调用的，如果返回 true，就删除最近最少使用的元素，所以只要判断 size()是否大于 cacheSize 即可，cacheSize就是缓存的最大容量。
提交，顺利通过，完美！
LRU 简单实现
你以为这么简单就完了吗，并没有。当我查看官方题解的时候，发现里面是这么说的。
在
Java语言中，同样有类似的数据结构LinkedHashMap。这些做法都不会符合面试官的要求。
什么，这么完美还不符合面试官要求，面试官是什么要求呢？面试官的要求是考考你 LRU 的原理，让你自己实现一个。
那咱们就由LinkedHashMap介绍一下最基础的 LRU 实现。简单概括 LinkedHashMap的实现原理就是 HashMap+双向链表的结合。
双向链表用来维护元素访问顺序，将最近被访问（也就是调动 get 方法）的元素放到链表尾部，一旦超过缓存容量的时候，就从链表头部删除元素，用双向链表能保证元素移动速度最快，假设访问了链表中的某个元素，只要把这个元素移动链表尾部，然后修改这个元素的 prev 和 next 节点的指向即可。
双向链表节点的类型的基本属性如下：
static class Node {
/**
* 缓存 key
*/
private int key;
/**
* 缓存值
*/
private int value;
/**
* 当前节点的前驱节点
*/
private Node prev;
/**
* 当前节点的后驱节点
*/
private Node next;
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
HashMap用来存储 key 值对应的节点，为的是快速定位 key 值在链表中的位置，我们都知道，这是因为HashMap的 get 方法的时间复杂度为 O(1)。而如果不借助 HashMap，那这个过程可就慢了。如果要想找一个 key，要从链表头或链表尾遍历才行。
按上图的展示， head 是链表头，也是最长时间未被访问的节点，tail 是最近被访问的元素，假设缓存最大容量是 4 。
插入元素
当有新元素被插入，先判断缓存容量是否超过最大值了，如果超过，就将头节点删除，然后将头结点的 next 节点设置为 head，同时删除 HashMap中对应的 key。然后将插入的元素放到链表尾部，设置此元素为尾节，并在 HashMap中保存下来。
如果没超过最大容量，直接插入到尾部。
访问元素
当访问其中的某个 key 时，先从 HashMap中快速找到这个节点。如果这个 key 不是尾节点，那么就将此节的前驱节点的 next 指向此节点的后驱节点，此节点的后驱节点的 prev 指向此节点的前驱节点。 同时，将这个节点移动到尾部，并将它设置为尾结点。
下面这个动图，演示了 get key2 时的移动情况。
删除元素
如果是删除头节点，则将此节点的后驱节点的 prev 设置为 null，并将它设置为 head，同时，删除 HashMap中此节点的 key。
如果是删除尾节点，则将此节点的前驱节点的 next 设置为 null，并将它设置为 tail，同时，删除HashMap中此节点的 key。
如果是中间节点，则将此节的前驱节点的 next 指向此节点的后驱节点，此节点的后驱节点的 prev 指向此节点的前驱节点，同时，删除HashMap中此节点的 key。
动手实现
思路就是这么一个思路，有了这个思路我撸起袖子开始写代码，由于自身算法比较渣，而且又好长时间不刷算法，所以我的惨痛经历如下。
先是执行出错，后来又解答错误，顿时开始怀疑人生，怀疑智商。最后发现，确实是智商问题。
总归就是这么一个意思，你也去写一遍试试吧，看看效果如何。原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/
除了 LRU 还有 LFU
还有一种常用的淘汰策略叫做 LFU(Least Frequently Used)，最不经常使用。想比于LFU 更加注重访问频次。在 LRU 的基础上增加了访问频次。
看下图，举个例子来说，假设现在 put 进来一个键值对，并且超过了最大的容量，那就要删除一个键值对。假设 key2 是在 5 分钟之前访问过一次，而 key1 是在 10 分钟之前访问过，以 LRU 的策略来说，就会删除头节点，也就是图中的 key1。但是如果是 LFU 的话，会记录每个 key 的访问频次，虽然 key2 是最近一次访问晚于 key1，但是它的频次比 key1 少，那要淘汰一个 key 的话，还是要淘汰 key2 的。只是举个例子，真正的 LFU 数据结构比 LRU 要复杂。
看 LeetCode 上的难度等级就知道了，LFU 也有一道对应的题目，地址：https://leetcode-cn.com/problems/lfu-cache/，它的难度是困难，而 LRU 的难度是中等。
还有一种 FIFO ，先进先出策略，先进入缓存的会先被淘汰，比起上面两种，它的命中率比较低。
优缺点分析
LRU的优点：LRU相比于 LFU 而言性能更好一些，因为它算法相对比较简单，不需要记录访问频次，可以更好的应对突发流量。
LRU的缺点：虽然性能好一些，但是它通过历史数据来预测未来是局限的，它会认为最后到来的数据是最可能被再次访问的，从而给与它最高的优先级。有些非热点数据被访问过后，占据了高优先级，它会在缓存中占据相当长的时间，从而造成空间浪费。
LFU的优点：LFU根据访问频次访问，在大部分情况下，热点数据的频次肯定高于非热点数据，所以它的命中率非常高。
