Java 常用缓存淘汰算法解析

浅浅的花香味﹌ 2022-09-04 13:42 178阅读 0赞

## 前言 ##

对于很多缓存中间件来说，内存是其操作的主战场，以redis来说，redis是很多互联网公司必备的选择，redis具有高效、简洁且易用的诸多特性被大家广泛使用，但我们知道，redis操作大多数属于内存性级操作，如果用于存放大批量数据，随着时间的增长，性能一定会下降，因此为了解决此类问题，redis自身提供了诸多的用于淘汰缓存的策略配置；

缓存淘汰的策略，可以有效的缓解redis服务在运行过程中由于内存吃紧带来的空间不知，性能下降的问题，不仅如此，在很多类似的中间件，比如spark，clickhouse等以内存为主要操作的中间件，都有类似的缓存淘汰机制；

不管它们的淘汰策略多么的复杂，但是基本的原理都是类似的，说到底，缓存淘汰策略的配置背后都是基于一套算法的，下面，小编列举几种比较常用的缓存淘汰策略算法以供参考和了解；

## 1、FIFO ##

中文解释：**先来先淘汰**；映射一种数据结构的话，即先进先出，这就很容易让我们想到Java中的某些数据结构有相似的特性；

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

FIFO的工作示意图可以参考上面的图示，简单总结其特点如下：

1.  一个固定长度的有序队列
2.  进出队列的元素按顺序排列，可以通过下标(索引)定位
3.  当队列长度达到上限时，移除队列中最早入队的一个或多个

于是我们很容易想到，Java中的linkedList可以拿来使用，相信下面这段代码稍有Java基础的同学可以很快的撸出来

/**
     * 先进先出 FIFO
     */
    public class FiFo {
    
        //作为存放元素的队列
        static LinkedList<Integer> fifo = new LinkedList<Integer>();
    
        //定义队列的最大长度
        static int QUEUE_SIZE = 3;
    
        public static void main(String[] args) {
            FiFo fifo = new FiFo();
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            fifo.add(1); fifo.add(2); fifo.add(3);
            System.out.println("begin add 4:");
            fifo.add(4);
            System.out.println("begin read 2:"); fifo.read(2);
            System.out.println("begin read 100:"); fifo.read(100);
            System.out.println("add 5:"); fifo.add(5);
        }
    
        public void add(int i) {
            fifo.addFirst(i);
            if (fifo.size() > QUEUE_SIZE) {
                fifo.removeLast();
            }
            showData();
        }
    
        //打印队列数据
        public void showData() {
            System.out.println(this.fifo);
        }
    
        /**
         * 读取队列数据
         * @param data
         */
        public void read(int data) {
            Iterator<Integer> iterator = fifo.iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                int j = iterator.next();
                if (data == j) {
                    System.out.println("find the data");
                    showData();
                    return;
                }
            }
            System.out.println("not found");
            showData();
        }
    }

程序中主要提供了3个方法，入队，移除队列最早加入的元素，以及读取队列期望元素的几个方法，运行下这段代码，通过打印输出的内容加深一下体会

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

**总结：**

*  FIFO 的实现比较简单
 *  FIFO 实现的淘汰策略比较粗暴，只单纯从时间维度上考虑，而不管元素的使用情况如何，即哪怕可能是经常用到的数据，最早加入的那些数据也可能被干掉
 *  实际生产中使用的较少，不够人性化

## 2、LRU ##

中文解释 ： **最久未用淘汰**

LRU全称是Least Recently Used，即淘汰最后一次使用时间最久远的数值。FIFO非常的粗暴，不管有没有用到， 直接踢掉时间久的元素。而LRU认为，最近频繁使用过的数据，将来也很可能会被频繁用到，因此淘汰那些懒惰的数据。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

LRU算法的工作原理可以依照上图理解，其过程总结如下：

*  固定长度的队列，在未达到最大容量之前，过来的数据有序存放在队列中
 *  如果没有任何数据发生过读取，再进来的数据，依照FIFO的策略淘汰（这时大家是平等的）
 *  如果中间任何数据发生过读取，被读取的数据将会发生位置的移动，移动至队尾（其他的元素也如此）
 *  再进入队列的元素，移除（淘汰）队首的元素

