LFU算法实现

LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。LFU算法倾向于保留那些利用频率较高的项，而移除那些利用频率较低的项。以下是LFU算法的具体先容：
工作原理

• 计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记载该项被访问的次数。
  
• 增加计数：每次缓存项被访问时，其计数器加一。
  
• 移除策略：当缓存满时，移除计数器值最小的项。如果有多个项的计数器值类似，则根据预定规则（如最早被访问的项）移除其中一个。
  

实现

LFU算法的实现可以利用多种数据布局，如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法：
利用哈希表和优先队列：

• 哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。
  
• 优先队列 (min-heap)：用于快速找到计数器值最小的项。
  

具体步骤如下：

• 插入/更新缓存项：
  
  
  
  • 如果缓存项已存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。
    
  • 如果缓存项不存在，检查缓存是否已满。如果已满，移除优先队列中计数器值最小的项，然后插入新项。
    
  
  
• 访问缓存项：
  
  
  
  • 如果缓存项存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。
    
  • 如果缓存项不存在，返回未命中。
    
  
  

应用场景

LFU算法实用于以下场景：

• 数据访问具有显着的热点数据，且热点数据相对稳固。
  
• 需要高效管理缓存资源，减少缓存未命中率。
  

Go实现

1. package lfu
3. import (
4.         "container/list"
5.         "sync"
6. )
8. type entry struct {
9.         key   any
10.         value any
11.         freq  int
12. }
14. type LFUCache struct {
15.         mtx       sync.Mutex // protects the cache
16.         capacity  int
17.         size      int
18.         minFreq   int
19.         cache     map[any]*list.Element
20.         frequency map[int]*list.List
21. }
23. // NewLFUCache creates a new LFU cache
24. func NewLFUCache(capacity int) *LFUCache {
25.         return &LFUCache{
26.                 capacity:  capacity,
27.                 cache:     make(map[any]*list.Element),
28.                 frequency: make(map[int]*list.List),
29.         }
30. }
32. // Get retrieves a value from the cache
33. func (c *LFUCache) Get(key any) any {
34.         c.mtx.Lock()
35.         defer c.mtx.Unlock()
36.         if elem, found := c.cache[key]; found {
37.                 c.incrementFrequency(elem)
38.                 return elem.Value.(*entry).value
39.         }
40.         return nil
41. }
43. // Put inserts or updates a value in the cache
44. func (c *LFUCache) Put(key, value any) {
45.         c.mtx.Lock()
46.         defer c.mtx.Unlock()
48.         if c.capacity == 0 {
49.                 return
50.         }
52.         if elem, found := c.cache[key]; found {
53.                 elem.Value.(*entry).value = value
54.                 c.incrementFrequency(elem)
55.         } else {
56.                 if c.size == c.capacity {
57.                         c.evict()
58.                 }
59.                 newEntry := &entry{key, value, 1}
60.                 if c.frequency[1] == nil {
61.                         c.frequency[1] = list.New()
62.                 }
63.                 elem := c.frequency[1].PushFront(newEntry)
64.                 c.cache[key] = elem
65.                 c.minFreq = 1
66.                 c.size++
67.         }
68. }
70. // incrementFrequency increases the frequency of a cache entry
71. func (c *LFUCache) incrementFrequency(elem *list.Element) {
72.         e := elem.Value.(*entry)
73.         oldFreq := e.freq
74.         e.freq++
76.         c.frequency[oldFreq].Remove(elem)
77.         if c.frequency[oldFreq].Len() == 0 {
78.                 delete(c.frequency, oldFreq)
79.                 if c.minFreq == oldFreq {
80.                         c.minFreq++
81.                 }
82.         }
84.         if c.frequency[e.freq] == nil {
85.                 c.frequency[e.freq] = list.New()
86.         }
87.         newElem := c.frequency[e.freq].PushFront(e)
88.     c.cache[e.key] = newElem
89. }
91. // evict removes the least frequently used cache entry
92. func (c *LFUCache) evict() {
93.         list := c.frequency[c.minFreq]
94.         elem := list.Back()
95.         if elem != nil {
96.                 list.Remove(elem)
97.                 delete(c.cache, elem.Value.(*entry).key)
98.                 c.size--
99.         }
100. }

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