上周参加一个云原生 DevOps 开发的面试，第一轮面试问一些技能、项目相关问题，最后留了 20 分要求用 Golang 实现 LRU。
过程大概用了半个多小时，大概写出来了 80 %，一面勉强过了。写篇文章记录下，加深印象。
LRU 是什么
LRU（Least recently used，最近最少使用)，是一种常见的缓存淘汰算法，当缓存满时，淘汰最近最久未使用的元素。
其基本思想是如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，最久未被访问的
数据最先被淘汰。具体做法是将最近使用的元素存放到靠近缓存顶部的位置，当一个新条目被访问时，LRU 将它放置到缓存的顶部。当缓存满
时，较早之前访问的条目将从缓存底部被移除。
LRU 底层用 hash Map 来缓存数据。
手撸 LRU
面试手撸 LRU 很刺激~
题目要求
**LRU**缓存int类型的值，且缓存具有容量限制；- 实现
LRUGet(key int)方法，如果关键字key存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1； - 实现
LRUPut(key int，value int)方法，如果关键字key存在于缓存中，则变更其数据值value；如果不存在，则向缓存中插入该key，value。如果插入操作导致导致key数量超过缓存容量，则应该逐出最久未使用的key； Get、Put以 O(1) 的时间复杂度运行。
图解 LRU
1、首先要想缓存数据，通过 hash map ，效率高，操作方便；定义当前缓存的数量和最大容量
2、因为需要保证最久未使用的数据在缓存满的时候将其删除，所以就需要一个数据结构能辅助完成这个逻辑。
所以说使用链表这种结构可以方便删除结点，新增结点，但由于最久未使用的结点在尾结点，通过单链表不方便操作，所以双链表会更加方便操作尾结点。
所以这里利用双链表数据结构，head、tail 两个指针不存数据，这样保证每个结点操作逻辑一致。
然后上面的 map 的 key 为用户传入的 key，map 的 value 为双链表的中 node，即通过 key 来获取链表中的 node，node 里存有用户传的 value
代码实现
代码语言：javascript复制package main
import "fmt"
// 定义 LRU 结构体
type LRUCache struct {
// 缓存的当前容量
size int
// 缓存的容量限制
limit int
// 缓存数据的 map
cache map[string]*DoubleLinkList
// 定义头、尾指针
head, tail *DoubleLinkList
}
// 定义双链表
type DoubleLinkList struct {
key string
value int
next, pre *DoubleLinkList
}
// Get 方法
func (lc *LRUCache) Get(key string) int {
// 先查找该 key 是否存在缓存中, 如果不存在返回 -1
if _, ok := lc.cache[key]; !ok {
return -1
}
// 如果存在, 从缓存中获取该 key 的 value
node := lc.cache[key]
// 将该结点移动都 head 结点后面，head、tail 结点不存数据
lc.moveNodeToHead(node)
return node.value
}
// Put 方法
func (lc *LRUCache) Put(key string, value int) {
// 如果缓存中没有当前 key
if node, ok := lc.cache[key]; !ok {
// 实例化一个 node
node = &DoubleLinkList{
key: key,
value: value,
}
// 将上面实例化的 node 缓存到 LRU 中
lc.cache[key] = node
// 因为刚添加进来，依据 LRU 性质, 应添加到双链表 head 后面
lc.addNodeToHead(node)
// 容量 1
lc.size
// 如果当前容量已经大于缓存所支持的最大容量限制, 则删除长时间没有用的结点
if lc.size > lc.limit {
// tail 的前一个结点即是最久未使用的结点
tailPre := lc.tail.pre
// 将最久未使用的结点从链表中删除
lc.removeNode(tailPre)
// 将当前数据从缓存中删除
delete(lc.cache, tailPre.key)
// 当前容量建议 - 1
lc.size--
}
// 如果缓存中存在该 key, 返回该 key 的 value, 根据 LRU 的性质将该结点移动到 head 的后面, 这样就能保证不常用的就会被放到链表尾部
} else {
// 从缓存中获取该 key 的 node
node := lc.cache[key]
// 将 node 的 value 设置为传入的 value
node.value = value
// 将该 node 移动到 head 下一个结点
lc.moveNodeToHead(node)
}
}
func (lc *LRUCache) moveNodeToHead(node *DoubleLinkList) {
// 先将该结点从双链表中移除
lc.removeNode(node)
// 然后将结点添加到 head 结点后面
lc.addNodeToHead(node)
}
// 将结点从双链表中移除
func (lc *LRUCache) removeNode(node *DoubleLinkList) {
// 将该结点的前一个结点的后继指针指向该结点的下一个结点
node.pre.next = node.next
// 再将该结点的后一个结点前驱指针指向该结点的前一个结点
node.next.pre = node.pre
}
// 将该结添加到 head 结点后面，因为 head 结点不存数据
// 下面的步骤顺序不能随意编排
