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一、什么是失效算法
失效算法常见于缓存系统中。因为缓存往往占据大量内存，而内存空间是相对昂贵，且空间有限的，那么针对一部分值，就要依据相应的算法进行失效或移除操作。
二、先来先淘汰（FIFO）
1、FIFO概述
First In First Out，先来先淘汰。这种算法在每一次新数据插入时，如果队列已满，则将最早插入的数据移除。
2、Java实现FIFO
可以方便的借助LinkedList来实现。
public class FIFO {
LinkedList<Integer> fifo = new LinkedList<Integer>();
int size = 3;
//添加元素
public void add(int i){
fifo.addFirst(i);
if (fifo.size() > size){
fifo.removeLast();
}
print();
}
//缓存命中
public void read(int i){
Iterator<Integer> iterator = fifo.iterator();
while (iterator.hasNext()){
int j = iterator.next();
if (i == j){
System.out.println("find it!");
print();
return ;
}
}
System.out.println("not found!");
print();
}
//打印缓存
public void print(){
System.out.println(this.fifo);
}
//测试
public static void main(String[] args) {
FIFO fifo = new FIFO();
System.out.println("add 1-3:");
fifo.add(1);
fifo.add(2);
fifo.add(3);
System.out.println("add 4:");
fifo.add(4);
System.out.println("read 2:");
fifo.read(2);
System.out.println("read 100:");
fifo.read(100);
System.out.println("add 5:");
fifo.add(5);
}
}
结果：
add 1-3:
[1]
[2, 1]
[3, 2, 1]
add 4:
[4, 3, 2]
read 2:
find it!
[4, 3, 2]
read 100:
not found!
[4, 3, 2]
add 5:
[5, 4, 3]
Process finished with exit code 0
3、FIFO特点
我们发现，FIFO实现非常简单，不管元素的使用情况，哪怕有些数据会被频繁用到，时间最久也会被踢掉（不太理性）。
三、最久未用淘汰（LRU）
1、LRU概述
LRU全称是Least Recently Used，即淘汰最后一次使用时间最久远的数值。FIFO非常的粗暴，不管有没有用到，直接踢掉时间久的元素。而LRU认为，最近频繁使用过的数据，将来也很大程度上会被频繁用到，故而淘汰那些懒惰的数据。
2、Java实现LRU
LinkedHashMap，数组，链表均可实现LRU，下面仍然以链表为例：新加入的数据放在头部，最近访问的，也移到头部，空间满时，将尾部元素删除。
public class LRU {
LinkedList<Integer> lru = new LinkedList<Integer>();
int size = 3;
//添加元素
public void add(int i){
lru.addFirst(i);
if (lru.size() > size){
lru.removeLast(); // 删除尾部元素
}
print();
}
//缓存命中
public void read(int i){
Iterator<Integer> iterator = lru.iterator();
int index = 0;
while (iterator.hasNext()){
int j = iterator.next();
if (i == j){
System.out.println("find it!");
// 被访问的元素移到头部
lru.remove(index);
lru.addFirst(j);
print();
return ;
}
index++;
}
System.out.println("not found!");
print();
}
//打印缓存
public void print(){
System.out.println(this.lru);
}
//测试
public static void main(String[] args) {
LRU lru = new LRU();
System.out.println("add 1-3:");
lru.add(1);
lru.add(2);
lru.add(3);
System.out.println("add 4:");
lru.add(4);
System.out.println("read 2:");
lru.read(2);
System.out.println("read 100:");
lru.read(100);
System.out.println("add 5:");
lru.add(5);
}
}
结果：
add 1-3:
[1]
[2, 1]
[3, 2, 1]
add 4:
[4, 3, 2]
read 2:
find it!
[2, 4, 3]
read 100:
not found!
[2, 4, 3]
add 5:
[5, 2, 4]
四、最近最少使用（LFU）
1、LFU概述
Least Frequently Used，即最近最少使用。它要淘汰的是最近一段时间内，使用次数最少的值。可以认为比LRU多了一重判断。LFU需要时间和次数两个维度的参考指标。
需要注意的是，两个维度就可能涉及到同一时间段内，访问次数相同的情况，就必须内置一个计数器和一个队列，计数器算数，队列放置相同计数时的访问时间。
2、Java实现LFU
public class Dto implements Comparable<Dto> {
private Integer key;
private int count;
private long lastTime;
public Dto(Integer key, int count, long lastTime) {
this.key = key;
this.count = count;
this.lastTime = lastTime;
}
@Override
public int compareTo(Dto o) {
int compare = Integer.compare(this.count, o.count);
return compare == 0 ? Long.compare(this.lastTime, o.lastTime) : compare;
}
@Override
public String toString() {
return String.format("[key=%s,count=%s,lastTime=%s]",key,count,lastTime);
}
public Integer getKey() {
return key;
}
public void setKey(Integer key) {
this.key = key;
}
public int getCount() {
return count;
}
public void setCount(int count) {
this.count = count;
}
public long getLastTime() {
return lastTime;
}
public void setLastTime(long lastTime) {
this.lastTime = lastTime;
}
}
public class LFU {
private final int size = 3;
private Map<Integer,Integer> cache = new HashMap<>();
private Map<Integer, Dto> count = new HashMap<>();
//投放
public void put(Integer key, Integer value) {
Integer v = cache.get(key);
if (v == null) {
if (cache.size() == size) {
removeElement();
}
count.put(key, new Dto(key, 1, System.currentTimeMillis()));
} else {
addCount(key);
}
cache.put(key, value);
}
//读取
public Integer get(Integer key) {
Integer value = cache.get(key);
if (value != null) {
addCount(key);
return value;
}
return null;
}
//淘汰元素
private void removeElement() {
Dto dto = Collections.min(count.values());
cache.remove(dto.getKey());
count.remove(dto.getKey());
}
//更新计数器
private void addCount(Integer key) {
Dto Dto = count.get(key);
Dto.setCount(Dto.getCount()+1);
Dto.setLastTime(System.currentTimeMillis());
}
//打印缓存结构和计数器结构
private void print(){
System.out.println("cache="+cache);
System.out.println("count="+count);
}
public static void main(String[] args) {
LFU lfu = new LFU();
//前3个容量没满，1,2,3均加入
System.out.println("add 1-3:");
lfu.put(1, 1);
lfu.put(2, 2);
lfu.put(3, 3);
lfu.print();
//1,2有访问，3没有，加入4，淘汰3
System.out.println("read 1,2");
lfu.get(1);
lfu.get(2);
lfu.print();
System.out.println("add 4:");
lfu.put(4, 4);
lfu.print();
//2=3次，1,4=2次，但是4加入较晚，再加入5时淘汰1
System.out.println("read 2,4");
lfu.get(2);
lfu.get(4);
lfu.print();
System.out.println("add 5:");
lfu.put(5, 5);
lfu.print();
}
}
五、应用案例
redis属于缓存失效的典型应用场景，常见策略如下：
noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息（ 比较危险）。
allkeys-lru：对所有key，优先删除最近最少使用的 key (LRU)。
allkeys-random： 对所有key， 随机删除一部分（听起来毫无道理）。
volatile-lru：只限于设置了 expire 的key，优先删除最近最少使用的key (LRU)。
volatile-random：只限于设置了 expire 的key，随机删除一部分。
volatile-ttl：只限于设置了 expire 的key，优先删除剩余时间(TTL) 短的key。