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你面試的時(shí)候遇見過LRU嗎？ LRU 算法，全稱是Least Recently Used。 翻譯過來就是最近最少使用算法。 這個(gè)算法的思想就是： 如果一個(gè)數(shù)據(jù)在最近一段時(shí)間沒有被訪問到，那么在將來它被訪問的可能性也很小。所以，當(dāng)指定的空間已存滿數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)把最久沒有被訪問到的數(shù)據(jù)淘汰。 聽描述你也知道了，它是一種淘汰算法。 這個(gè)算法也是面試的一個(gè)高頻考點(diǎn)。 有的面試官甚至要求手?jǐn)]一個(gè) LRU 算法出來。 其實(shí)我覺得吧，遇到這種情況也不要慌，你就按照自己的思路寫一個(gè)出來就行。 賭一把，面試官也許自己短時(shí)間內(nèi)都手?jǐn)]不出來一個(gè)無 bug 的 LRU。他也只是檢查幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)、看看你的代碼風(fēng)格、觀察一下你的解題思路而已。 但其實(shí)大多數(shù)情況下面試場(chǎng)景都是這樣的： 面試官：你知道 LRU 算法嗎？ 我：知道，翻譯過來就是最近最少使用算法。其思想是（前面說過，就不復(fù)述了）...... 面試官：那你能給我談?wù)勀阌心男┓椒▉韺?shí)現(xiàn) LRU 算法呢？ 這個(gè)時(shí)候問的是什么？ 問的是：我們都知道這個(gè)算法的思路了，請(qǐng)你按照這個(gè)思路給出一個(gè)可以落地的解決方案。 不用徒手?jǐn)]一個(gè)。
方案一：數(shù)組 如果之前完全沒有接觸過 LRU 算法，僅僅知道其思路。 第一次聽就要求你給一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案，那么數(shù)組的方案應(yīng)該是最容易想到的。 假設(shè)我們有一個(gè)定長數(shù)組。數(shù)組中的元素都有一個(gè)標(biāo)記。這個(gè)標(biāo)記可以是時(shí)間戳，也可以是一個(gè)自增的數(shù)字。 我這里用自增的數(shù)字。 每放入一個(gè)元素，就把數(shù)組中已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)的標(biāo)記更新一下，進(jìn)行自增。當(dāng)數(shù)組滿了后，就將數(shù)字最大的元素刪除掉。 每訪問一個(gè)元素，就將被訪問的元素的數(shù)字置為 0 。 這不就是 LRU 算法的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案嗎？ 按照這個(gè)思路，擼一份七七八八的代碼出來，問題應(yīng)該不大吧？ 但是這一種方案的弊端也是很明顯：需要不停地維護(hù)數(shù)組中元素的標(biāo)記。 那么你覺得它的時(shí)間復(fù)雜度是多少？ 是的，每次操作都伴隨著一次遍歷數(shù)組修改標(biāo)記的操作，所以時(shí)間復(fù)雜度是 O(n)。 但是這個(gè)方案，面試官肯定是不會(huì)滿意的。因?yàn)?，這不是他心中的標(biāo)準(zhǔn)答案。 也許他都沒想過：你還能給出這種方案呢？ 但是它不會(huì)說出來，只會(huì)輕輕的說一句：還有其他的方案嗎？
方案二：鏈表 于是你扣著腦殼想了想。最近最少使用，感覺是需要一個(gè)有序的結(jié)構(gòu)。 我每插入一個(gè)元素的時(shí)候，就追加在數(shù)組的末尾。 等等。 我每訪問一個(gè)元素，也要把被訪問的元素移動(dòng)到數(shù)組的末尾。 這樣最近被用的一定是在最后面的，頭部的就是最近最少使用的。 當(dāng)指定長度被用完了之后，就把頭部元素移除掉就行了。 這是個(gè)什么結(jié)構(gòu)？ 這不就是個(gè)鏈表嗎？ 維護(hù)一個(gè)有序單鏈表，越靠近鏈表頭部的結(jié)點(diǎn)是越早之前訪問的。 當(dāng)有一個(gè)新的數(shù)據(jù)被訪問時(shí)，我們從鏈表頭部開始順序遍歷鏈表。 如果此數(shù)據(jù)之前已經(jīng)被緩存在鏈表中了，我們遍歷得到這個(gè)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)結(jié)點(diǎn)，并將其從原來的位置刪除，并插入到鏈表尾部。 如果此數(shù)據(jù)沒在緩存鏈表中，怎么辦？ 分兩種情況：