func (lc *LRUCache) addNodeToHead(node *DoubleLinkList) {
// 将该结点的后继指针指向 head 结点的下一个结点
node.next = lc.head.next
// 将该结点的前驱指针指向 head 结点
node.pre = lc.head
// 将 head 结点的下一个节点的前驱结点指向该结点
lc.head.next.pre = node
// 将 head 结点的后继指针指向该结点
lc.head.next = node
}测试代码
由于测试需要，实现一个打印 LRUCache 数据的函数和一个初始化 LRUCache 的函数
func (lc *LRUCache) ListLRUCache() {
node := lc.head.next
for node != nil {
fmt.Printf("key: %s, value: %d\n", node.key, node.value)
node = node.next
}
}
func NewLRUCache() *LRUCache {
// 实例化一个 LRUCache
lc := &LRUCache{
// 缓存容量为 5
limit: 5,
cache: make(map[string]*DoubleLinkList),
head: &DoubleLinkList{
key: "head",
value: 0,
},
tail: &DoubleLinkList{
key: "tail",
value: 0,
},
}
// 初始化双链表，将 head 结点的后继指针指向 tail 结点
lc.head.next = lc.tail
// 将 tail 结点的前驱指针指向 head 结点
lc.tail.pre = lc.head
}下面分别一些场景测试：
场景一：
获取 key 的 value，是否该 key 的 node 会被添加到 head 下一个结点处
func main() {
// 初始化 LRUCache
lc := NewLRUCache()
// 填充满 LRUCache
lc.Put("key1", 1)
lc.Put("key2", 2)
lc.Put("key3", 3)
lc.Put("key4", 4)
lc.Put("key5", 5)
// 获取 key2, 看 key2 是否会被添加到 head.next 处
fmt.Println(lc.Get("key2"))
lc.ListLRUCache()
}
测试结果: 发现 key2 被添加到 head.next 处了
key2: 2
key: key2, value: 2
key: key5, value: 5
key: key4, value: 4
key: key3, value: 3
key: key1, value: 1场景二：
填充满 LRUCache 后，使用 Put 更新某个不存在的 key，看是否会移除最久未使用的 key。
func main() {
// 初始化 LRUCache
lc := NewLRUCache()
// 填充满 LRUCache
lc.Put("key1", 1)
lc.Put("key2", 2)
lc.Put("key3", 3)
lc.Put("key4", 4)
lc.Put("key5", 5)
// 在 put 之前先打印 LRUCache 的数据，方便 put 后对比
fmt.Println("before put: ")
lc.ListLRUCache()
// 更新一个缓存中不存在的 key
lc.Put("key6", 6)
fmt.Println("after put: ")
lc.ListLRUCache()
}
测试结果：可以发现 key6 添加到 head.next 处且最久未用的 key1 被移除了
before put:
key: key5, value: 5
key: key4, value: 4
key: key3, value: 3
key: key2, value: 2
key: key1, value: 1
after put:
key: key6, value: 6
key: key5, value: 5
key: key4, value: 4
key: key3, value: 3
key: key2, value: 2场景三：
填充满 LRUCache 后，使用 Put 存在的 key，看是否会更新且该 key 的 node 添加到 head.next 处。
func main() {
// 初始化 LRUCache
lc := NewLRUCache()
// 填充满 LRUCache
lc.Put("key1", 1)
lc.Put("key2", 2)
lc.Put("key3", 3)
lc.Put("key4", 4)
lc.Put("key5", 5)
// 在 put 之前先打印 LRUCache 的数据，方便 put 后对比
fmt.Println("before put: ")
lc.ListLRUCache()
// 更新一个缓存中存在的 key, 将 key5 的 value 改为 6
lc.Put("key5", 6)
fmt.Println("after put: ")
lc.ListLRUCache()
}
测试结果：发现 key5 的value 变为 6, 且被添加到 head.next 处
before put:
key: key5, value: 5
key: key4, value: 4
key: key3, value: 3
key: key2, value: 2
key: key1, value: 1
after put:
key: key5, value: 6
key: key4, value: 4
key: key3, value: 3
key: key2, value: 2
key: key1, value: 1总结
LRUCache 在 Redis、Memcached 等分布式缓存系统都广泛使用，了解其原理，对后面使用这些中间件都很有帮助，而且也是常见的面试算法题。
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