6.3.1 一个关于用户信息的需求
现在公司的业务越来越复杂，我们需要抽出一个用户系统，向各个业务系统提供用户的基本信息。
业务方对用户信息的查询频率很高，一定要注意性能问题哦。
放心吧，交给我，妥妥的！
用户信息当然是存放在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高，显然不能在每一次请求时都去查询数据库。
所以，小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存，每当查找一个用户时会先在哈希表中进行查询，以此来提高访问的性能。
很快，用户系统上线了，小灰美美地休息了几天。
一个多月之后……
小灰，小灰，大事不好了！
哦，出了什么事？
线上服务器宕机了！
让我看看……糟了，是内存溢出了，用户数量越来越多，当初设计的哈希表把内存给撑爆了，赶紧重启吧!
可是以后该怎么办呢？我们能不能给服务器的硬件升级，或者加几台服务器呀？
可是咱们公司没钱呀？！
那我能不能在内存快耗尽的时候，随机删掉一半用户缓存呢？
唉，这样也不妥，如果删掉的用户信息，正好是被高频查询的用户，会影响系统性能的。
6.3.2 用算法解决问题
小灰，你怎么日渐消瘦了啊？
唉，还不是被一个需求折腾的！
事情是这样子的……（小灰把工作中的难题告诉了大黄）
小灰，你听说过LRU算法吗？
只听说过URL，没听说过LRU，那是什么鬼？
LRU全称Least Recently Used，也就是最近最少使用的意思，是一种内存管理算法，该算法最早应用于Linux操作系统。
这个算法基于一种假设：长期不被使用的数据，在未来被用到的几率也不大。因此，当数据所占内存达到一定阈值时，我们要移除掉最近最少被使用的数据。
原来如此，这个算法正好对我的用户系统有帮助！可以在内存不够时，从哈希表中移除一部分很少被访问的用户。
可是，我怎么知道哈希表中哪些Key-Value最近被访问过，哪些没被访问过？总不能给每一个Value加上时间戳，然后遍历整个哈希表吧？
这就涉及LRU算法的精妙所在了。在LRU算法中，使用了一种有趣的数据结构，这种数据结构叫作哈希链表。
什么是哈希链表呢？
我们都知道，哈希表是由若干个Key-Value组成的。在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。
在哈希链表中，这些Key-Value不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。
这样一来，原本无序的哈希表就拥有了固定的排列顺序。
可是，这哈希链表和LRU算法有什么关系呢？
依靠哈希链表的有序性，我们可以把Key-Value按照最后的使用时间进行排序。
让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路。
1. 假设使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照被访问的时间顺序依次从链表右端插入的。
2. 如果这时业务方访问用户5，由于哈希链表中没有用户5的数据，需要从数据库中读取出来，插入到缓存中。此时，链表最右端是最新被访问的用户5，最左端是最近最少被访问的用户1。
3. 接下来，如果业务方访问用户2，哈希链表中已经存在用户2的数据，这时我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入链表的最右端。此时，链表的最右端变成了最新被访问的用户2，最左端仍然是最近最少被访问的用户1。
4. 接下来，如果业务方请求修改用户4的信息。同样的道理，我们会把用户4从原来的位置移动到链表的最右侧，并把用户信息的值更新。这时，链表的最右端是最新被访问的用户4，最左端仍然是最近最少被访问的用户1。
5. 后来业务方又要访问用户6，用户6在缓存里没有，需要插入哈希链表中。假设这时缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少被访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除，然后再把用户6插入最右端的位置。
以上，就是LRU算法的基本思路。
明白了，这真是个巧妙的算法！那么LRU算法怎么用代码来实现呢？
虽然Java中的LinkedHashMap已经对哈希链表做了很好的实现，但为了加深印象，我们还是自己写代码来简单实现一下吧。
1. private Node head;
2. private Node end;
3. // 缓存存储上限
4. private int limit;
5.
6. private HashMap
7.
8. public LRUCache(int limit) {
9. this.limit = limit;
10. hashMap = new HashMap
11. }
12.
13. public String get(String key) {
14. Node node = hashMap.get(key);
15. if (node == null){
16. return null;
17. }
18. refreshNode(node);
19. return node.value;
20. }
21.
22. public void put(String key, String value) {
23. Node node = hashMap.get(key);
24. if (node == null) {
25. //如果Key 不存在，则插入Key-Value
26. if (hashMap.size() >= limit) {
27. String oldKey = removeNode(head);
28. hashMap.remove(oldKey);
29. }
30. node = new Node(key, value);
31. addNode(node);
32. hashMap.put(key, node);
33. }else {
34. //如果Key 存在，则刷新Key-Value
35. node.value = value;
36. refreshNode(node);
37. }
38. }
39.
40. public void remove(String key) {
41. Node node = hashMap.get(key);
42. removeNode(node);
43. hashMap.remove(key);
44. }
45.
46. /**
47. * 刷新被访问的节点位置
48. * @param node 被访问的节点
49. */
50. private void refreshNode(Node node) {
51. //如果访问的是尾节点，则无须移动节点
52. if (node == end) {
53. return;
54. }
55. //移除节点
56. removeNode(node);
57. //重新插入节点
58. addNode(node);
59. }
60.
61. /**
62. * 删除节点
63. * @param node 要删除的节点
64. */
65. private String removeNode(Node node) {
66. if(node == head && node == end){
67. //移除唯一的节点
68. head = null;
69. end = null;
70. }else if(node == end){
71. //移除尾节点
72. end = end.pre;
73. end.next = null;
74. }else if(node == head){
75. //移除头节点
76. head = head.next;
77. head.pre = null;
78. }else {
79. //移除中间节点
80. node.pre.next = node.next;
81. node.next.pre = node.pre;
82. }
83. return node.key;
84. }
85.
86. /**
87. * 尾部插入节点
88. * @param node 要插入的节点
89. */
90. private void addNode(Node node) {
91. if(end != null) {
92. end.next = node;
93. node.pre = end;
94. node.next = null;
95. }
96. end = node;
97. if(head == null){
98. head = node;
99. }
100.}
101.
102.class Node {
103. Node(String key, String value){
104. this.key = key;
105. this.value = value;
106. }
107. public Node pre;
108. public Node next;
109. public String key;
110. public String value;
111.}
112.
113.public static void main(String[] args) {
114. LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
115. lruCache.put("001", " 用户1信息");
116. lruCache.put("002", " 用户1信息");
117. lruCache.put("003", " 用户1信息");
118. lruCache.put("004", " 用户1信息");
119. lruCache.put("005", " 用户1信息");
120. lruCache.get("002");
121. lruCache.put("004", " 用户2信息更新");
122. lruCache.put("006", " 用户6信息");
123. System.out.println(lruCache.get("001"));;
124. System.out.println(lruCache.get("006"));;
125.}
需要注意的是，这段代码不是线程安全的代码，要想做到线程安全，需要加上synchronized修饰符。
小灰，对于用户系统的需求，你也可以使用缓存数据库Redis来实现，Redis底层也实现了类似LRU的回收算法。
啊，你怎么不早说？我直接用Redis就好了，省得费这么大劲去研究LRU算法。
千万不能这么想，底层原理和算法还是需要学习的，这样才能让我们更好地去选择技术方案，排查疑难问题。
好了，关于LRU算法就介绍到这里，咱们下一节再会！