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使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：

工作原理

1. 计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的次数。
2. 增加计数：每次缓存项被访问时，其计数器加一。
3. 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相同，则根据预定规则（如最早被访问的项）移除其中一个。

实现

LFU算法的实现可以使用多种数据结构，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：

使用哈希表和优先队列：

1. 哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。
2. 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：

1. 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。

2. 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算法适用于以下场景：

• 数据访问具有明显的热点数据，且热点数据相对稳定。
• 需要高效管理缓存资源，减少缓存未命中率。

Go实现

<code>package lfu

import (

"container/list"

"sync"

)

type entry struct {

key any

value any

freq int

}

type LFUCache struct {

mtx sync.Mutex // protects the cache

capacity int

size int

minFreq int

cache map[any]*list.Element

frequency map[int]*list.List

}

// NewLFUCache creates a new LFU cache

func NewLFUCache(capacity int) *LFUCache {

return &LFUCache{

capacity: capacity,

cache: make(map[any]*list.Element),

frequency: make(map[int]*list.List),

}

}

// Get retrieves a value from the cache

func (c *LFUCache) Get(key any) any {

c.mtx.Lock()

defer c.mtx.Unlock()

if elem, found := c.cache[key]; found {

c.incrementFrequency(elem)

return elem.Value.(*entry).value

}

return nil

}

// Put inserts or updates a value in the cache

func (c *LFUCache) Put(key, value any) {

c.mtx.Lock()

defer c.mtx.Unlock()

if c.capacity == 0 {

return

}

if elem, found := c.cache[key]; found {

elem.Value.(*entry).value = value

c.incrementFrequency(elem)

} else {

if c.size == c.capacity {

c.evict()

}

newEntry := &entry{key, value, 1}

if c.frequency[1] == nil {

c.frequency[1] = list.New()

}

elem := c.frequency[1].PushFront(newEntry)

c.cache[key] = elem

c.minFreq = 1

c.size++

}

}

// incrementFrequency increases the frequency of a cache entry

func (c *LFUCache) incrementFrequency(elem *list.Element) {

e := elem.Value.(*entry)

oldFreq := e.freq

e.freq++

c.frequency[oldFreq].Remove(elem)

if c.frequency[oldFreq].Len() == 0 {

delete(c.frequency, oldFreq)

if c.minFreq == oldFreq {

c.minFreq++

}

}

if c.frequency[e.freq] == nil {

c.frequency[e.freq] = list.New()

}

newElem := c.frequency[e.freq].PushFront(e)

c.cache[e.key] = newElem

}

// evict removes the least frequently used cache entry

func (c *LFUCache) evict() {

list := c.frequency[c.minFreq]

elem := list.Back()

if elem != nil {

list.Remove(elem)

delete(c.cache, elem.Value.(*entry).key)

c.size--

}

}

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Author: mengbin

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