缓存淘汰算法-LRU 实现原理

里总结一下 LRU 算法具体步骤：

• 新数据直接插入到列表头部
• 缓存数据被命中，将数据移动到列表头部
• 缓存已满的时候，移除列表尾部数据。

03、LRU 算法实现

上面例子中可以看到，LRU 算法需要添加头节点，删除尾结点。而链表添加节点/删除节点时间复杂度 O(1)，非常适合当做存储缓存数据容器。但是不能使用普通的单向链表，单向链表有几点劣势:

1. 每次获取任意节点数据，都需要从头结点遍历下去，这就导致获取节点复杂度为 O(N)。
2. 移动中间节点到头结点，我们需要知道中间节点前一个节点的信息，单向链表就不得不再次遍历获取信息。

针对以上问题，可以结合其他数据结构解决。

使用散列表存储节点，获取节点的复杂度将会降低为 O(1)。节点移动问题可以在节点中再增加前驱指针，记录上一个节点信息，这样链表就从单向链表变成了双向链表。

综上使用双向链表加散列表结合体，数据结构如图所示:





 

04、LRU 算法分析

缓存命中率是缓存系统的非常重要指标，如果缓存系统的缓存命中率过低，将会导致查询回流到数据库，导致数据库的压力升高。

结合以上分析 LRU 算法优缺点。

LRU 算法优势在于算法实现难度不大，对于对于热点数据， LRU 效率会很好。

LRU 算法劣势在于对于偶发的批量操作，比如说批量查询历史数据，就有可能使缓存中热门数据被这些历史数据替换，造成缓存污染，导致缓存命中率下降，减慢了正常数据查询。

05、LRU 算法改进方案

（编辑：柳州站长网）

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