feat: add comprehensive system design interview questions
- design-seckill.md: 秒杀系统设计 - design-shorturl.md: 短链接系统设计 - design-lbs.md: LBS附近的人系统设计 - design-im.md: 即时通讯系统设计 - design-feed.md: 社交信息流系统设计 Each document includes: - Requirements analysis and data volume assessment - Technical challenges - System architecture design - Database design - Caching strategies - Scalability considerations - Practical project experience - Alibaba P7 level additional points Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# LRU 缓存实现
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## 数据结构原理
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### 什么是 LRU 缓存？
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LRU（Least Recently Used）缓存是一种缓存淘汰算法，当缓存满时，会淘汰最近最少使用的数据。它基于局部性原理，认为最近使用的数据在将来也可能被再次使用。
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### LRU 缓存的核心概念
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1. **缓存容量**：缓存能存储的最大数据量
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2. **访问时间**：数据被访问的时间戳
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3. **淘汰策略**：当缓存满时，移除最久未使用的数据
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4. **访问模式**：数据访问的时间和频率模式
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### LRU 缓存的工作原理
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1. **数据访问**：当数据被访问（读或写）时，将其标记为最近使用
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2. **数据插入**：新数据插入时，如果缓存满，先淘汰最久未使用的数据
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3. **数据查找**：查找数据时，如果存在，将其标记为最近使用
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4. **缓存维护**：维护使用顺序，确保时间复杂度高效
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## 图解说明
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```
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LRU 缓存工作流程示例：
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初始状态: [] (容量=3)
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1. 插入 A -> [A]
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2. 插入 B -> [A, B]
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3. 插入 C -> [A, B, C]
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4. 访问 A -> [A, B, C] (A 被移到头部)
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5. 揓入 D -> [B, C, D] (A 被淘汰)
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6. 访问 C -> [B, C, D] (C 被移到头部)
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7. 揓入 E -> [C, D, E] (B 被淘汰)
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访问顺序: A, B, C, A, D, C, E
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淘汰顺序: A, B
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```
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### LRU 与其他缓存策略对比
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| 策略 | 淘汰标准 | 适用场景 |
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|------|----------|----------|
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| LRU | 最近最少使用 | 一般访问模式 |
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| LFU | 最不经常使用 | 访问频率稳定 |
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| FIFO | 先进先出 | 流水式数据处理 |
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| Random | 随机淘汰 | 无法预测访问模式 |
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## Java 代码实现
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### 方法一：使用 LinkedHashMap（推荐）
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```java
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import java.util.LinkedHashMap;
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import java.util.Map;
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public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
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private final int capacity;
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public LRUCache(int capacity) {
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super(capacity, 0.75f, true);
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||||
this.capacity = capacity;
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}
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@Override
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protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
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||||
return size() > capacity;
|
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}
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// 测试用例
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public static void main(String[] args) {
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||||
LRUCache<Integer, String> cache = new LRUCache<>(3);
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cache.put(1, "A");
|
||||
cache.put(2, "B");
|
||||
cache.put(3, "C");
|
||||
System.out.println("Cache after insertion: " + cache);
|
||||
|
||||
cache.get(1);
|
||||
System.out.println("Cache after accessing 1: " + cache);
|
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|
||||
cache.put(4, "D");
|
||||
System.out.println("Cache after insertion 4: " + cache);
|
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}
