从一道 LRU 算法题说到缓存淘汰策略，Java 常用面试集合
当我看到这段注释的时候，特意去查了一下用 LinkedHashMap 实现 LRU 的方法。
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);
}
}
这是根据这道题的写法，如果不限定这个题目的话，可以让 LRUCache 继承 LinkedHashMap，然后再重写 removeEldestEntry 方法即可。
看到没，就是这么简单，LinkedHashMap 已经完美实现了 LRU，这个方法是在插入键值对的时候调用的，如果返回 true，就删除最近最少使用的元素，所以只要判断 size()是否大于 cacheSize 即可，cacheSize 就是缓存的最大容量。
提交，顺利通过，完美！
简单实现
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你以为这么简单就完了吗，并没有。当我查看官方题解的时候，发现里面是这么说的。
在 Java 语言中，同样有类似的数据结构 LinkedHashMap。这些做法都不会符合面试官的要求。
什么，这么完美还不符合面试官要求，面试官是什么要求呢？面试官的要求是考考你 LRU 的原理，让你自己实现一个。
那咱们就由 LinkedHashMap 介绍一下最基础的 LRU 实现。简单概括 LinkedHashMap 的实现原理就是 HashMap+双向链表的结合。
双向链表用来维护元素访问顺序，将最近被访问（也就是调动 get 方法）的元素放到链表尾部，一旦超过缓存容量的时候，就从链表头部删除元素，用双向链表能保证元素移动速度最快，假设访问了链表中的某个元素，只要把这个元素移动链表尾部，然后修改这个元素的 prev 和 next 节点的指向即可。
双向链表节点的类型的基本属性如下：
static class Node {
/**
缓存 key
*/
private int key;
/**
缓存值
*/
private int value;
/**
当前节点的前驱节点
*/
private Node prev;
/**
当前节点的后驱节点
*/
private Node next;
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
HashMap 用来存储 key 值对应的节点，为的是快速定位 key 值在链表中的位置，我们都知道，这是因为 HashMap 的 get 方法的时间复杂度为 O(1)。而如果不借助 HashMap，那这个过程可就慢了。如果要想找一个 key，要从链表头或链表尾遍历才行。
按上图的展示， head 是链表头，也是最长时间未被访问的节点，tail 是最近被访问的元素，假设缓存最大容量是 4 。
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当有新元素被插入，先判断缓存容量是否超过最大值了，如果超过，就将头节点删除，然后将头节点的 next 节点设置为 head，同时删除 HashMap 中对应的 key。然后将插入的元素放到链表尾部，设置此元素为尾节，并在 HashMap 中保存下来。
如果没超过最大容量，直接插入到尾部。
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当访问其中的某个 key 时，先从 HashMap 中快速找到这个节点。如果这个 key 不是尾节点，那么就将此节的前驱节点的 next 指向此节点的后驱节点，此节点的后驱节点的 prev 指向此节点的前驱节点。同时，将这个节点移动到尾部，并将它设置为尾结点。
下面这个动图，演示了 get key2 时的移动情况。
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如果是删除头节点，则将此节点的后驱节点的 prev 设置为 null，并将它设置为 head，同时，删除 HashMap 中此节点的 key。
如果是删除尾节点，则将此节点的前驱节点的 next 设置为 null，并将它设置为 tail，同时，删除 HashMap 中此节点的 key。
如果是中间节点，则将此节的前驱节点的 next 指向此节点的后驱节点，此节点的后驱节点的 prev 指向此节点的前驱节点，同时，删除 HashMap 中此节点的 key。
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思路就是这么一个思路，有了这个思路我撸起袖子开始写代码，由于自身算法比较渣，而且又好长时间不刷算法，所以我的惨痛经历如下。
先是执行出错，后来又解答错误，顿时开始怀疑人生，怀疑智商。最后发现，确实是智商问题。
总归就是这么一个意思，你也去写一遍试试吧，看看效果如何。原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/
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还有一种常用的淘汰策略叫做 LFU(Least Frequently Used)，最不经常使用。相比于 LFU 更加注重访问频次。在 LRU 的基础上增加了访问频次。
看下图，举个例子来说，假设现在 put 进来一个键值对，并且超过了最大的容量，那就要删除一个键值对。假设 key2 是在 5 分钟之前访问过一次，而 key1 是在 10 分钟之前访问过，以 LRU 的策略来说，就会删除头节点，也就是图中的 key1。但是如果是 LFU 的话，会记录每个 key 的访问频次，虽然 key2 是最近一次访问晚于 key1，但是它的频次比 key1 少，那要淘汰一个 key 的话，还是要淘汰 key2 的。只是举个例子，真正的 LFU 数据结构比 LRU 要复杂。
看 LeetCode 上的难度等级就知道了，LFU 也有一道对应的题目，地址：https://leetcode-cn.com/problems/lfu-cache/，它的难度是困难，而 LRU 的难度是中等。
还有一种 FIFO ，先进先出策略，先进入缓存的会先被淘汰，比起上面两种，它的命中率比较低。
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LRU 的优点：LRU 相比于 LFU 而言性能更好一些，因为它算法相对比较简单，不需要记录访问频次，可以更好的应对突发流量。
LRU 的缺点：虽然性能好一些，但是它通过历史数据来预测未来是局限的，它会认为最后到来的数据是最可能被再次访问的，从而给予它最高的优先级。有些非热点数据被访问过后，占据了高优先级，它会在缓存中占据相当长的时间，从而造成空间浪费。
LFU 的优点：LFU 根据访问频次访问，在大部分情况下，热点数据的频次肯定高于非热点数据，所以它的命中率非常高。
LFU 的缺点：LFU 算法相对比较复杂，性能比 LRU 差。有问题的是下面这种情况，比如前一段时间微博有个热点话题热度非常高，就比如那种可以让微博短时间停止服务的，于是赶紧缓存起来，LFU 算法记录了其中热点词的访问频率，可能高达十几亿，而过后很长一段时间，这个话题已经不是热点了，新的热点也来了，但是，新热点话题的热度没办法到达十几亿，也就是说访问频次没有之前的话题高，那之前的热点就会一直占据着缓存空间，长时间无法被剔除。
针对以上这些问题，现有的缓存框架都会做一系列改进。比如 JVM 本地缓存 Caffeine，或者分布式缓存 Redis。
还未添加个人签名 2021.03.18 加入
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