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面试不再怕,20行Python代码帮你搞懂LRU算法

2018.03.07 10:34 2380浏览

作者:simpleapples,原文地址

LRU算法在后端工程师面试中,是一个比较常出现的题目,这篇文章带大家一起,理解LRU算法,并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。

缓存是什么

先看一张图,当我们访问网页,浏览器会给服务器发请求,服务器会经过一系列的运算,把页面返回给浏览器。

图片描述

当有多个浏览器同时访问的时候,就会在短时间内发起多个请求,而服务器对每一个请求都要进行一系列相同的操作。重复工作不仅浪费资源,还可能导致响应速度变慢。

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而缓存则可以把服务器返回的页面保存下来,当有其他的浏览器再访问时候,就不必劳服务器大驾,直接由缓存返回页面。为了保证响应速度,缓存通常是基于比较昂贵的硬件,比如RAM,这就决定了我们很难用大量的缓存把所有的页面都存下来,当恰好没有缓存浏览器请求的页面时,依然需要请求服务器。由于缓存容量有限,而数据量无限(互联网每天新产生的页面数无法估计),就需要把好刚用在刀刃上,缓存那些最有用的信息。

LRU是什么

LRU是一种缓存淘汰算法(在OS中也叫内存换页算法),由于缓存空间是有限的,所以要淘汰缓存中不常用的数据,留下常用的数据,达到缓存效率的最大化。LRU就是这样一种决定“淘汰谁留下谁”的算法,LRU是Least recently used的缩写,从字面意思“最近最少使用”,我们就可以理解LRU的淘汰规则。

LRU的淘汰逻辑

图片描述

我们用一张图来描述LRU的淘汰逻辑,图中的缓存是一个列表结构,上面是头结点下面是尾节点,缓存容量为8(8个小格子):

  • 有新数据(意味着数据之前没有被缓存过)时,加入到列表头
  • 缓存到达最大容量时,需要淘汰数据多出来的数据,此时淘汰列表尾部的数据
  • 当缓存中有数据被命中,则将数据移动到列表头部(相当于新加入缓存)

按上面的逻辑我们可以看到,一个数据如果经常被访问就会不断地被移动到列表头部,不会被淘汰出缓存,而越不经常访问的数据,越容易被挤出缓存。

20行Python代码实践LRU

接下来我们用Python来实现一个采用LRU算法的缓存。

从前面的文章中我们可以知道,缓存简化下来就两个功能,一个是往里装数据(缓存数据),一个是往外吐数据(命中缓存),所以我们的缓存对外只需要put和get两个接口就可以了。

按照前面的示意图,缓存内部我们只需要有一个列表(list)就可以实现LRU逻辑,不过用列表虽然能实现逻辑,但是在判断是否命中缓存时,速度可能非常慢(列表需要遍历才能知道数据有没有在里面)。在Python中,我们可以用基于hash的结构,比如字典(dict)或集合(set),来快速判断数据是否存在,解决列表实现的性能问题。但是字典和集合又是没有顺序的,如果能有一种既能排序,又是基于hash存储的数据结构,就好了。

在Python的collections包中,已经内置了这种实用的结构OrderedDict,OrderedDict是dict的子类,但是存储在内部的元素是有序的(列表的特点)。

解决了数据结构的问题,我们可以直接上手写逻辑了,代码如下:

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.queue = collections.OrderedDict()

    def get(self, key):
        if key not in self.queue:
            return -1 // 要找的数据不在缓存中返回-1
        value = self.queue.pop(key) // 将命中缓存的数据移除
        self.queue[key] = value // 将命中缓存的数据重新添加到头部
        return self.queue[key]

    def put(self, key, value):
        if key in self.queue: // 如果已经在缓存中,则先移除老的数据
            self.queue.pop(key)
        elif len(self.queue.items()) == self.capacity:
            self.queue.popitem(last=False) // 如果不在缓存中并且到达最大容量,则把最后的数据淘汰
        self.queue[key] = value // 将新数据添加到头部

下次面试在遇到LRU的题目,是不是就胸有成竹了?

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