字节二面，让写一个LFU缓存策略算法，懵了

大家好，我是磊哥。

磊哥，最近面试，让手写一个LFU缓存策略算法，懵了，LRU全称 "Least Recently Used"，最近最少使用策略，判断最近被使用的时间，距离目前最远的数据优先被淘汰，作为一种根据访问时间来更改链表顺序从而实现缓存淘汰的算法，它是redis采用的淘汰算法之一。

Redis还有一个缓存策略叫做LFU， 那么LFU是什么呢？

我们本期来分析一下LFU：

LFU是什么

LFU，全称是:Least Frequently Used，最不经常使用策略，在一段时间内，数据被使用频次最少的，优先被淘汰。最少使用（LFU）是一种用于管理计算机内存的缓存算法。主要是记录和追踪内存块的使用次数，当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。当缓存达到容量并有一个新的内存块等待插入时，系统将搜索计数器最低的块并将其从缓存中删除(本段摘自维基百科)

上面这个图就是一个LRU的简单实现思路，在链表的开始插入元素，然后每插入一次计数一次，接着按照次数重新排序链表，如果次数相同的话，按照插入时间排序，然后从链表尾部选择淘汰的数据~

LRU实现

2.1 定义Node节点

Node主要包含了key和value，因为LFU的主要实现思想是比较访问的次数，如果在次数相同的情况下需要比较节点的时间，越早放入的越快      被淘汰，因此我们需要在Node节点上加入time和count的属性，分别用来记录节点的访问的时间和访问次数。其他的版本实现方式里有新加个内部类来记录 key的count和time，但是我觉得不够方便，还得单独维护一个map，成本有点大。还有一点注意的是这里实现了comparable接口，覆写了compare方法，这里 的主要作用就是在排序的时候需要用到，在compare方法里面我们首先比较节点的访问次数，在访问次数相同的情况下比较节点的访问时间，这里是为了 在排序方法里面通过比较key来选择淘汰的key

/** * 节点 */
public static class Node implements Comparable<Node>{ //键
Object key; //值
Object value; /** * 访问时间 */
    long time; /** * 访问次数 */
    int count; public Node(Object key， Object value， long time， int count) { this.key = key; this.value = value; this.time = time; this.count = count;
    } public Object getKey() { return key;
    } public void setKey(Object key) { this.key = key;
    } public Object getValue() { return value;
    } public void setValue(Object value) { this.value = value;
    } public long getTime() { return time;
    } public void setTime(long time) { this.time = time;
    } public int getCount() { return count;
    } public void setCount(int count) { this.count = count;
    }

    @Override public int compareTo(Node o) { int compare = Integer.compare(this.count， o.count); //在数目相同的情况下 比较时间
        if (compare==0){ return Long.compare(this.time，o.time);
        } return compare;
    }
}

2.2:定义LFU类

定义LFU类，这里采用了泛型，声明了K和V，还有总容量和一个Map(caches)用来维护所有的节点。在构造方法里将size传递进去，并且创建了一个LinkedHashMap，采用linkedHashMap的主要原因是维护key的顺序

public class LFU<K，V> { /** *  总容量 */
    private int capacity; /** * 所有的node节点 */
    private Map<K， Node> caches; /** * 构造方法
     * @param size */
    public LFU(int size) { this.capacity = size;
       caches = new LinkedHashMap<K，Node>(size);
    }
}

2.3: 添加元素

添加元素的逻辑主要是先从缓存中根据key获取节点，如果获取不到，证明是新添加的元素，然后和容量比较，大于预定容量的话，需要找出count计数最小(计数相同的情况下，选择时间最久)的节点，然后移除掉那个。如果在预定的大小之内，就新创建节点，注意这里不能使用 System.currentTimeMillis()方法，因为毫秒级别的粒度无法对插入的时间进行区分，在运行比较快的情况下，只有System.nanoTime()才可以将key的插入时间区分，默认设置count计数为1.如果能获取到，表示是旧的元素，那么就用新值覆盖旧值，计数+1，设置key的time为当前纳秒时间。最后还需要进行排序，这里可以看出插入元素的逻辑主要是添加进入缓存，更新元素的时间和计数~

/** * 添加元素
 * @param key
 * @param value */
public void put(K key， V value) {
    Node node = caches.get(key); //如果新元素
    if (node == null) { //如果超过元素容纳量
        if (caches.size() >= capacity) { //移除count计数最小的那个key
            K leastKey = removeLeastCount();
            caches.remove(leastKey);
        } //创建新节点
        node = new Node(key，value，System.nanoTime()，1);
        caches.put(key， node);
    }else { //已经存在的元素覆盖旧值
        node.value = value;
        node.setCount(node.getCount()+1);
        node.setTime(System.nanoTime());
    }
    sort();
}

