一嫌术、引言
在日常開發(fā)使用中,我們經(jīng)常會使用key-value曙求,也就是hash的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)碍庵,在java中我們用的HashMap通常是沒有淘汰策略的,大小在超過我們設定的值之后會自動擴容悟狱。而我們在使用緩存的場景下静浴,其大小通常是有限制的,在容量有限的情況下挤渐,怎么合理的淘汰沒有價值的內(nèi)存苹享,提高緩存的命中率是一門優(yōu)雅的藝術。
二浴麻、常見的淘汰策略算法
首先要定義怎樣的數(shù)據(jù)才算是“低價值”得问?由于緩存的通用性,這個問題的答案必須是與具體業(yè)務邏輯是無關的软免。我們從何種維度宫纬、如何定義數(shù)據(jù)的價值高低,其實也就決定了我們要使用什么樣的緩存淘汰策略膏萧。我們最常見的緩存淘汰策略有:FIFO(First In First Out)哪怔、LRU(Least Recent Used),LFU(Least Frequently Used)下面我們依次講解這幾種淘汰策略的實現(xiàn)原理及其實現(xiàn)。
FIFO:
先淘汰最早進入被緩存的數(shù)據(jù)向抢。FIFO 實現(xiàn)十分簡單认境,但一般來說它并不是優(yōu)秀的淘汰策略,越是頻繁被用到的數(shù)據(jù)挟鸠,往往會越早被存入緩存之中叉信。如果采用這種淘汰策略,很可能會大幅降低緩存的命中率艘希。
LRU(The Least Recently Used):
優(yōu)先淘汰最近最久未被使用訪問過的數(shù)據(jù)硼身。在計算機科學中硅急,通常認為越是最近經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù),越是將要被訪問到佳遂,從這個角度看营袜,那么越久沒有被訪問到的數(shù)據(jù),越是應該被優(yōu)先淘汰掉丑罪。下面我來看看一下具體的實現(xiàn)荚板。
首先具體的操作大致有兩個,一個是put操作儲存元素吩屹,另一個是get操作獲取元素值跪另。
為了使獲取數(shù)據(jù)的時間復雜度盡可能低,我們優(yōu)先使用的是hash的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)煤搜,但是想要實現(xiàn)優(yōu)先淘汰最近最久沒有被訪問的數(shù)據(jù)免绿,那么我們首先想到可以存數(shù)據(jù)的訪問時間,在容量到達閾值時擦盾,根據(jù)根據(jù)訪問時間來判斷嘲驾,但是這顯然不是最優(yōu)解。另一種辦法是我們維護一個鏈表迹卢,最久沒有訪問過的數(shù)據(jù)放在尾部辽故,最近訪問過的數(shù)據(jù)放在頭部,這樣我們淘汰數(shù)據(jù)時婶希,就可以直接刪除鏈表尾部的數(shù)據(jù),其時間復雜度是O(1)蓬衡。而且插入數(shù)據(jù)時喻杈,我們需要維護鏈表元素的順序性時,移動元素的時間復雜也可以達到O(1)狰晚。這樣我們基本就確定了要使用 hash 和 鏈表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)筒饰,具體兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義,我們可以從思考兩種操作如何實現(xiàn)上來得到答案壁晒。
實現(xiàn)邏輯
首先put操作:存儲元素時瓷们,需要判斷元素是否已經(jīng)存在,
1秒咐、如果元素已經(jīng)存在谬晕,則更新map中key對應的value值,并且將鏈表中的這個元素的節(jié)點移動到鏈表的頭部携取。
2攒钳、 如果不存在則map和鏈表中直接新增元素。在map中新增元素時雷滋,需要判斷容量是否已滿不撑,如果容量已滿文兢,我們需要先淘汰元素,然后需要在map和List中都新增一個元素焕檬;如果容量未滿姆坚,則直接在map和鏈表中新增。
get操作:
如果元素不存在实愚,直接返回null兼呵,如果元素存在,則需要移動鏈表中的節(jié)點至頭部爆侣,然后返回key對應的value值萍程。
