LRU缓存替换策略及C#实现
<p></p><div class="toc"><div class="toc-container-header">目录</div><ul><li>LRU缓存替换策略<ul><li>核心思想</li><li>不适用场景</li></ul></li><li>算法基本实现</li><li>算法优化</li><li>进一步优化</li><li>Benchmark</li></ul></div><p></p><h1 id="lru缓存替换策略">LRU缓存替换策略</h1>
<p>缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。</p>
<p>但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。</p>
<p>这样的策略被称为缓存替换策略（Cache Replacement Policy）。</p>
<p>常见的缓存替换策略有：FIFO（First In First Out）、LRU（Least Recently Used）、LFU（Least Frequently Used）等。</p>
<p>今天给大家介绍的是LRU算法。</p>
<h2 id="核心思想">核心思想</h2>
<p>LRU算法基于这样一个假设：如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。</p>
<p>大部分情况下这个假设是成立的，因此LRU算法也是比较常用的缓存替换策略。</p>
<p>基于这个假设，我们在实现的时候，需要维护一个有序的数据结构，来记录数据的访问历史，当缓存满了之后，就可以根据这个数据结构来决定将哪些数据移除出缓存。</p>
<h2 id="不适用场景">不适用场景</h2>
<p>但如果数据的访问模式不符合LRU算法的假设，那么LRU算法就会失效。</p>
<p>例如：数据的访问模式是周期性的，那么LRU算法就会把周期性的数据淘汰掉，这样就会导致缓存命中率的下降。</p>
<p>换个说法比如，如果现在缓存的数据只在白天被访问，晚上访问的是另一批数据，那么在晚上，LRU算法就会把白天访问的数据淘汰掉，第二天白天又会把昨天晚上访问的数据淘汰掉，这样就会导致缓存命中率的下降。</p>
<p>后面有时间会给大家介绍LFU（Least Frequently Used）算法，以及LFU和LRU的结合LFRU（Least Frequently and Recently Used）算法，可以有效的解决这个问题。</p>
<h1 id="算法基本实现">算法基本实现</h1>
<p>上文提到，LRU算法需要维护一个有序的数据结构，来记录数据的访问历史。通常我们会用双向链表来实现这个数据结构，因为双向链表可以在O(1)的时间复杂度内往链表的头部或者尾部插入数据，以及在O(1)的时间复杂度内删除数据。</p>
<p>我们将数据存储在双向链表中，每次访问数据的时候，就将数据移动到链表的尾部，这样就可以保证链表的尾部就是最近访问的数据，链表的头部就是最久没有被访问的数据。</p>
<p>当缓存满了之后，如果需要插入新的数据，因为链表的头部就是最久没有被访问的数据，所以我们就可以直接将链表的头部删除，然后将新的数据插入到链表的尾部。</p>
<p><img src="https://img2023.cnblogs.com/blog/1201123/202304/1201123-20230405174657319-111796555.png" alt="" loading="lazy"></p>
<p>如果我们要实现一个键值对的缓存，我们可以用一个哈希表来存储键值对，这样就可以在O(1)的时间复杂度内完成查找操作，.NET 中我们可以使用 Dictionary。</p>
<p>同时我们使用 LinkedList 来作为双向链表的实现，存储缓存的 key，以此记录数据的访问历史。</p>
<p>我们在每次操作 Dictionary 进行插入、删除、查找的时候，都需要将对应的 key 也插入、删除、移动到链表的尾部。</p>
<pre><code class="language-csharp">// 实现 IEnumerable 接口，方便遍历
public class LRUCache<TKey, TValue> : IEnumerable<KeyValuePair<TKey, TValue>>
{
private readonly LinkedList<TKey> _list;
private readonly Dictionary<TKey, TValue> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_list = new LinkedList<TKey>();
_dictionary = new Dictionary<TKey, TValue>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var value))
{
// 在链表中删除 key，然后将 key 添加到链表的尾部
// 这样就可以保证链表的尾部就是最近访问的数据，链表的头部就是最久没有被访问的数据
// 但是在链表中删除 key 的时间复杂度是 O(n)，所以这个算法的时间复杂度是 O(n)
_list.Remove(key);
_list.AddLast(key);
return value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out _))
{
// 如果插入的 key 已经存在，将 key 对应的值更新，然后将 key 移动到链表的尾部
_dictionary = value;
_list.Remove(key);
_list.AddLast(key);
}
else
{
if (_list.Count == _capacity)
{
// 缓存满了，删除链表的头部，也就是最久没有被访问的数据
_dictionary.Remove(_list.First.Value);
_list.RemoveFirst();
}
_list.AddLast(key);
_dictionary.Add(key, value);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out _))
{
_dictionary.Remove(key);
_list.Remove(key);
}
}
public IEnumerator<KeyValuePair<TKey, TValue>> GetEnumerator()
{
foreach (var key in _list)
{
yield return new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, _dictionary);
}
}
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
{
return GetEnumerator();
}
}
</code></pre>
<pre><code class="language-csharp">var lruCache = new LRUCache<int, int>(4);
lruCache.Put(1, 1);
lruCache.Put(2, 2);
lruCache.Put(3, 3);
lruCache.Put(4, 4);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
Console.WriteLine(lruCache.Get(2));
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
lruCache.Put(5, 5);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
lruCache.Remove(3);
Console.WriteLine(string.Join(" ", lruCache));
</code></pre>
<p>输出：</p>
<pre><code class="language-bash"> // 初始化
2 // 访问 2
// 2 移动到链表尾部
// 插入 5
// 删除 3
</code></pre>
<h1 id="算法优化">算法优化</h1>