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}
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```
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### 方法二：手写实现（面试重点）
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```java
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import java.util.HashMap;
|
||||
import java.util.Map;
|
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|
||||
class LRUCacheNode<K, V> {
|
||||
K key;
|
||||
V value;
|
||||
LRUCacheNode<K, V> prev;
|
||||
LRUCacheNode<K, V> next;
|
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|
||||
public LRUCacheNode(K key, V value) {
|
||||
this.key = key;
|
||||
this.value = value;
|
||||
this.prev = null;
|
||||
this.next = null;
|
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}
|
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}
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||||
|
||||
public class LRUCacheImpl<K, V> {
|
||||
private final int capacity;
|
||||
private final Map<K, LRUCacheNode<K, V>> cache;
|
||||
private final LRUCacheNode<K, V> head;
|
||||
private final LRUCacheNode<K, V> tail;
|
||||
|
||||
public LRUCacheImpl(int capacity) {
|
||||
this.capacity = capacity;
|
||||
this.cache = new HashMap<>();
|
||||
this.head = new LRUCacheNode<>(null, null);
|
||||
this.tail = new LRUCacheNode<>(null, null);
|
||||
head.next = tail;
|
||||
tail.prev = head;
|
||||
}
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|
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// 获取数据
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public V get(K key) {
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||||
if (!cache.containsKey(key)) {
|
||||
return null;
|
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}
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||||
|
||||
LRUCacheNode<K, V> node = cache.get(key);
|
||||
moveToHead(node);
|
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return node.value;
|
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}
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// 插入数据
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public void put(K key, V value) {
|
||||
if (cache.containsKey(key)) {
|
||||
// 更新已有节点
|
||||
LRUCacheNode<K, V> node = cache.get(key);
|
||||
node.value = value;
|
||||
moveToHead(node);
|
||||
} else {
|
||||
// 创建新节点
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||||
LRUCacheNode<K, V> newNode = new LRUCacheNode<>(key, value);
|
||||
cache.put(key, newNode);
|
||||
addToHead(newNode);
|
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|
||||
// 淘汰策略
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if (cache.size() > capacity) {
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||||
LRUCacheNode<K, V> last = removeTail();
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||||
cache.remove(last.key);
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}
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}
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}
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||||
// 移除指定节点
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public void remove(K key) {
|
||||
if (!cache.containsKey(key)) {
|
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return;
|
||||
}
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|
||||
LRUCacheNode<K, V> node = cache.get(key);
|
||||
removeNode(node);
|
||||
cache.remove(key);
|
||||
}
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||||
// 清空缓存
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public void clear() {
|
||||
cache.clear();
|
||||
head.next = tail;
|
||||
tail.prev = head;
|
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}
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// 获取缓存大小
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public int size() {
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return cache.size();
|
||||
}
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// 检查是否包含键
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||||
public boolean containsKey(K key) {
|
||||
return cache.containsKey(key);
|
||||
}
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||||
// 辅助方法：添加到头部
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||||
private void addToHead(LRUCacheNode<K, V> node) {
|
||||
node.prev = head;
|
||||
node.next = head.next;
|
||||
head.next.prev = node;
|
||||
head.next = node;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 辅助方法：移除节点
|
||||
private void removeNode(LRUCacheNode<K, V> node) {
|
||||
node.prev.next = node.next;
|
||||
node.next.prev = node.prev;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 辅助方法：移动到头部
|
||||
private void moveToHead(LRUCacheNode<K, V> node) {
|
||||
removeNode(node);
|
||||
addToHead(node);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 辅助方法：移除尾部节点
|
||||
private LRUCacheNode<K, V> removeTail() {
|
||||
LRUCacheNode<K, V> last = tail.prev;
|
||||
removeNode(last);
|
||||
return last;
|
||||
}
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||||
// 打印缓存内容