LRU算法考虑到了数据的读取(使用)操作，这个和上面的解释也是符合的，即被读取过的元素认为有较高的优先级，使用Java中的LinkedHashMap，数组，链表均可实现LRU，下面直接上代码，可以结合注释参阅，

/**
     * 最久未用淘汰【先进先出】
     */
    public class LRU {
    
        //作为存放元素的队列
        static LinkedList<Integer> lru = new LinkedList<Integer>();
    
        //定义队列的最大长度
        static int QUEUE_SIZ = 3;
    
        //添加元素
        public void add(int i) {
            lru.addFirst(i);
            if (lru.size() > QUEUE_SIZ) {
                lru.removeLast();
            }
            showData();
        }
    
        //读取数据
        public void read(int data) {
            Iterator<Integer> iterator = lru.iterator();
            int index = 0;
            while (iterator.hasNext()) {
                int temData = iterator.next();
                if (data == temData) {
                    System.out.println("find the data");
                    //找到了这个元素之后，移除这个位置的这个元素，并将它移动到队尾
                    lru.remove(index);
                    lru.addFirst(temData);
                    showData();
                    return;
                }
                index++;
            }
            System.out.println("not found!");
            showData();
        }
    
        //打印数据
        public void showData() {
            System.out.println(this.lru);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            LRU lru = new LRU();
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            lru.add(1);
            lru.add(2);
            lru.add(3);
            System.out.println("add 4:");
            lru.add(4);
            System.out.println("read 2:");
            lru.read(2);
            System.out.println("read 5:");
            lru.read(5);
            System.out.println("add 5:");
            lru.add(5);
        }
    
    }

其中最关键的部分在数据读取的这个方法里面，可参考注释重点理解，下面来运行下这段代码，通过控制台输出加深下理解，  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
总结：

*  相比FIFO，增加了按照使用的维度进行判断，更贴合理性的选择
 *  判断的维度不够充分，仅仅是从使用的时间上考虑，未考虑到使用的频次等更多因素

## 3、LFU ##

中文解释 ： **最近最少使用**

Least Frequently Used，最近最少使用。它要淘汰的是最近一段时间内，使用次数最少的元素。可认为比LRU 多一重判断。

LFU需要时间和次数两个维度进行参考。要注意的是，两个维度就可能涉及到同一时间段内， 访问次数相同的情况，那么就必须内置一个计数器和一个队列，计数器统计访问元素的次数，而队列用于放置相同计数时的访问时间。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

LFU的工作原理可以参考上图进行理解，总体实现思路如下：

1.  定义一个对象，其属性包括，key(对象唯一标识)，addTime(对象构造时间)，count(标识对象被读取的次数)；
2.  对象中需要重载一个比较大小的方法，即实现Comparable接口，比较的方法中，先根据对象的读取次数进行比较，如果读取的次数相同，再根据最近的读取时间比较
3.  定义一个计数器，即每次添加或读取的时候用于标识对象的读取次数，方便快速查找

根据上面的思路，我们直接来看下面的代码

1、定义一个实体对象，并实现Comparable接口

/**
     * 对象
     */
    public class DataDto implements Comparable<DataDto> {
    
        private String key;
        private int count;
        private long lastTime;
    
        public DataDto(String key, int count, long lastTime) {
            this.key = key;
            this.count = count;
            this.lastTime = lastTime;
        }
    
        @Override
        public int compareTo(DataDto o) {
            int compare = Integer.compare(this.count, o.count);
            return compare == 0 ? Long.compare(this.lastTime, o.lastTime) : compare;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return String.format("[key=%s,count=%s,lastTime=%s]", key, count, lastTime);
        }
    
        public String getKey() {
            return key;
        }
    
        public void setKey(String key) {
            this.key = key;
        }
    
        public int getCount() {
            return count;
        }
    
        public void setCount(int count) {
            this.count = count;
        }
    
        public long getLastTime() {
            return lastTime;
        }
    
        public void setLastTime(long lastTime) {
            this.lastTime = lastTime;
        }
    