<p>上面的实现中，对缓存的查询、插入、删除都会涉及到链表中数据的删除（移动也是删除再插入）。</p>
<p>因为我们在 LinkedList 中存储的是 key，所以我们需要先通过 key 在链表中找到对应的节点，然后再进行删除操作，这就导致了链表的删除操作的时间复杂度是 O(n)。</p>
<p>虽然 Dictionary 的查找、插入、删除操作的时间复杂度都是 O(1)，但因为链表操作的时间复杂度是 O(n)，整个算法的最差时间复杂度是 O(n)。</p>
<p>算法优化的关键在于如何降低链表的删除操作的时间复杂度。</p>
<p>优化思路：</p>
<ol>
<li>在 Dictionary 中存储 key 和 LinkedList 中节点的映射关系</li>
<li>在 LinkedList 的节点中存储 key-value</li>
</ol>
<p>也就是说，我们让两个本来不相关的数据结构之间产生联系。</p>
<p>不管是在插入、删除、查找缓存的时候，都可以通过这种联系来将时间复杂度降低到 O(1)。</p>
<ol>
<li>通过 key 在 Dictionary 中找到对应的节点，然后再从 LinkedList 节点中取出 value，时间复杂度是 O(1)</li>
<li>LinkedList 删除数据之前，先通过 key 在 Dictionary 中找到对应的节点，然后再删除，这样就可以将链表的删除操作的时间复杂度降低到 O(1)</li>
<li>LinkedList 删除头部节点时，因为节点中存储了 key，所以我们可以通过 key 在 Dictionary 中删除对应的节点，时间复杂度是 O(1)</li>
</ol>
<pre><code class="language-csharp">public class LRUCache_V2<TKey, TValue> : IEnumerable<KeyValuePair<TKey, TValue>>
{
private readonly LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>> _list;
private readonly Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache_V2(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_list = new LinkedList<KeyValuePair<TKey, TValue>>();
_dictionary = new Dictionary<TKey, LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_list.Remove(node);
_list.AddLast(node);
return node.Value.Value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
node.Value = new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value);
_list.Remove(node);
_list.AddLast(node);
}
else
{
if (_list.Count == _capacity)
{
_dictionary.Remove(_list.First.Value.Key);
_list.RemoveFirst();
}
var newNode = new LinkedListNode<KeyValuePair<TKey, TValue>>(new KeyValuePair<TKey, TValue>(key, value));
_list.AddLast(newNode);
_dictionary.Add(key, newNode);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_dictionary.Remove(key);
_list.Remove(node);
}
}
public IEnumerator<KeyValuePair<TKey, TValue>> GetEnumerator()
{
return _list.GetEnumerator();
}
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
{
return GetEnumerator();
}
}
</code></pre>
<h1 id="进一步优化">进一步优化</h1>
<p>因为我们对 双向链表 的存储需求是定制化的，要求节点中存储 key-value，直接使用 C# 的 LinkedList 我们就需要用 KeyValuePair 这样的结构来间接存储，会导致一些不必要的内存开销。</p>
<p>我们可以自己实现一个双向链表，这样就可以直接在节点中存储 key-value，从而减少内存开销。</p>
<pre><code class="language-csharp">public class LRUCache_V3<TKey, TValue>
{
private readonly DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> _head;
private readonly DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> _tail;
private readonly Dictionary<TKey, DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>> _dictionary;
private readonly int _capacity;
public LRUCache_V3(int capacity)
{
_capacity = capacity;
_head = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>();
_tail = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>();
_head.Next = _tail;
_tail.Previous = _head;
_dictionary = new Dictionary<TKey, DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>>();
}
public TValue Get(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
RemoveNode(node);
AddLastNode(node);
return node.Value;
}
return default;
}
public void Put(TKey key, TValue value)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
RemoveNode(node);
AddLastNode(node);
node.Value = value;
}
else
{
if (_dictionary.Count == _capacity)
{
var firstNode = RemoveFirstNode();
_dictionary.Remove(firstNode.Key);
}
var newNode = new DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>(key, value);
AddLastNode(newNode);
_dictionary.Add(key, newNode);
}
}
public void Remove(TKey key)
{
if (_dictionary.TryGetValue(key, out var node))
{
_dictionary.Remove(key);
RemoveNode(node);
}
}
private void AddLastNode(DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> node)
{
node.Previous = _tail.Previous;