你看，這不又是 LRU 算法的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案嗎？ 按照這個(gè)思路，擼一份八九不離十的代碼出來，問題應(yīng)該不大吧？ 這個(gè)方案比數(shù)組的方案好在哪里呢？ 我覺得就是莫名其妙的高級(jí)感，就是看起來就比數(shù)組高級(jí)了一點(diǎn)。
從時(shí)間復(fù)雜度的角度看，因?yàn)殒湵聿迦搿⒉樵兊臅r(shí)候都要遍歷鏈表，查看數(shù)據(jù)是否存在，所以它還是O(n)。 總之，這也不是面試官想要的答案。 當(dāng)你回答出這個(gè)方案之后，面試官也許會(huì)說： 你能不能給我一個(gè)查詢和插入的時(shí)間復(fù)雜度都是O(1)的解決方案？ 到這里，如果第一次遇到這題，就得看天分了。 有一說一，如果我之前完全沒有接觸過 LRU 算法，我可以非常自信的說：
方案三：雙向鏈表+哈希表 如果我們想要查詢和插入的時(shí)間復(fù)雜度都是 O(1)，那么我們需要一個(gè)滿足下面三個(gè)條件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：
那么，你說什么樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)同時(shí)符合上面的條件呢？ 查找快，我們能想到哈希表。但是哈希表的數(shù)據(jù)是亂序的。 有序，我們能想到鏈表，插入、刪除都很快，但是查詢慢。 所以，我們得讓哈希表和鏈表結(jié)合一下，成長一下，形成一個(gè)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，那就是：哈希鏈表，LinkedHashMap。
這個(gè)結(jié)構(gòu)大概長這樣：
借助這個(gè)結(jié)構(gòu)，我們?cè)賮矸治鲆幌律厦娴娜齻€(gè)條件：
這才是面試官想要關(guān)于 LRU 的正確答案。 但是你以為回答到這里就結(jié)束了嗎？ 面試官為了確認(rèn)你的掌握程度，還會(huì)追問一下。 那么請(qǐng)問： 為什么這里要用雙鏈表呢，單鏈表為什么不行？ 你心里一慌：我靠，這題我也背過。一時(shí)想不起來了。
所以，別只顧著背答案，得理解。 你想啊，我們是不是涉及到刪除元素的操作？ 那么鏈表刪除元素除了自己本身的指針信息，還需要什么東西？ 是不是還需要前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的指針？ 那么我們這里要求時(shí)間復(fù)雜度是O(1)，所以怎么才能直接獲取到前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的指針？ 這玩意是不是就得上雙鏈表？ 咦，你看在一波靈魂追問中，就得到了答案。 面試官的第二個(gè)問題又隨之而來了： 哈希表里面已經(jīng)保存了 key ，那么鏈表中為什么還要存儲(chǔ) key 和 value 呢，只存入 value 不就行了？ 不會(huì)，也不要慌，你先分析一波。 剛剛我們說刪除鏈表中的節(jié)點(diǎn)，需要借助雙鏈表來實(shí)現(xiàn) O(1)。 刪除了鏈表中的節(jié)點(diǎn)，然后呢？ 是不是還忘記了什么東西？ 是不是還有一個(gè)哈希表忘記操作了？ 哈希表是不是也得進(jìn)行對(duì)應(yīng)的刪除操作？ 刪除哈希表需要什么東西？ 是不是需要 key，才能刪除對(duì)應(yīng)的 value？ 這個(gè) key 從哪里來？ 是不是只能從鏈表中的結(jié)點(diǎn)里面來？ 如果鏈表中的結(jié)點(diǎn)，只有 value 沒有 key，那么我們就無法刪除哈希表的 key。那不就完?duì)僮恿藛幔?/p> 又是一波靈魂追問。 所以，你現(xiàn)在知道答案了嗎？ 另外在多說一句，有的小伙伴可能會(huì)直接回答借助 LinkedHashMap 來實(shí)現(xiàn)。 我覺得吧，你要是實(shí)在不知道，也可以這樣說。 但是，這個(gè)回答可能是面試官最不想聽到的回答了。 他會(huì)覺得你投機(jī)取巧。 但是呢，實(shí)際開發(fā)中，真正要用的時(shí)候，我們還是用的 LinkedHashMap。 而且更多的實(shí)際情況是，你開發(fā)，寫業(yè)務(wù)代碼的時(shí)候，根本就不會(huì)用到 LRU 算法。 你說這個(gè)事情，難受不難受。
