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本文轉載自微信公眾號「小林coding」，作者小林coding。轉載本文請聯(lián)系小林coding公眾號。

大家好，我是小林。

前幾天，我寫一篇感受計算機基礎之美的文章：堅持一年了

里面介紹了個心跳服務的宕機判斷算法，當時只是理論分析了下使用 LRU 算法來實現，沒有手撕代碼。

今天，就帶大家手撕 LRU 算法，先讓大家回顧下案例，然后后面就進行代碼講解。

宕機判斷算法的設計

心跳服務主要做兩件事情：

• 發(fā)現宕機的主機;
• 發(fā)現上線的主機。

這個心跳服務最關鍵是判斷宕機的算法。

如果采用暴力遍歷所有主機的方式來找到超時的主機，在面對只有幾百臺主機的場景是沒問題，但是這個算法會隨著主機越多，算法復雜度也會上升，程序的性能也就會急劇下降。

所以，我們應該設計一個可以應對超大集群規(guī)模的宕機判斷算法。

我們先來思考下，心跳包應該有什么數據結構來管理?

心跳包里的內容是有主機上報的時間信息的，也就是有時間關系的，那么可以用「雙向鏈表」構成先入先出的隊列，這樣就保存了心跳包的時序關系。

由于采用的數據結構是雙向鏈表，所以隊尾插入和隊頭刪除操作的時間復雜度是 O(1)。

如果有新的心跳包，則將其插入到雙向鏈表的尾部，那么最老的心跳包就是在雙向鏈表的頭部，這樣在尋找宕機的主機時，只要看雙向鏈表頭部最老的心跳包，距現在是否超過 5 秒，如果超過 5秒 則認為該主機宕機，然后將其從雙向鏈表中刪除。

細心的同學肯定發(fā)現了個問題，就是如果一個主機的心跳包已經在隊列中，那么下次該主機的心跳包要怎么處理呢?

為了維持隊列里的心跳包是主機最新上報的，所以要先找到該主機舊的心跳包，然后將其刪除，再把新的心跳包插入到雙向鏈表的隊尾。

問題來了，在隊列找到該主機舊的心跳包，由于數據結構是雙向鏈表，所以這個查詢過程的時間復雜度時 O(N)，也就是說隨著隊列里的元素越多，會越影響程序的性能，這一點我們必須優(yōu)化。

查詢效率最好的數據結構就是「哈希表」了，時間復雜度只有 O(1)，因此我們可以加入這個數據結構來優(yōu)化。

哈希表的 Key 是主機的 IP 地址，Value 包含主機在雙向鏈表里的節(jié)點，這樣我們就可以通過哈希表輕松找到該主機在雙向鏈表中的位置。

這樣，每當收到心跳包時，先判斷其在不在哈希表里。

• 如果不存在哈希表里，說明是新主機上線，先將其插入到雙向鏈表的尾部，然后將該主機的 IP 作為 Key，主機在雙向鏈表的節(jié)點作為 Value 插入到哈希表。
• 如果存在哈希表里，說明主機已經上線過，先通過查詢哈希表，找到該主機在雙向鏈表里舊的心跳包的節(jié)點，然后就可以通過該節(jié)點將其從雙向鏈表中刪除，最后將新的心跳包插入到雙向鏈表的隊尾，同時更新哈希表。

可以看到，上面這些操作全都是 O(1)，不管集群規(guī)模多大，時間復雜度都不會增加，但是代價就是內存占用會越多，這個就是以空間換時間的方式。

有個細節(jié)的問題，不知道大家發(fā)現了沒有，就是為什么隊列的數據結構采用雙向鏈表，而不是單向鏈表?

