redis缓存淘汰策略

时间: 2023-05-19 08:04:43 浏览: 106

实现 LRU 算法，和 Caffeine 和 Redis 中的缓存淘汰策略.docx

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。 LRU (Least Recently Used) 算法是一种常用的缓存淘汰策略，它的核心思想是优先淘汰最近最少使用的数据。在计算机系统中，由于内存资源有限，当缓存内容达到最大容量时，必须采取一定的策略来决定哪些数据应该被移除。LRU 策略就是依据数据的访问时间来决定其生存状态，最新访问的数据会被保留，而最早访问且长时间未再使用的数据则会被优先淘汰。 Java 中实现 LRU 缓存的一个常见方法是利用 `LinkedHashMap` 类。`LinkedHashMap` 是 `HashMap` 的一个子类，它在哈希表的基础上添加了一个双向链表结构，可以维护元素的插入顺序或访问顺序。对于 LRU 缓存，我们关心的是访问顺序，因此在创建 `LinkedHashMap` 实例时，需要设置第三个构造参数为 `true`，表示维护访问顺序。下面是一个简单的 `LRUCache` 类实现，使用 `LinkedHashMap` 来实现 LRU 策略： ```java 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); } } ``` 在这个实现中，`removeEldestEntry` 方法会在每次插入新的键值对时被调用。如果当前缓存的大小超过了 `cacheSize`，那么最近最少使用的条目（即链表头部的条目）将会被删除。尽管 `LinkedHashMap` 提供了便利的 LRU 实现，但在某些面试场景下，面试官可能期望候选人能够自己实现 LRU 算法，以更好地理解其工作原理。基础的 LRU 实现通常需要以下步骤： 1. 使用一个双向链表来存储数据项，每个节点包含数据及其访问时间。 2. 当访问一个数据项时，将其移到链表尾部，表示最近被访问。 3. 当需要添加新数据时，检查链表长度是否超过最大容量。如果超过，删除链表头部的元素（即最近最少使用的元素），然后将新元素添加到链表尾部。双向链表的优势在于，插入和删除操作的时间复杂度都为 O(1)，这使得 LRU 算法的效率非常高。需要注意的是，自定义实现 LRU 缓存需要额外处理数据结构的操作，如链表的节点添加、删除以及维护访问顺序，相比直接使用 `LinkedHashMap`，代码会更复杂一些。 LRU 算法是通过追踪数据的访问时间来优化缓存性能的策略。在 Java 中，`LinkedHashMap` 是实现 LRU 缓存的一种高效方式，但也需要理解其内部机制，以便在面试或特定场景下进行自定义实现。

Redis缓存淘汰策略有以下几种： 1. LRU（Least Recently Used）：最近最少使用，即淘汰最长时间没有被使用的数据。 2. LFU（Least Frequently Used）：最不经常使用，即淘汰使用频率最低的数据。 3. FIFO（First In First Out）：先进先出，即淘汰最先进入缓存的数据。 4. Random：随机淘汰一些数据。以上是常见的缓存淘汰策略，可以根据实际情况选择合适的策略。

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