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||||
public void printCache() {
|
||||
LRUCacheNode<K, V> current = head.next;
|
||||
while (current != tail) {
|
||||
System.out.print("(" + current.key + "=" + current.value + ") ");
|
||||
current = current.next;
|
||||
}
|
||||
System.out.println();
|
||||
}
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// 测试用例
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public static void main(String[] args) {
|
||||
LRUCacheImpl<Integer, String> cache = new LRUCacheImpl<>(3);
|
||||
|
||||
System.out.println("Inserting 1, 2, 3");
|
||||
cache.put(1, "A");
|
||||
cache.put(2, "B");
|
||||
cache.put(3, "C");
|
||||
cache.printCache();
|
||||
|
||||
System.out.println("Accessing 1");
|
||||
cache.get(1);
|
||||
cache.printCache();
|
||||
|
||||
System.out.println("Inserting 4");
|
||||
cache.put(4, "D");
|
||||
cache.printCache();
|
||||
|
||||
System.out.println("Removing 2");
|
||||
cache.remove(2);
|
||||
cache.printCache();
|
||||
|
||||
System.out.println("Clearing cache");
|
||||
cache.clear();
|
||||
cache.printCache();
|
||||
}
|
||||
}
|
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```
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### 方法三：使用双向队列（Deque）
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```java
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import java.util.Deque;
|
||||
import java.util.HashMap;
|
||||
import java.util.LinkedList;
|
||||
import java.util.Map;
|
||||
|
||||
public class LRUCacheWithDeque<K, V> {
|
||||
private final int capacity;
|
||||
private final Map<K, V> cache;
|
||||
private final Deque<K> accessQueue;
|
||||
|
||||
public LRUCacheWithDeque(int capacity) {
|
||||
this.capacity = capacity;
|
||||
this.cache = new HashMap<>();
|
||||
this.accessQueue = new LinkedList<>();
|
||||
}
|
||||
|
||||
public V get(K key) {
|
||||
if (!cache.containsKey(key)) {
|
||||
return null;
|
||||
}
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||||
|
||||
// 更新访问顺序
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||||
accessQueue.remove(key);
|
||||
accessQueue.addFirst(key);
|
||||
return cache.get(key);
|
||||
}
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||||
|
||||
public void put(K key, V value) {
|
||||
if (cache.containsKey(key)) {
|
||||
// 更新已有数据
|
||||
cache.put(key, value);
|
||||
accessQueue.remove(key);
|
||||
accessQueue.addFirst(key);
|
||||
} else {
|
||||
// 添加新数据
|
||||
if (cache.size() >= capacity) {
|
||||
// 淘汰最久未使用的数据
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||||
K lruKey = accessQueue.removeLast();
|
||||
cache.remove(lruKey);
|
||||
}
|
||||
cache.put(key, value);
|
||||
accessQueue.addFirst(key);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
## 时间复杂度分析
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||||
### 操作时间复杂度
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||||
| 操作 | 时间复杂度 | 说明 |
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|------|------------|------|
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||||
| get(K) | O(1) | 哈希查找 + 双向链表操作 |
|
||||
| put(K,V) | O(1) | 哈希查找 + 双向链表操作 |
|
||||
| remove(K) | O(1) | 哈希删除 + 双向链表操作 |
|
||||
| clear() | O(1) | 清空哈希表和链表 |
|
||||
| size() | O(1) | 哈希表大小 |
|
||||
|
||||
### 空间复杂度
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|
||||
- O(n) - 存储 n 个键值对
|
||||
- 需要额外空间维护双向链表结构
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||||
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||||
### 性能分析
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||||
1. **最优实现**：HashMap + 双向链表 = O(1) 所有操作
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||||
2. **次优实现**：LinkedHashMap = O(1) 操作，但依赖 JDK 实现
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||||
3. **最差实现**：数组 + 遍历 = O(n) 操作
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||||
|
||||
## 实际应用场景
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### 1. Web 服务器缓存
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||||
- **静态资源缓存**：CSS、JS、图片文件
|
||||
- **页面缓存**：动态生成的 HTML 页面
|
||||
- **API 响应缓存**：频繁调用的 API 结果
|
||||
|
||||
```java
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||||
// Web 缓存示例
|
||||
public class WebCache {
|
||||
private final LRUCache<String, HttpResponse> cache;
|
||||
|
||||
public WebCache(int maxSize) {
|
||||
this.cache = new LRUCacheImpl<>(maxSize);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public HttpResponse getPage(String url) {
|
||||
HttpResponse response = cache.get(url);
|
||||
if (response == null) {
|
||||
response = fetchFromOrigin(url);
|
||||
cache.put(url, response);
|
||||
}
|
||||
return response;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2. 数据库查询缓存
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||||
- **ORM 缓存**：Hibernate、MyBatis 一级/二级缓存
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||||
- **查询结果缓存**：复杂查询结果的缓存
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||||
```java
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// 数据库缓存示例
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public class QueryCache {
|
||||