根據(jù)以上操作,我們定義一個LRUCache類兔仰,這個LURCache中肯定有一個 cacheMap茫负,map中的value存的肯定不能是key對應的value值,而應該是一個鏈表中的一個節(jié)點Node乎赴。因為我們在put和get操作中都需要移動鏈表節(jié)點忍法,這個節(jié)點是從map中取出來的。那Node節(jié)點應該包含哪些屬性呢榕吼,首先value值肯定有饿序,因為get操作我們需要返回value值。其次還需要 prev 和 next屬性羹蚣,也就是這個鏈表是一個雙向鏈表原探,因為在刪除和移動節(jié)點的過程中需要訪問節(jié)點的前置和后置。Node中key也需要顽素,因為刪除節(jié)點時咽弦,map中是根據(jù)key刪除的。為了方便操作雙向鏈表胁出,使得刪除(刪除尾節(jié)點)和插入(插入頭結(jié)點)操作時間復雜度尾O(1),LRUCache 中還需要 head 節(jié)點 和 tail 尾節(jié)點型型。 最后還需要有個 capital容量的屬性,判斷map中元素是否達到閾值全蝶。那么至此闹蒜,LRUCache類的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就出來了
class LRUCache {
private ListNode head ;
private ListNode tail ;
private Map<Integer,ListNode> lruMap ;
private int capacity = 65535;
public LRUCache(int capacity){
this.capacity = capacity;
head = new ListNode(null,0,0,null);
tail = new ListNode(head,0,0,null);
head.next = tail;
lruMap = new HashMap<>();
}
public void put(Integer key,Integer value){
...
}
public Integer get(Integer key){
...
}
class ListNode{
Integer key;
Integer val;
ListNode pre;
ListNode next;
public ListNode(ListNode pre,Integer key,Integer val,ListNode next){
this.key = key;
this.val = val;
this.pre = pre;
this.next = next;
}
}
}
LRU算法相比FIFO雖然已經(jīng)能夠顯著提高緩存的命中率,但是從另外一個角度來看抑淫,還是存在一些問題绷落,比如一些熱點數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中經(jīng)常被頻繁訪問,但最近一段時間因為某種原因未被訪問過(周期性熱點數(shù)據(jù))始苇,此時這些熱點數(shù)據(jù)依然要面臨淘汰的命運嘱函,LRU 依然可能錯誤淘汰價值更高的數(shù)據(jù)。
LFU(The Least Frequently Used):
優(yōu)先淘汰最不經(jīng)常使用的數(shù)據(jù)埂蕊。如果定義一個數(shù)據(jù)會不會經(jīng)常被使用呢往弓,可能就需要給這個元素定義一個訪問計數(shù)器疏唾, 根據(jù)訪問計數(shù)器的大小來判斷,訪問得越少函似,就優(yōu)先淘汰槐脏。下面我們來思考怎么實現(xiàn)。
淘汰數(shù)據(jù)時要根據(jù)元素訪問計數(shù)器的大小撇寞,怎么判斷訪問計數(shù)器大小有兩種方式顿天,一種是在元素淘汰時,先把所有元素取出來對比一下蔑担,找到最小的淘汰牌废,這種時間復雜度要O(N),通常不采用啤握。另外一種是在元素插入時鸟缕,就按照其大小排列好,可以采用紅黑樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)排抬,時間復雜度可以達到logN懂从,這種顯然要更優(yōu)。
基于上面所說蹲蒲,基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就出來了番甩,采用Map 和 TreeSet的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
public class LFUCache<K,V> {
/**
* 存對象key届搁,Node
*/
private Map<K,LFUNode<K,V>> cacheMap = new HashMap<K,LFUNode<K,V>>();
/**
* 排序的set缘薛,根據(jù)活躍數(shù)
*/
private TreeSet<LFUNode> activeSet;
private Integer capital = 65535;
public LFUCache(Integer capital) {
this.capital = capital;
}
public V get(K key) {
...
}
public void put(K key,V value) {
...