node.Next = _tail;
_tail.Previous.Next = node;
_tail.Previous = node;
}
private DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> RemoveFirstNode()
{
var firstNode = _head.Next;
_head.Next = firstNode.Next;
firstNode.Next.Previous = _head;
firstNode.Next = null;
firstNode.Previous = null;
return firstNode;
}
private void RemoveNode(DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> node)
{
node.Previous.Next = node.Next;
node.Next.Previous = node.Previous;
node.Next = null;
node.Previous = null;
}
internal class DoubleLinkedListNode<TKey, TValue>
{
public DoubleLinkedListNode()
{
}
public DoubleLinkedListNode(TKey key, TValue value)
{
Key = key;
Value = value;
}
public TKey Key { get; set; }
public TValue Value { get; set; }
public DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> Previous { get; set; }
public DoubleLinkedListNode<TKey, TValue> Next { get; set; }
}
}
</code></pre>
<h1 id="benchmark">Benchmark</h1>
<p>使用 BenchmarkDotNet 对3个版本进行性能测试对比。</p>
<pre><code class="language-csharp">
public class WriteBenchmarks
{
// 保证写入的数据有一定的重复性，借此来测试LRU的最差时间复杂度
private const int Capacity = 1000;
private const int DataSize = 10_0000;
private List<int> _data;
public void Setup()
{
_data = new List<int>();
var shared = Random.Shared;
for (int i = 0; i < DataSize; i++)
{
_data.Add(shared.Next(0, DataSize / 10));
}
}
public void LRUCache_V1()
{
var cache = new LRUCache<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
public void LRUCache_V2()
{
var cache = new LRUCache_V2<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
public void LRUCache_V3()
{
var cache = new LRUCache_V3<int, int>(Capacity);
foreach (var item in _data)
{
cache.Put(item, item);
}
}
}
public class ReadBenchmarks
{
// 保证写入的数据有一定的重复性，借此来测试LRU的最差时间复杂度
private const int Capacity = 1000;
private const int DataSize = 10_0000;
private List<int> _data;
private LRUCache<int, int> _cacheV1;
private LRUCache_V2<int, int> _cacheV2;
private LRUCache_V3<int, int> _cacheV3;
public void Setup()
{
_cacheV1 = new LRUCache<int, int>(Capacity);
_cacheV2 = new LRUCache_V2<int, int>(Capacity);
_cacheV3 = new LRUCache_V3<int, int>(Capacity);
_data = new List<int>();
var shared = Random.Shared;
for (int i = 0; i < DataSize; i++)
{
int dataToPut= shared.Next(0, DataSize / 10);
int dataToGet = shared.Next(0, DataSize / 10);
_data.Add(dataToGet);
_cacheV1.Put(dataToPut, dataToPut);
_cacheV2.Put(dataToPut, dataToPut);
_cacheV3.Put(dataToPut, dataToPut);
}
}
public void LRUCache_V1()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV1.Get(item);
}
}
public void LRUCache_V2()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV2.Get(item);
}
}
public void LRUCache_V3()
{
foreach (var item in _data)
{
_cacheV3.Get(item);
}
}
}
</code></pre>
<p>写入性能测试结果：</p>
<pre><code class="language-bash">| Method | Mean | Error | StdDev | Median | Gen0 | Gen1 | Allocated |
|------------ |----------:|----------:|----------:|----------:|---------:|---------:|----------:|
| LRUCache_V1 | 16.890 ms | 0.3344 ms | 0.8012 ms | 16.751 ms | 750.0000 | 218.7500 | 4.65 MB |
| LRUCache_V2 |7.193 ms | 0.1395 ms | 0.3958 ms |7.063 ms | 703.1250 | 226.5625 | 4.22 MB |
| LRUCache_V3 |5.761 ms | 0.1102 ms | 0.1132 ms |5.742 ms | 585.9375 | 187.5000 | 3.53 MB |
</code></pre>
<p>查询性能测试结果：</p>
<pre><code class="language-bash">| Method | Mean | Error | StdDev | Gen0 | Allocated |
|------------ |----------:|----------:|----------:|--------:|----------:|
| LRUCache_V1 | 19.475 ms | 0.3824 ms | 0.3390 ms | 62.5000 |474462 B |
| LRUCache_V2 |1.994 ms | 0.0273 ms | 0.0242 ms | - | 4 B |
| LRUCache_V3 |1.595 ms | 0.0187 ms | 0.0175 ms | - | 3 B |
</code></pre>
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