深入理解Go HashMap緩存的緩存淘汰算法

Go的map類型是一個內置的數據結構，它提供了快速的鍵值對存儲。然而，map在默認情況下并沒有內置的緩存淘汰機制。如果你想要實現一個帶有緩存淘汰功能的HashMap，你需要自己設計一個數據結構來管理鍵值對以及它們的訪問頻率。

以下是一個簡單的示例，展示了如何實現一個帶有LRU（最近最少使用）緩存淘汰算法的HashMap：

package main

import (
	"container/list"
	"fmt"
)

type LRUCache struct {
	capacity int
	cache    map[int]*list.Element
	ll       *list.List
}

type entry struct {
	key   int
	value int
}

func NewLRUCache(capacity int) *LRUCache {
	return &LRUCache{
		capacity: capacity,
		cache:    make(map[int]*list.Element),
		ll:       list.New(),
	}
}

func (c *LRUCache) Get(key int) (int, bool) {
	if elem, ok := c.cache[key]; ok {
		c.ll.MoveToFront(elem)
		return elem.Value.(*entry).value, true
	}
	return 0, false
}

func (c *LRUCache) Put(key, value int) {
	if elem, ok := c.cache[key]; ok {
		c.ll.MoveToFront(elem)
		elem.Value.(*entry).value = value
	} else {
		if len(c.cache) >= c.capacity {
			last := c.ll.Back()
			delete(c.cache, last.Value.(*entry).key)
			c.ll.Remove(last)
		}
		newElem := c.ll.PushFront(&entry{key: key, value: value})
		c.cache[key] = newElem
	}
}

func main() {
	cache := NewLRUCache(2)
	cache.Put(1, 1)
	cache.Put(2, 2)
	fmt.Println(cache.Get(1)) // returns 1
	cache.Put(3, 3)           // evicts key 2
	fmt.Println(cache.Get(2)) // returns nil (not found)
	cache.Put(4, 4)           // evicts key 1
	fmt.Println(cache.Get(1)) // returns nil (not found)
	fmt.Println(cache.Get(3)) // returns 3
	fmt.Println(cache.Get(4)) // returns 4
}

在這個示例中，我們定義了一個LRUCache結構體，它包含以下部分：

• capacity：緩存的容量。
• cache：一個映射，用于存儲鍵和對應的列表元素。
• ll：一個雙向鏈表，用于存儲鍵值對。

我們還定義了一個entry結構體，用于表示鏈表中的每個元素，包含鍵和值。

LRUCache提供了兩個主要方法：

• Get(key int) (int, bool)：獲取鍵對應的值。如果鍵存在，將其移動到鏈表的前端，并返回值。如果鍵不存在，返回false。
• Put(key, value int)：插入或更新鍵值對。如果鍵已存在，更新其值并將其移動到鏈表的前端。如果鍵不存在，檢查緩存是否已滿。如果緩存已滿，刪除鏈表尾部的元素，然后插入新元素。如果緩存未滿，直接插入新元素。

這個示例展示了如何使用Go的container/list包來實現一個簡單的LRU緩存。你可以根據需要調整這個實現，例如使用其他緩存淘汰算法（如LFU）或增加更多的功能（如設置過期時間）。