}
class LFUNode<K,V> implements Comparable<LFUNode>{
private K key;
private V value;
private Integer activeCount;
public LFUNode(K key,V value,Integer activeCount) {
this.key = key;
this.value = value;
this.activeCount = activeCount;
}
@Override
public int compareTo(LFUNode o) {
return activeCount - o.activeCount;
}
}
}
實現(xiàn)邏輯
首先put操作:存儲元素時,需要判斷元素是否已經(jīng)存在卡睦,
1宴胧、如果元素已經(jīng)存在,則更新map中key對應元素的value值么翰,并且元素訪問計數(shù)器+1牺汤,treeSet中刪除此key對應的元素辽旋,并將更新后的元素添加到treeSet浩嫌。
2、 如果不存在則map和set中直接新增元素补胚。在map中新增元素時码耐,需要判斷容量是否已滿,如果容量已滿溶其,我們需要先淘汰treeSet中的第一個元素(默認訪問計數(shù)器升序排列)骚腥,然后再在map和TreeSet中新增一個元素;如果容量未滿瓶逃,則直接在map和TreeSet中新增一個元素束铭。
get操作:
如果元素不存在廓块,直接返回null,如果元素存在契沫,從map中取出key對應元素带猴,元素訪問計數(shù)器+1,treeSet中刪除此key對應的元素懈万,并將更新后的元素添加到treeSet拴清,最后返回元素的valuie值
優(yōu)化升級版的LFU
以上的實現(xiàn)我們上文提到我們在像treeSet中添加元素或者刪除元素時的時間復雜度都是logn,那有沒有更優(yōu)解呢会通,比如把時間復雜度降低為O(1)呢口予。在計算機科學中,還有一種常見的做法涕侈,當我們要追求時間上的極致性能時沪停,往往要犧牲空間上的性能,也就是以空間換時間驾凶。
使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):
比如我們可以建一個freqMap牙甫,key用來存訪問次數(shù),value則使用LinkedHashSet來存儲Node節(jié)點调违,之所以使用LinkedHashSet窟哺,而不用List,是因為首先刪除元素操作是常數(shù)階的時間復雜度技肩,另外且轨, 同一個訪問次數(shù)可能對應多個元素,需要保證這些元素是有序的虚婿,這樣我們就可以在同一個訪問次數(shù)的情況下旋奢,先刪除set中的第一個元素(也就是最久未使用的元素)。另外然痊,我們還需要維護一個min至朗,用來表示當前最小訪問次數(shù)。這樣在容量超過閾值時剧浸,我們就可以直接刪除這個訪問次數(shù)的節(jié)點元素锹引。
min的維護
具體min 怎么維護呢,我們新增元素時唆香,min = 1嫌变。另外刪除元素時,有兩個場景躬它,一個是cache中已經(jīng)存在此元素腾啥,這個時候,freqMap中需要刪除這個元素訪問次數(shù)中set對應的元素節(jié)點,刪除完了之后倘待,需要判斷一下當前set中是否還有元素疮跑,如果沒有元素,說明當前訪問次數(shù)中的元素訪問次數(shù)全部升級了凸舵。那么如果當前訪問次數(shù) = min祸挪,那么min就需要+1; 還有一個場景是cache中元素已經(jīng)滿了的情況下贞间,需要刪除min對應set中的第一個元素贿条,刪除之后,如果set中沒有數(shù)據(jù)增热,同樣需要對 min進行+1整以;
具體的put操作和get操作的實現(xiàn)邏輯此處不再贅述,下面只列出相關的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)峻仇。
class LFUCache {
Map<Integer, Node> cache; // 存儲緩存的內(nèi)容
Map<Integer, LinkedHashSet<Node>> freqMap;
int size;
int capacity;
int min; // 存儲當前最小頻次
public LFUCache(int capacity) {
cache = new HashMap<> (capacity);
freqMap = new HashMap<>();
this.capacity = capacity;
}
public int get(int key) {
...
}
public void put(int key, int value) {
.....