private final LRUCache<String, ResultSet> queryCache;
|
||||
|
||||
public QueryCache(int maxSize) {
|
||||
this.queryCache = new LRUCacheImpl<>(maxSize);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public ResultSet executeQuery(String sql) {
|
||||
ResultSet result = queryCache.get(sql);
|
||||
if (result == null) {
|
||||
result = executeSql(sql);
|
||||
if (result != null) {
|
||||
queryCache.put(sql, result);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 内存数据库
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||||
- **Redis 缓存策略**：`maxmemory-policy allkeys-lru`
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||||
- **本地缓存**：Ehcache、Caffeine
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||||
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||||
```java
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// 本地缓存示例
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||||
public class LocalCache {
|
||||
private final LRUCache<String, Object> cache;
|
||||
|
||||
public LocalCache(int maxSize) {
|
||||
this.cache = new LRUCacheImpl<>(maxSize);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public <T> T get(String key, Class<T> type) {
|
||||
Object value = cache.get(key);
|
||||
return type.cast(value);
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void put(String key, Object value) {
|
||||
cache.put(key, value);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### 4. 消息队列缓冲
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||||
- **消息去重**：防止重复处理消息
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||||
- **请求合并**：合并短时间内多个相同请求
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||||
|
||||
```java
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||||
// 消息队列缓冲示例
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||||
public class MessageBuffer {
|
||||
private final LRUCache<String, Message> messageBuffer;
|
||||
private final Queue<Message> messageQueue;
|
||||
|
||||
public MessageBuffer(int maxSize) {
|
||||
this.messageBuffer = new LRUCacheImpl<>(maxSize);
|
||||
this.messageQueue = new LinkedList<>();
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void addMessage(Message message) {
|
||||
String key = message.getId();
|
||||
if (!messageBuffer.containsKey(key)) {
|
||||
messageBuffer.put(key, message);
|
||||
messageQueue.add(message);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 与其他缓存策略的对比
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||||
|
||||
| 策略 | 时间复杂度 | 适用场景 | 优点 | 缺点 |
|
||||
|------|------------|----------|------|------|
|
||||
| LRU | O(1) | 一般访问模式 | 实现简单，效果好 | 对突发访问敏感 |
|
||||
| LFU | O(1) | 频率稳定场景 | 更好处理热点数据 | 实现较复杂 |
|
||||
| FIFO | O(1) | 流水式数据 | 实现简单 | 可能淘汰有用数据 |
|
||||
| Random | O(1) | 随机访问模式 | 实现最简单 | 性能不稳定 |
|
||||
|
||||
### LRU 的优缺点
|
||||
|
||||
**优点**：
|
||||
- 实现简单，易于理解
|
||||
- 性能稳定，时间复杂度 O(1)
|
||||
- 对大多数场景效果良好
|
||||
- JDK 已有成熟实现
|
||||
|
||||
**缺点**：
|
||||
- 对突发访问敏感（缓存污染）
|
||||
- 需要额外维护访问顺序
|
||||
- 内存占用相对较大
|
||||
- 无法区分临时访问和频繁访问
|
||||
|
||||
## 常见面试问题
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||||
### Q1: 如何实现 LRU 缓存？为什么选择 HashMap + 双向链表？
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||||
**答**：
|
||||
1. **HashMap** 提供 O(1) 时间复杂度的查找
|
||||
2. **双向链表** 维护访问顺序，头节点最近访问，尾节点最久未访问
|
||||
3. 结合使用可实现所有操作的 O(1) 时间复杂度
|
||||
4. 其他方案（如数组）时间复杂度较高
|
||||
|
||||
### Q2: LRU 缓存存在什么问题？如何改进？
|
||||
**答**：
|
||||
**存在的问题**：
|
||||
- 缓存污染：一次性大量访问可能导致有用数据被淘汰
|
||||
- 无法区分临时访问和频繁访问
|
||||
|
||||
**改进方案**：
|
||||
1. **LFU (Least Frequently Used)**：记录访问频率
|
||||
2. **2Q (Two Queues)**：分为缓存队列和保留队列
|
||||
3. **ARC (Adaptive Replacement Cache)**：结合 LRU 和 LFU
|
||||
4. **LRU-K**：记录最近 K 次访问历史
|
||||
|
||||
### Q3: 缓存容量如何确定？
|
||||
**答**：
|
||||
考虑因素：
|
||||
1. **内存限制**：系统可用内存大小
|
||||
2. **访问模式**：数据访问频率和大小分布
|
||||
3. **性能要求**：需要达到的响应时间
|
||||
4. **命中率目标**：期望的缓存命中率
|
||||
5. **业务特点**：数据的时效性和重要性
|
||||
|
||||
### Q4: 如何处理缓存并发问题？
|
||||
**答**：
|
||||
解决方案：
|
||||
1. **使用线程安全容器**：如 `ConcurrentHashMap`
|
||||
2. **添加同步锁**：方法或代码块同步
|
||||
3. **使用读写锁**：提高并发性能
|
||||
4. **不可变对象**：避免并发修改问题
|
||||
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||||
```java
|
||||
// 线程安全的 LRU 缓存
|
||||
public class ThreadSafeLRUCache<K, V> {
|
||||
private final LRUCacheImpl<K, V> cache;
|
||||
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
|
||||
|
||||
public V get(K key) {
|
||||
lock.readLock().lock();
|
||||
try {
|
||||
return cache.get(key);
|
||||
} finally {
|
||||
lock.readLock().unlock();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
public void put(K key, V value) {
|
||||
lock.writeLock().lock();
|
||||
try {
|
||||
cache.put(key, value);
|
||||
} finally {
|
||||
lock.writeLock().unlock();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Q5: 如何处理缓存穿透、击穿、雪崩？
|
||||
**答**：
|
||||
**缓存穿透**：
|
||||
- 查询不存在的数据
|
||||
- 解决方案：布隆过滤器、空值缓存
|
||||
|
||||
**缓存击穿**：
|
||||
- 大量请求同时查询过期热点数据
|
||||
- 解决方案：互斥锁、永不过期
|
||||
|
||||
**缓存雪崩**：
|
||||
- 大量缓存同时失效
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- 解决方案：随机过期时间、集群部署
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