好了，你以為到這里面試就結(jié)束了？ 天真。 LRU 在 MySQL 中的應(yīng)用 面試官：小伙子剛剛 LRU 回答的不錯(cuò)哈。要不你給我講講，LRU 在 MySQL 中的應(yīng)用？ LRU 在 MySQL 的應(yīng)用就是 Buffer Pool，也就是緩沖池。 它的目的是為了減少磁盤 IO。 緩沖池具體是干啥的，我這里就不展開說了。 你就知道它是一塊連續(xù)的內(nèi)存，默認(rèn)大小 128M，可以進(jìn)行修改。 這一塊連續(xù)的內(nèi)存，被劃分為若干默認(rèn)大小為 16KB 的頁。 既然它是一個(gè) pool，那么必然有滿了的時(shí)候，怎么辦？ 就得移除某些頁了，對(duì)吧？ 那么問題就來了：移除哪些頁呢？ 剛剛說了，它是為了減少磁盤 IO。所以應(yīng)該淘汰掉很久沒有被訪問過的頁。 很久沒有使用，這不就是 LRU 的主場(chǎng)嗎？ 但是在 MySQL 里面并不是簡單的使用了 LRU 算法。 因?yàn)?MySQL 里面有一個(gè)預(yù)讀功能。預(yù)讀的出發(fā)點(diǎn)是好的，但是有可能預(yù)讀到并不需要被使用的頁。 這些頁也被放到了鏈表的頭部，容量不夠，導(dǎo)致尾部元素被淘汰。 哦豁，降低命中率了，涼涼。
還有一個(gè)場(chǎng)景是全表掃描的 sql，有可能直接把整個(gè)緩沖池里面的緩沖頁都換了一遍，影響其他查詢語句在緩沖池的命中率。 那么怎么處理這種場(chǎng)景呢？ 把 LRU 鏈表分為兩截，一截里面放的是熱數(shù)據(jù)，一截里面放的是冷數(shù)據(jù)。 打住，不能再說了。 再說就是另外一篇文章了，點(diǎn)到為止。 你就了解在 MySQL 里面，LRU 是有一個(gè)變種的。 如果你不清楚，建議去學(xué)習(xí)一下哦。 只要你學(xué)的夠快，你就會(huì)被卷的越慢。 LRU 在 Redis 中的應(yīng)用 既然是內(nèi)存淘汰算法，那么我們常用的 Redis 里面必然也有對(duì)應(yīng)的實(shí)現(xiàn)。 Redis 的內(nèi)存淘汰策略有如下幾種：
關(guān)于 Redis 中的 LRU 算法，官網(wǎng)上是這樣說的： https://github.com/redis/redis-doc/blob/master/topics/lru-cache.md
在 Redis 中的 LRU 算法不是嚴(yán)格的 LRU 算法。 Redis 會(huì)嘗試執(zhí)行一個(gè)近似的LRU算法，通過采樣一小部分鍵，然后在采樣鍵中回收最適合的那個(gè)，也就是最久沒有被訪問的那個(gè)（with the oldest access time）。 然而，從 Redis 3.0 開始，改善了算法的性能，使得更接近于真實(shí)的 LRU 算法。做法就是維護(hù)了一個(gè)回收候選鍵池。 Redis 的 LRU 算法有一個(gè)非常重要的點(diǎn)就是你可以通過修改下面這個(gè)參數(shù)的配置，自己調(diào)整算法的精度。 maxmemory-samples 5 而上面截圖中，我認(rèn)為最重要的一句話也已經(jīng)標(biāo)志出來了： The reason why Redis does not use a true LRU implementation is because it costs more memory. Redis 沒有使用真實(shí)的 LRU 算法的原因是因?yàn)檫@會(huì)消耗更多的內(nèi)存。 然后官網(wǎng)上給了一個(gè)隨機(jī) LRU 算法和嚴(yán)格 LRU 算法的對(duì)比圖：
對(duì)于這個(gè)圖官網(wǎng)是這樣說的：
你可以從圖中看到三種不同的小圓點(diǎn)形成的三個(gè)不同的帶：
由于 Redis 3.0 對(duì) LRU 算法進(jìn)行了改進(jìn)，增加了淘汰池。 所以你可以看到，同樣使用 5 個(gè)采樣點(diǎn)，Redis 3.0 表現(xiàn)得比 Redis 2.8 要好。 同時(shí)可以看出，在 Redis 3.0 中使用 10 為采樣大小，近似值已經(jīng)非常接近理論性能。 寫到這里我突然想起了另外一個(gè)面試題。 數(shù)據(jù)庫中有 3000w 的數(shù)據(jù)，而 Redis 中只有 100w 數(shù)據(jù)，如何保證 Redis 中存放的都是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)？ 這個(gè)題你說它的考點(diǎn)是什么？ 考的就是淘汰策略呀，同志們，只是方式比較隱晦而已。 我們先指定淘汰策略為 allkeys-lru 或者 volatile-lru，然后再計(jì)算一下 100w 數(shù)據(jù)大概占用多少內(nèi)存，根據(jù)算出來的內(nèi)存，限定 Redis 占用的內(nèi)存。 接下來的，就交給 Redis 的淘汰策略了。 搞定。 |
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