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  • LRU Cache

    一、什么是Cache

    1 概念

    Cache,即高速缓存,是介于CPU和内存之间的高速小容量存储器。在金字塔式存储体系中它位于自顶向下的第二层,仅次于CPU寄存器。其容量远小于内存,但速度却可以接近CPU的频率。

    当CPU发出内存访问请求时,会先查看 Cache 内是否有请求数据。

    • 如果存在(命中),则直接返回该数据;
    • 如果不存在(失效),再去访问内存 —— 先把内存中的相应数据载入缓存,再将其返回处理器。

    提供“高速缓存”的目的是让数据访问的速度适应CPU的处理速度,通过减少访问内存的次数来提高数据存取的速度。

    2 原理

    Cache 技术所依赖的原理是”程序执行与数据访问的局部性原理“,这种局部性表现在两个方面:

    1. 时间局部性:如果程序中的某条指令一旦执行,不久以后该指令可能再次执行,如果某数据被访问过,不久以后该数据可能再次被访问。
    2. 空间局部性:一旦程序访问了某个存储单元,在不久之后,其附近的存储单元也将被访问,即程序在一段时间内所访问的地址,可能集中在一定的范围之内,这是因为指令或数据通常是顺序存放的。

    时间局部性是通过将近来使用的指令和数据保存到Cache中实现。空间局部性通常是使用较大的高速缓存,并将 预取机制 集成到高速缓存控制逻辑中来实现。

    3 替换策略

    Cache的容量是有限的,当Cache的空间都被占满后,如果再次发生缓存失效,就必须选择一个缓存块来替换掉。常用的替换策略有以下几种:

    1. 随机算法(Rand):随机法是随机地确定替换的存储块。设置一个随机数产生器,依据所产生的随机数,确定替换块。这种方法简单、易于实现,但命中率比较低。

    2. 先进先出算法(FIFO, First In First Out):先进先出法是选择那个最先调入的那个块进行替换。当最先调入并被多次命中的块,很可能被优先替换,因而不符合局部性规律。这种方法的命中率比随机法好些,但还不满足要求。

    3. 最久未使用算法(LRU, Least Recently Used):LRU法是依据各块使用的情况, 总是选择那个最长时间未被使用的块替换。这种方法比较好地反映了程序局部性规律。

    4. 最不经常使用算法(LFU, Least Frequently Used):将最近一段时期内,访问次数最少的块替换出Cache。

    4 概念的扩充

    如今高速缓存的概念已被扩充,不仅在CPU和主内存之间有Cache,而且在内存和硬盘之间也有Cache(磁盘缓存),乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache──称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。凡是位于速度相差较大的两种硬件之间,用于协调两者数据传输速度差异的结构,均可称之为Cache。

    二、LRU Cache的实现

    Google的一道面试题:

    Design an LRU cache with all the operations to be done in O(1) .

    1 思路分析

    对一个Cache的操作无非三种:插入(insert)、替换(replace)、查找(lookup)。

    为了能够快速删除最久没有访问的数据项和插入最新的数据项,我们使用 双向链表 连接Cache中的数据项,并且保证链表维持数据项从最近访问到最旧访问的顺序。

    • 插入:当Cache未满时,新的数据项只需插到双链表头部即可。时间复杂度为O(1).

    • 替换:当Cache已满时,将新的数据项插到双链表头部,并删除双链表的尾结点即可。时间复杂度为O(1).

    • 查找:每次数据项被查询到时,都将此数据项移动到链表头部。

    经过分析,我们知道使用双向链表可以保证插入和替换的时间复杂度是O(1),但查询的时间复杂度是O(n),因为需要对双链表进行遍历。为了让查找效率也达到O(1),很自然的会想到使用 hash table 。

    2 代码实现

    从上述分析可知,我们需要使用两种数据结构:

    1. 双向链表(Doubly Linked List):考虑到缓存中的数据需要经常的插入和删除,所以可以使用双链表来实现,例如C++中的list
    2. 哈希表(Hash Table):考虑到list中每次访问一个数据需要先在list中查找是否命中缓存以及将缓存结点移到链表的表头,但是如果只是按序访问list可能要遍历整个链表,所以需要一个数据结构来辅助加速查找的过程,可以选择树形结构的红黑树(map)

    用list来存放缓存结点cacheNode,用map来存放缓存结点和该缓存结点在list中的位置(用迭代器表示)。

    复制代码
    #include<unordered_map>
    #include<list>
    #include<iostream>
    using namespace std;
    
    //缓存结点
    struct CacheNode
    {
        int key;
        int value;
        CacheNode(int k,int v):key(k),value(v) {}
    };
    
    //对缓存结点进行操作的类
    class LRUCache
    {
    public:
        LRUCache(int capacity)
        {
            size=capacity;
        }
    
        int get(int key)
        {
            auto iter=cacheMap.find(key);  //在辅助结构map中能够进行快速查找
            if(iter!=cacheMap.end())
            {
                cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,iter->second); //将找到的结点插入到list的表头,其余结点后移一位
                cacheMap[key]=cacheList.begin(); //更新map中指向访问结点的位置(迭代器)
                return cacheMap[key]->value;
            }
            return -1;
        }
    
        void set(int key, int value)
        {
            auto iter=cacheMap.find(key);
            if(iter!=cacheMap.end())
            {
                cacheMap[key]->value=value;
                cacheList.splice(cacheList.begin(),cacheList,cacheMap[key]);
                cacheMap[key]=cacheList.begin();
            }
            else
            {
                if(size==(int)cacheList.size())
                {
                    //记得要先删除map中的元素,然后再删除list中的地址,不然map中的地址无效,有可能指向后来插入的元素
                    cacheMap.erase(cacheList.back().key);
                    cacheList.pop_back();
                }
                cacheList.push_front(CacheNode(key,value));
                cacheMap[key]=cacheList.begin();
            }
        }
    private:
        int size;
        unordered_map<int,list<CacheNode>::iterator> cacheMap;
        list<CacheNode> cacheList;
    };
    
    int main(){
        LRUCache lru_cache(1);
        lru_cache.set(2,1);
        cout<<lru_cache.get(2)<<endl;
        lru_cache.set(3,2);
        cout<<lru_cache.get(2)<<endl;
        cout<<lru_cache.get(3)<<endl;
    }
    复制代码

    2 然后会问一下关于hashtable相关的,可能会问道hashtable在高并发情况下访问的线程安全问题(百度),或者当hash表需要扩容时怎样扩容,已经hash表中元素需要重新计算hash值,重新映射(美团)。

    hashtable中并发访问最简单的同步方法就是给hash表加锁,但是这样当一个线程访问hashtable的时候,其他线程访问hashtable可能会进入阻塞或者轮询,这样访问hashtable的效率非常低下。

    可以使用锁分段技术来缓解这种情况:

    hashtable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是所有访问hashtable的线程必须竞争同一把锁,那假如容器里有多把锁,每一把锁用于锁容器其中一部分数据,那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时,线程间就不会存在锁竞争,从而可以有效的提高并发访问效率,这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术,首先将数据分成一段一段的存储,然后给每一段数据分配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候,其他段的数据也能被其他线程访问。

    而对于hash表的扩容情况,可以使用一致性hash试试。不知道对不对。

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