深入理解 LFU 缓存算法：原理、应用与优化

深入理解 LFU 缓存算法：原理、应用与优化

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/why_still_confused/article/details/138345197

LFU（Least Frequently Used）算法是一种重要的缓存淘汰策略，它通过记录数据项的访问频率来决定哪些数据应该被优先保留或淘汰。本文将深入探讨LFU算法的原理、应用场景以及具体实现方法，帮助读者全面理解这一算法的核心思想和技术细节。

LFU（Least Frequently Used）算法是一种缓存淘汰策略，它根据数据被访问的频率来淘汰数据。LFU算法的核心思想是：如果数据被访问的频率较低，那么它在未来被访问的可能性也较低，因此可以优先考虑淘汰这些数据。

• 频率计数：LFU算法为每个缓存项维护一个频率计数器，用于记录该项被访问的次数。
• 淘汰策略：当需要淘汰数据以腾出空间时，LFU算法会选择频率最低的缓存项进行淘汰

LFU 适用场景

LFU 算法适用于具有以下特点的场景：

1. 操作系统缓存：操作系统可以使用LFU算法来管理磁盘缓存或页面缓存。LFU算法可以在内存中保留最常使用的数据页，以提高系统的性能。
2. Web服务器缓存：Web服务器可以使用LFU算法来缓存最常请求的网页或资源。这可以减少服务器的负载并提高响应时间，特别是对于经常被访问的网页或资源。
3. 数据库缓存：数据库管理系统可以使用LFU算法来缓存最常被访问的数据页或查询结果。这可以加快数据库的读取操作并减少磁盘IO。
4. 内容分发网络（CDN）：CDN是一种分布式系统，用于缓存和分发静态和动态内容。LFU算法可以帮助CDN节点确定最常请求的内容，并将其缓存在离用户更近的位置，以提高内容的访问速度

LFU 实现

数据结构：通常使用哈希表和有序数据结构（如最小堆或有序链表）来实现LFU算法。哈希表用于快速访问缓存项，有序数据结构用于维护数据项的访问频率顺序

缓存容量：LFU 算法需要指定缓存的容量，即可以存储的数据项数量上限。当缓存已满时，需要进行替换操作。

• get操作：
• 当请求缓存中的某个键时，如果该键存在，增加其频率计数器，并返回对应的值。
• put操作：
• 如果是新键，则添加到缓存中，初始化其频率计数器，并在frequence中创建新的频率键集合。
• 如果键已存在，更新其对应的值，并增加频率计数器。
• 如果缓存已满，移除frequence频率集合中使用次数最小的键，并更新frequence

理想情况下，每个get和put操作的时间复杂度为O(1)，这取决于哈希表和有序数据结构的访问效率。

class LFUCache {
     int capacity;
     int size;
     Map<Integer, CacheItem<Integer, Integer>> cache;
     Map<Integer, Set<Integer>> frequency;
    public LFUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        size = 0;
        cache = new HashMap<>();
        frequency = new TreeMap<>();
    }
    
    public int get(int key) {
        if(!cache.containsKey(key)){
            return -1;
        }
        CacheItem<Integer, Integer> item = cache.get(key);
        updateItemUsage(item);
        return item.value;
    }
    
    public void put(int key, int value) {
        if(capacity == 0){
            return;
        }
        if(cache.containsKey(key)){
            CacheItem<Integer, Integer> item = cache.get(key);
            item.value = value;
            updateItemUsage(item);
        } else {
            if(size >= capacity){
                evictLFUItem();
            }
            CacheItem<Integer, Integer> item = new CacheItem<>(key, value);
            addToFrequencyMap(item);
            cache.put(key, item);
            size++;
        }
    }
    private void updateItemUsage(CacheItem<Integer, Integer> item) {
        int cnt = item.useCount;
        Set<Integer> items = frequency.get(cnt);
        items.remove(item.key);
        if(items.isEmpty()){
            frequency.remove(cnt);
        }
        item.incrementUsageCount();
        addToFrequencyMap(item);
    }
    private void addToFrequencyMap(CacheItem<Integer, Integer> item) {
        int cnt = item.useCount;
        frequency.computeIfAbsent(cnt, k -> new LinkedHashSet<>()).add(item.key);
    }
    private void evictLFUItem() {
        Set<Integer> items = frequency.entrySet().iterator().next().getValue();
        int evictKey = items.iterator().next();
        items.remove(evictKey);
        if (items.isEmpty()) {
            frequency.remove(1);
        }
        cache.remove(evictKey);
        size--;
    }
    class CacheItem<K, V> {
        K key;
        V value;
        int useCount;
        public CacheItem(K key, V value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.useCount = 1;
        }
        public void incrementUsageCount() {
            useCount++;
        }
    }
}