因為雙向鏈表比單向鏈表多了個 pre 的指針，可以通過其找到上一個節(jié)點，那么在刪除中間節(jié)點的時候，就可以直接刪除，而如果是單向鏈表在刪除中間的時候，我們得先通過遍歷找到需被刪除節(jié)點的上一個節(jié)點，才能完成刪除操作，這里中間多了個遍歷操作。

既然引入哈希表，那我們在判斷出有主機宕機了(檢查雙向鏈表隊頭的主機是否超時)，除了要將其從雙向鏈表中刪除，也要從哈希表中刪除。

要將主機從哈希表刪除，首先我們要知道主機的 IP，因為這是哈希表的 Key。

雙向鏈表存儲的內容必須包含主機的 IP 信息，那為了更快查詢到主機的 IP，雙向鏈表存儲的內容可以是一個鍵值對(Key-Value)，其 Key 就是主機的 IP，Value 就是主機的信息。

這樣，在發(fā)現雙向鏈表中頭部的節(jié)點超時了，由于節(jié)點的內容是鍵值對，于是就能快速地從該節(jié)點獲取主機的 IP ，知道了主機的 IP 信息，就能把哈希表中該主機信息刪除。

至此，就設計出了一個高性能的宕機判斷算法，主要用了數據結構：哈希表 + 雙向鏈表，通過這個組合，查詢 + 刪除 + 插入操作的時間復雜度都是 O(1)，以空間換時間的思想，這就是數據結構與算法之美!

熟悉算法的同學應該感受出來了，上面這個算法就是類 LRU 算法，用于淘汰最近最久使用的元素的場景，該算法應用范圍很廣的，操作系統(tǒng)、Redis、MySQL 都有使用該算法。

手撕 LRU 算法

在很多大廠面試的時候，經常會考察 LRU 算法，甚至會要求手寫出來，之前就有朋友在面試鵝廠的時候，當初就要手寫 LRU 算法。

今天，就帶大家用 C++ 語言手撕 LRU 算法，我們就采用上面討論的「哈希表 + 雙向鏈表」這兩個數據結構來實現該算法。

為了要實現 LRU 算法， 鏈表的隊頭要保持是最近訪問或者新加入的數據，鏈表的隊尾要保持是最久未被訪問的，這樣我們在淘汰最久未訪問的時候會很簡單，然后哈希表用于快速查找節(jié)點。

雙向鏈表，存放的內容是鍵值對。

typedef std::pair<int key, std::string value> Pair; 
typedef std::list<Pair> List; 

哈希表，存放的是鏈表節(jié)點。

typedef std::map<int key, typename List::iterator> Map; 

知道了數據結構后，然后實現兩個函數，分別是 put 用于加入數據，get 用戶獲取數據，

我這里定義了個 LRUCache 模板類，如下：

接下來，看看存放數據的 put 方法實現的方式，如下：

說一下 put 方法的實現思路。

首先，通過哈希表查找是否存在該 Key：

• 如果存在則表示有老數據，那么就需要將老數據先從鏈表和哈希表里刪除，然后再將新的數據重新加入到鏈表的隊頭，同時該鏈表節(jié)點存放到哈希表里，這樣鏈表里就維護了該 key 數據是最熱的。
• 如果哈希表不存在該 Key，則認為是新的數據，直接將其加入到鏈表的隊頭，并把該鏈表節(jié)點更新到哈希表里。

接著，檢查鏈表的元素大小是否超過了 LRU 容量，如果超過了，就要將鏈表的隊尾元素移除，同時也將該節(jié)點從哈希表中刪除。

然后，我們再來看看 get 方法的實現方式，如下：

首先先在哈希表中查找是否存在該 key：

• 如果不存在，則返回 false;
• 如果存在，則鏈表要將數據刪除，然后再數據加入到鏈表隊頭，目的是為了維持鏈表隊頭是最近訪問的數據。

主要的兩個函數已經介紹完了，這里貼一下整個實現的代碼：

接下來跑一下測試用例。

創(chuàng)建了一個容量為 3 的 LRUCache 對象，然后使用 put 函數加入 3 組 key-value，這時鏈表的順序是 key:3(隊頭) -> key:2 -> key:1(隊尾)。

然后通過 get 訪問 key:1 的元素，這時鏈表的順序變?yōu)?key:1(隊頭) -> key:3 -> key:2(隊尾)。

接著，put 加入 key:4 元素，由于鏈表的大小超過了定義的 LRUCache 的容量，于是就會移除隊尾的元素，也就是 key:2。

最后看到，就無法訪問 key:2 元素的了，運行結果如下。

好了，LRU 算法手撕就到了啦。

我是小林，今天你比昨天更博學了嗎?