1. LRU除去アルゴリズム
LRU(最近使用されていないもの)
LRULeast Recently Usedこれは、仮想ページのストレージ管理に使用され、ページがメモリにロードされた後の使用状況に基づいて決定を行う、最も最近使用されていないページ置換アルゴリズムの略語です。各ページの将来の使用状況は予測できないため、「最近の過去」は「近い将来」の近似としてしか使用できません。そのため、LRU アルゴリズムでは、最も長期間使用されていないページを削除します。
1.1 定義
- 構造を定義する
type Cache struct {
maxBytes int64 //允许使用的最大内存
Nbytes int64 //当前已使用的内存
ll *list.List //双向列表
cache map[string]*list.Element
//键是字符串，值是双向链表中对应节点的指针
OnEvicted func(key string, value Value)
//是某条记录被`移除`时的回调函数，可以为 nil。
}
// Value use Len to count how many bytes it takes
/*
使用Len来计算需要多少个字节
允许值是实现了 Value 接口的任意类型
该接口只包含了一个方法 Len() int，用于返回值所占用的内存大小。
*/
type Value interface {
Len() int
}
1.2 インスタンス化
- この Cache オブジェクトをインスタンス化して、New にします。
// 对于Cache进行了实例化，能New一个Cache出来。
func New(maxBytes int64, onEvicted func(string, Value)) *Cache {
return &Cache{
maxBytes: maxBytes,
ll: list.New(),
cache: make(map[string]*list.Element),
OnEvicted: onEvicted,
}
}
1.3 追加または更新
- キャッシュを増やすか更新する
func (c *Cache) Add(key string, value Value) {
if ele, ok := c.cache[key]; ok {
c.ll.MoveToFront(ele) //这个键存在，移动到队尾
kv := ele.Value.(*entry)
//kv 是值, 因为value是接口,
//因此类型断言设置为*entry
c.Nbytes += int64(value.Len()) - int64(kv.value.Len())
// 计算现在的缓存，以至于将其中的
kv.value = value
} else {
ele := c.ll.PushFront(&entry{
key, value}) //没有的话，就创建这一个键值对
c.cache[key] = ele
c.Nbytes += int64(len(key)) + int64(value.Len())
}
for c.maxBytes != 0 && c.maxBytes < c.Nbytes {
// 如果超出缓存容量
c.RemoveOldest()
// 那么移除双向链表中的最后一项
}
}
1.4 クエリ
- キャッシュ内の値を取得する
// Get look ups a key's value
func (c *Cache) Get(key string) (value Value, ok bool) {
if ele, ok := c.cache[key]; ok {
// 如果这个需要查找的值是存在的，则将对应的节点移动到队尾，并返回查找到的值
c.ll.MoveToFront(ele)
// 双向链表作为队列，队首队尾是相对的，在这里约定 front 为队尾
kv := ele.Value.(*entry)
return kv.value, true
}
return
}
1.5 削除
- キャッシュの削除 (廃止)
// RemoveOldest removes the oldest item
//这里的删除，实际上是缓存淘汰。即移除最近最少访问的节点（队首）
func (c *Cache) RemoveOldest() {
ele := c.ll.Back() //取到队首节点
if ele != nil {
c.ll.Remove(ele) //从链表中删除
kv := ele.Value.(*entry) //获取值
delete(c.cache, kv.key) //从字典 c.cache 中删除该节点的映射关系。
c.Nbytes -= int64(len(kv.key)) + int64(kv.value.Len()) //计算这里大小
if c.OnEvicted != nil {
c.OnEvicted(kv.key, kv.value)
}
}
}
このメソッドは同時実行をサポートできないため、複数のスレッドが競合すると書き込みが発生します。顺序与读取顺序的混乱
これは競合するリソースです。ロックを追加して、このキャッシュ メカニズムを最適化できます。