算法高级（11）-缓存淘汰算法研究

缓存是一个计算机思维，对于重复的计算，缓存其结果，下次再算这个任务的时候，不去真正的计算，而是直接返回结果，能加快处理速度。当然有些会随时间改变的东西，缓存会失效，得重新计算。

一、缓存淘汰算法定义

缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。

常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。

二、最不经常使用算法（LFU-Least Frequently Used）

这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。这个方法并不经常使用，因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责。

三、最近最少使用算法（LRU-Least Recently Used）

这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置。当一个新条目被访问时，LRU将它放置到缓存的顶部。当缓存达到极限时，较早之前访问的条目将从缓存底部开始被移除。这里会使用到昂贵的算法，而且它需要记录“年龄位”来精确显示条目是何时被访问的。此外，当一个LRU缓存算法删除某个条目后，“年龄位”将随其他条目发生改变。

算法有两种策略(均以队列的方式实现)，一种是不调整的，另外一种是随时进行调整的，即缓存命中后，将这个数据缓存项移到LRU队列的最前端。

java中利用LinkedHashMap来实现LRU算法，需要覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可。如果去看LinkedHashMap的源码可知，LRU算法是通过双向链表来实现，当某个位置被命中，通过调整链表的指向将该位置调整到头位置，新加入的内容直接放在链表头，如此一来，最近被命中的内容就向链表头移动，需要替换时，链表最后的位置就是最近最少使用的位置。

LinkedHashMap自身已经实现了顺序存储，默认情况下是按照元素的添加顺序存储，也可以启用按照访问顺序存储，即最近读取的数据放在最前面，最早读取的数据放在最后面，然后它还有一个判断是否删除最老数据的方法，默认是返回false，即不删除数据，我们使用LinkedHashMap实现LRU缓存的方法就是对LinkedHashMap实现简单的扩展。

//LinkedHashMap的一个构造函数，当参数accessOrder为true时，即会按照访问顺序排序，最近访问的放在最前，最早访问的放在后面
public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) {
        super(initialCapacity, loadFactor);
        this.accessOrder = accessOrder;
}

//LinkedHashMap自带的判断是否删除最老的元素方法，默认返回false，即不删除老数据
//我们要做的就是重写这个方法，当满足一定条件时删除老数据
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return false;
        //return size() > MAX_CACHE_SIZE;   （改为这个）

}

四、自适应缓存替换算法(ARC-Adaptive Replacement Cache)

在IBM Almaden研究中心开发，这个缓存算法同时跟踪记录LFU和LRU，以及驱逐缓存条目，来获得可用缓存的最佳使用。

有人说是介于 LRU 和 LFU 之间，为了提高效果，是由2个 LRU 组成，第一个，也就是 L1，包含的条目是最近只被使用过一次的，而第二个 LRU，也就是 L2，包含的是最近被使用过两次的条目。因此， L1 放的是新的对象，而 L2 放的是常用的对象。所以，别人才会认为是介于 LRU 和 LFU 之间的，不过没关系，我不介意。

被认为是性能最好的缓存算法之一，能够自调，并且是低负载的。也保存着历史对象，这样，就可以记住那些被移除的对象，同时，也可以看到被移除的对象是否可以留下，取而代之的是踢走别的对象。他的记忆力很差，但是很快，适用性也强。

五、先进先出算法（FIFO-First in First out）

FIFO是英文First In First Out 的缩写，是一种先进先出的数据缓存器，他与普通存储器的区别是没有外部读写地址线，这样使用起来非常简单，但缺点就是只能顺序写入数据，顺序的读出数据，其数据地址由内部读写指针自动加1完成，不能像普通存储器那样可以由地址线决定读取或写入某个指定的地址。

六、最近最常使用算法（MRU-Most Recently Used）

这个缓存算法最先移除最近最常使用的条目。一个MRU算法擅长处理一个条目越久，越容易被访问的情况。

和 LRU 是对应的。会移除最近最多被使用的对象，你一定会问我为什么。好吧，让我告诉你，当一次访问过来的时候，有些事情是无法预测的，并且在缓存系统中找出最少最近使用的对象是一项时间复杂度非常高的运算，这就是为什么我是最好的选择。

我是数据库内存缓存中是多么的常见！每当一次缓存记录的使用，我会把它放到栈的顶端。当栈满了的时候，你猜怎么着？我会把栈顶的对象给换成新进来的对象！

七、Redis中使用的缓存总结

Redis提供了下面几种淘汰策略供用户选择，其中默认的策略为noeviction策略：

• noeviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
• allkeys-lru：在主键空间中，优先移除最近未使用的key。
• volatile-lru：在设置了过期时间的键空间中，优先移除最近未使用的key。
• allkeys-random：在主键空间中，随机移除某个key。
• volatile-random：在设置了过期时间的键空间中，随机移除某个key。
• volatile-ttl：在设置了过期时间的键空间中，具有更早过期时间的key优先移除。

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参考资料：

1. https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78989956
2. https://www.cnblogs.com/james111/p/7125353.html
3. https://blog.csdn.net/w15249243295/article/details/52446845
4. https://www.cnblogs.com/losing-1216/p/4953663.html