    }

2、主要操作LFU的方法

/**
     * 最近最少使用
     * 时间维度+ 访问次数共同控制
     */
    public class SelfLFU {
    
        private final int size = 3;
    
        //存放的数据容量，即代表容器里面能存放的元素最大的个数
        private Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();
    
        //通过key能够快速定位到对象
        private Map<String, DataDto> cache = new HashMap<>();
    
        public void putData(String key, Integer value) {
            Integer v = counter.get(key);
            if (v == null) {
                //如果这个元素不存在
                if (counter.size() == size) {
                    //如果队列元素已经到达最大限度，需要做元素的移除操作
                    removeElement();
                }
                //如果未达到队列最大上限，重新构建一个新的对象
                cache.put(key, new DataDto(key, 1, System.currentTimeMillis()));
            } else {
                //如果计数器缓存中已经存在了，只需要给这个元素的访问次数累加即可
                addCount(key);
            }
            counter.put(key, value);
        }
    
        //根据key获取计数器中当前元素的次数
        public Integer get(String key) {
            Integer value = counter.get(key);
            if (value != null) {
                addCount(key);
                return value;
            }
            return null;
        }
    
        //移除元素
        private void removeElement() {
            DataDto dto = Collections.min(cache.values());
            counter.remove(dto.getKey());
            cache.remove(dto.getKey());
        }
    
        //计数器增加key的次数
        private void addCount(String key) {
            DataDto Dto = cache.get(key);
            Dto.setCount(Dto.getCount() + 1);
            Dto.setLastTime(System.currentTimeMillis());
        }
    
        //打印输出结果
        private void print() {
            System.out.println("counter=" + counter);
            System.out.println("count=" + cache);
        }
    
        public static void main(String[] args) {
            SelfLFU lfu = new SelfLFU();
            //前3个容量没满，1,2,3均加入
            System.out.println("begin add 1‐3:");
            lfu.putData("1", 1);
            lfu.putData("2", 2);
            lfu.putData("3", 3);
            lfu.print();
    
            //1,2有访问，3没有，加入4，淘汰3
            System.out.println("begin read 1,2");
            lfu.get("1");
            lfu.get("2");
            lfu.print();
            System.out.println("begin add 4:");
            lfu.putData("4", 4);
            lfu.print();
    
            //2=3次，1,4=2次，但是4加入较晚，再加入5时淘汰1
            System.out.println("begin read 2,4");
            lfu.get("2");
            lfu.get("4");
            lfu.print();
            System.out.println("begin add 5:");
            lfu.putData("5", 5);
            lfu.print();
        }
    
    }

请重点关注putData方法，下面我们通过断点调试其中的关键代码来看看数据如何  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
图中展示了3个对象在添加到对象列表之后，通过一次读取之后在内存中的情况，可以发现，1和2读取过一次了，因此count的值变为2，而3这个key代表的对象未发生过读取，count还为1

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

通过上面的代码断点走读，可以发现LFU的淘汰策略是按照预期的估计执行的，在实际运用中，大家可以结合redis官方的相关淘汰策略一起对比进行学习理解

**本篇到此结束，最后感谢观看！**

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/c4ee619de90d41b5b040239c54e3235f.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/f717836f3db2405f894b69ddf9367ebc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/4fca87f83aea4f42b792db17eef74dff.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/3a73ba71973941afa6798ac252bb3f1d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/c2e1790a6bc5450ea82e047ee9b77f98.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/e535740d8d5e4489a6f62081f50afa2e.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220829/f4c4dfced5de4b589a1a38cc53eb0952.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220829/971efc1a78794d9587424b4c5d00e484.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nY29uZ3lpNDIw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20220829/ddda14da17c94b6c8bfdeb8ac2265dd1.png