————— 兩個月前 —————
用戶信息當然是存在數據庫裡。但是由於我們對用戶系統的性能要求比較高,顯然不能每一次請求都去查詢數據庫。
所以,小灰在內存中創建了一個哈希表作為緩存,每次查找一個用戶的時候先在哈希表中查詢,以此提高訪問性能。
很快,用戶系統上線了,小灰美美地休息了幾天。
一個多月之後......
———————————————
什麼是哈希鏈表呢?
我們都知道,哈希表是由若干個Key-Value所組成。在“邏輯”上,這些Key-Value是無所謂排列順序的,誰先誰後都一樣。
在哈希鏈表當中,這些Key-Value不再是彼此無關的存在,而是被一個鏈條串了起來。每一個Key-Value都具有它的前驅Key-Value、後繼Key-Value,就像雙向鏈表中的節點一樣。
這樣一來,原本無序的哈希表擁有了固定的排列順序。
讓我們以用戶信息的需求為例,來演示一下LRU算法的基本思路:
1.假設我們使用哈希鏈表來緩存用戶信息,目前緩存了4個用戶,這4個用戶是按照時間順序依次從鏈表右端插入的。
2.此時,業務方訪問用戶5,由於哈希鏈表中沒有用戶5的數據,我們從數據庫中讀取出來,插入到緩存當中。這時候,鏈表中最右端是最新訪問到的用戶5,最左端是最近最少訪問的用戶1。
3.接下來,業務方訪問用戶2,哈希鏈表中存在用戶2的數據,我們怎麼做呢?我們把用戶2從它的前驅節點和後繼節點之間移除,重新插入到鏈表最右端。這時候,鏈表中最右端變成了最新訪問到的用戶2,最左端仍然是最近最少訪問的用戶1。
4.接下來,業務方請求修改用戶4的信息。同樣道理,我們把用戶4從原來的位置移動到鏈表最右側,並把用戶信息的值更新。這時候,鏈表中最右端是最新訪問到的用戶4,最左端仍然是最近最少訪問的用戶1。
5.後來業務方換口味了,訪問用戶6,用戶6在緩存裡沒有,需要插入到哈希鏈表。假設這時候緩存容量已經達到上限,必須先刪除最近最少訪問的數據,那麼位於哈希鏈表最左端的用戶1就會被刪除掉,然後再把用戶6插入到最右端。
以上,就是LRU算法的基本思路。
需要注意的是,這段不是線程安全的,要想做到線程安全,需要加上synchronized修飾符。
閱讀更多 IT知識課堂 的文章