LFU的缺点：LFU 算法相对比较复杂，性能比 LRU 差。有问题的是下面这种情况，比如前一段时间微博有个热点话题热度非常高，就比如那种可以让微博短时间停止服务的，于是赶紧缓存起来，LFU 算法记录了其中热点词的访问频率，可能高达十几亿，而过后很长一段时间，这个话题已经不是热点了，新的热点也来了，但是，新热点话题的热度没办法到达十几亿，也就是说访问频次没有之前的话题高，那之前的热点就会一直占据着缓存空间，长时间无法被剔除。
针对以上这些问题，现有的缓存框架都会做一系列改进。比如 JVM 本地缓存 Caffeine，或者分布式缓存 Redis。
Caffeine 中的缓存淘汰策略
Caffeine 是一款高性能的 JVM 缓存框架，是目前 Spring 5.x 中的默认缓存框架，之前版本是用的 Guava Cache。
为了改进上述 LRU 和 LFU 存在的问题，前Google工程师在 TinyLfu的基础上发明了 W-TinyLFU 缓存算法。Caffine 就是基于此算法开发的。
Caffeine 因使用 Window TinyLfu 回收策略，提供了一个近乎最佳的命中率。
TinyLFU维护了近期访问记录的频率信息，作为一个过滤器，当新记录来时，只有满足TinyLFU要求的记录才可以被插入缓存。
TinyLFU借助了数据流Sketching技术，它可以用小得多的空间存放频次信息。TinyLFU采用了一种基于滑动窗口的时间衰减设计机制，借助于一种简易的 reset 操作：每次添加一条记录到Sketch的时候，都会给一个计数器上加 1，当计数器达到一个尺寸 W 的时候，把所有记录的 Sketch 数值都除以 2，该 reset 操作可以起到衰减的作用 。
W-TinyLFU主要用来解决一些稀疏的突发访问元素。在一些数目很少但突发访问量很大的场景下，TinyLFU将无法保存这类元素，因为它们无法在给定时间内积累到足够高的频率。因此 W-TinyLFU 就是结合 LFU 和LRU，前者用来应对大多数场景，而 LRU 用来处理突发流量。
在处理频次记录方面，采用 Bloom Filter，对于每个key，用 n 个 byte 每个存储一个标志用来判断 key 是否在集合中。原理就是使用 k 个 hash 函数来将 key 散列成一个整数。
在 W-TinyLFU 中使用 Count-Min Sketch 记录 key 的访问频次，而它就是布隆过滤器的一个变种。
Redis 中的缓存淘汰策略
Redis 支持如下 8 中淘汰策略，其中最后两种 LFU 的是 4.0 版本之后新加的。
noeviction：当内存使用超过配置的时候会返回错误，不会驱逐任何键
allkeys-lru：加入键的时候，如果过限，首先通过LRU算法驱逐最久没有使用的键
volatile-lru：加入键的时候如果过限，首先从设置了过期时间的键集合中驱逐最久没有使用的键
allkeys-random：加入键的时候如果过限，从所有key随机删除
volatile-random：加入键的时候如果过限，从过期键的集合中随机驱逐
volatile-ttl：从配置了过期时间的键中驱逐马上就要过期的键
volatile-lfu：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键
allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键
最常用的就是两种 LRU 和 两种 LFU 的。
通过在 redis.conf 配置文件中配置如下配置项，来设置最大容量和采用的缓存淘汰策略。
maxmemory 1024M
maxmemory-policy volatile-lru
Redis 中的 LRU
Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样，它并不维护队列，而是随机采样法淘汰数据，每次随机选出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。
通过配置 maxmemory-samples设置随机采样大小。
maxmemory-samples 5
LRU 算法会维护一个淘汰候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。当需要淘汰 key 的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的 key 淘汰掉即可。
Redis 中的 LFU
LFU 算法是 4.0 之后才加入进来的。
上面 LRU 算法中会按照访问时间进行淘汰，这个访问时间是 Redis 中维护的一个 24 位时钟，也就是当前时间戳，每个 key 所在的对象也维护着一个时钟字段，当访问一个 key 的时候，会拿到当前的全局时钟，然后将这个时钟值赋给这个 key 所在对象维护的时钟字段，之后的按时间比较就是根据这个时钟字段。
而 LFU 算法就是利用的这个字段，24位分成两部分，前16位还代表时钟，后8位代表一个计数器。16位的情况下如果还按照秒为单位就会导致不够用，所以一般这里以时钟为单位。而后8位表示当前key对象的访问频率，8位只能代表255，但是redis并没有采用线性上升的方式，而是通过一个复杂的公式，通过配置两个参数来调整数据的递增速度。
lfu-log-factor 10
lfu-decay-time 1
在影响因子 lfu-log-factor 为10的情况下，经过1百万次命中才能达到 255。
本文完。
送给你
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。送给各位，也送给自己。
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