}
}
class Node {
int key;
int value;
int freq = 1;
public Node() {}
public Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
}
LFU可以解決LRU周期性的熱點數(shù)據(jù)問題公黑,但是同樣也存在以下幾個問題:一是我們需要維護好每個元素的訪問計數(shù)器,這個維護帶來的成本是高昂的摄咆。另一個是有些數(shù)據(jù)曾經(jīng)被頻繁訪問過凡蚜,但是最近不需要了,這些數(shù)據(jù)就很難被清除吭从。比如對突發(fā)性的局部熱點數(shù)據(jù)/稀疏流量無法被淘汰朝蜘,就會導致算法中緩存的命中率急劇下降,這個是它最大弊端涩金。
TinyLFU
這么看來谱醇,其實LRU和LFU各有優(yōu)缺點,LRU使用于突發(fā)性流量的場景步做,而LFU使用于局部周期性流量副渴。那么,有沒有一種緩存淘汰算法全度,能夠兼容他們兩個的優(yōu)點呢煮剧?TinyLFU算法出現(xiàn)了,顧名思義将鸵,TinyLFU是一種LFU算法勉盅,只不過在LFU算法的基礎上,它又對LFU面臨的兩個問題給予了解決咨堤。
首先菇篡,在第一個問題上漩符,對每個元素的維護上帶來的時間和空間上的開銷一喘,首先對于每個元素的維護時間上的開銷,采用了異步的方式,而不是在put或者get的時候直接取維護凸克,而是采用了類似數(shù)據(jù)庫的基于日志提交再去處理的方式议蟆。此外,對于在維護每個元素的訪問計數(shù)所占用的空間問題上萎战,采用了 Count–Min Sketch算法(類似布隆過濾器的原理去降低存儲的空間開銷)咐容。最后在局部熱點數(shù)據(jù)無法被淘汰的問題上,TinyLFU采用了熱度衰減機制蚂维,就是當整體的統(tǒng)計計數(shù)(當前所有記錄的頻率統(tǒng)計之和戳粒,這個數(shù)值內(nèi)部維護)達到某一個值時,那么所有記錄的統(tǒng)計計數(shù)除以 2虫啥。
下面我們詳細說一下Count–Min Sketch算法的具體原理
Count–Min Sketch
W-TinyLFU
W-TinyLFU 又是 TinyLFU 的改進版本蔚约。TinyLFU 在實現(xiàn)減少計數(shù)器維護頻率的同時,也帶來了無法很好地應對稀疏突發(fā)訪問的問題涂籽,所謂稀疏突發(fā)訪問是指有一些絕對頻率較小苹祟,但突發(fā)訪問頻率很高的數(shù)據(jù),譬如某些運維性質(zhì)的任務评雌,也許一天树枫、一周只會在特定時間運行一次,其余時間都不會用到景东,此時 TinyLFU 就很難讓這類元素通過 Sketch 的過濾砂轻,因為它們無法在運行期間積累到足夠高的頻率。應對短時間的突發(fā)訪問是 LRU 的強項斤吐,W-TinyLFU 就結(jié)合了 LRU 和 LFU 兩者的優(yōu)點舔清,從整體上看是它是 LFU 策略,從局部實現(xiàn)上看又是 LRU 策略曲初。具體做法是將新記錄暫時放入一個名為 Window Cache 的前端 LRU 緩存里面体谒,讓這些對象可以在 Window Cache 中累積熱度,如果能通過 TinyLFU 的過濾器臼婆,再進入名為 Main Cache 的主緩存中存儲抒痒,主緩存根據(jù)數(shù)據(jù)的訪問頻繁程度分為不同的段(LFU 策略,實際上 W-TinyLFU 只分了兩段)颁褂,但單獨某一段局部來看又是基于 LRU 策略去實現(xiàn)的(稱為 Segmented LRU)故响。每當前一段緩存滿了之后,會將低價值數(shù)據(jù)淘汰到后一段中去存儲颁独,直至最后一段也滿了之后彩届,該數(shù)據(jù)就徹底清理出緩存。
僅靠以上簡單的、有限的介紹睁蕾,你不一定能完全理解 TinyLFU 和 W-TinyLFU 的工作原理,但肯定能看出這些改進算法比起原來基礎版本的 LFU 要復雜了許多认臊。有時候為了取得理想的效果寨辩,采用較為復雜的淘汰策略是不得已的選擇吓懈。如果對具體的實現(xiàn)原理感興趣,可以看一下這篇 caffeine的緩存設計靡狞,里面有詳細的原理解析耻警。