每次put或者get元素都需要进行排序，排序的主要意义在于按照key的cout和time进行一个key顺序的重组，这里的逻辑是首先将缓存map创建成一个list，然后按照Node的value进行，重组整个map。然后将原来的缓存清空，遍历这个map， 把key和value的值放进去原来的缓存中的顺序就进行了重组~这里区分于LRU的不同点在于使用了java的集合API，LRU的排序是进行节点移动。而在LFU中实现比较复杂，因为put的时候不光得比较基数还有时间。如果不借助java的API的话，可以新维护一个节点频率链表，每次将key保存在这个节点频率链表中移动指针，从而也间接可以实现排序~

/** * 排序 */
private void sort() {

    List<Map.Entry<K， Node>> list = new ArrayList<>(caches.entrySet());
    Collections.sort(list， new Comparator<Map.Entry<K， Node>>() {
        @Override public int compare(Map.Entry<K， Node> o1， Map.Entry<K， Node> o2) { return o2.getValue().compareTo(o1.getValue());
        }
    });

    caches.clear(); for (Map.Entry<K， Node> kNodeEntry : list) {
        caches.put(kNodeEntry.getKey()，kNodeEntry.getValue());
    }
}

** 移除最小的元素**

淘汰最小的元素这里调用了Collections.min方法，然后通过比较key的compare方法，找到计数最小和时间最长的元素，直接从缓存中移除~

/** * 移除统计数或者时间比较最小的那个
 * @return
 */
private K removeLeastCount() {
    Collection<Node> values = caches.values();
    Node min = Collections.min(values); return (K)min.getKey();

 }

2.4:获取元素

获取元素首先是从缓存map中获取，否则返回null，在获取到元素之后需要进行节点的更新，计数+1和刷新节点的时间，根据LFU的原则，在当前时间获取到这个节点以后，这个节点就暂时变成了热点节点，但是它的cout计数也有可能是小于某个节点的count的，所以

此时不能将它直接移动到链表顶，还需要进行一次排序，重组它的位置~

/** * 获取元素
 * @param key
 * @return
 */
public V get(K key){
Node node = caches.get(key); if (node!=null){
    node.setCount(node.getCount()+1);
    node.setTime(System.nanoTime());
    sort(); return (V)node.value;
} return null;
}

测试

首先声明一个LRU，然后默认的最大的大小为5，依次put进入A、B、C、D、E、F6个元素，此时将会找到计数最小和时间最短的元素，那么将会淘汰A(因为count值都是1)。记着get两次B元素，那么B元素的count=3，时间更新为最新。此时B将会移动到顶，接着在getC元素，C元素的count=2，时间会最新，那么此时因为它的count值依然小于B，所以它依然在B后面，再getF元素，F元素的count=2，又因为它的时间会最新，所以在与C相同的计数下，F元素更新(时间距离现在最近)，所以链表将会移动，F会在C的前面，再次put一次C，此时C的count=3，同时时间为最新，那么此刻C的count和B保持一致，则他们比较时间，C明显更新，所以C将会排在B的前面，最终的顺序应该是:C->B->F->E->D

public static  void main(String[] args) {

    LFU<Integer， String> lruCache = new LFU<>(5);
    lruCache.put(1， "A");
    lruCache.put(2， "B");
    lruCache.put(3， "C");
    lruCache.put(4， "D");
    lruCache.put(5， "E");
    lruCache.put(6， "F");
    lruCache.get(2);
    lruCache.get(2);
    lruCache.get(3);
    lruCache.get(6);
    //重新put节点3
    lruCache.put(3，"C");

    final Map<Integer， Node> caches = (Map<Integer， Node>) lruCache.caches; 
    for (Map.Entry<Integer， Node> nodeEntry : caches.entrySet()) { 
        System.out.println(nodeEntry.getValue().value); 
    } 
}

运行结果：

LRU和LFU的区别以及LFU的缺点

LRU和LFU侧重点不同，LRU主要体现在对元素的使用时间上，而LFU主要体现在对元素的使用频次上。LFU的缺陷是：在短期的时间内，对某些缓存的访问频次很高，这些缓存会立刻晋升为热点数据，而保证不会淘汰，这样会驻留在系统内存里面。而实际上，这部分数据只是短暂的高频率访问，之后将会长期不访问，瞬时的高频访问将会造成这部分数据的引用频率加快，而一些新加入的缓存很容易被快速删除，因为它们的引用频率很低。

总结

本篇博客针对LFU做了一个简单的介绍，并详细介绍了如何用java来实现LFU，并且和LRU做了一个简单的比较。针对一种缓存策略。LFU有自己的独特使用场景，如何实现LFU和利用LFU的特性来实现开发过程部分功能是我们需要思考的。实际在使用中LRU的使用频率要高于LFU，不过了解这种算法也算是程序员的必备技能。

来源 | cnblogs.com/wyq178/p/11790015.html

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