LRU算法在后端工程师面试中，是一个比较常出现的题目，这篇文章带大家一起，理解LRU算法，并最终用Python轻松实现一个基于LRU算法的缓存。

缓存是什么

先看一张图，当我们访问网页，浏览器会给服务器发请求，服务器会经过一系列的运算，把页面返回给浏览器。

当有多个浏览器同时访问的时候，就会在短时间内发起多个请求，而服务器对每一个请求都要进行一系列相同的操作。重复工作不仅浪费资源，还可能导致响应速度变慢。

而缓存则可以把服务器返回的页面保存下来，当有其他的浏览器再访问时候，就不必劳服务器大驾，直接由缓存返回页面。为了保证响应速度，缓存通常是基于比较昂贵的硬件，比如RAM，这就决定了我们很难用大量的缓存把所有的页面都存下来，当恰好没有缓存浏览器请求的页面时，依然需要请求服务器。由于缓存容量有限，而数据量无限（互联网每天新产生的页面数无法估计），就需要把好刚用在刀刃上，缓存那些最有用的信息。

LRU是什么

LRU是一种缓存淘汰算法（在OS中也叫内存换页算法），由于缓存空间是有限的，所以要淘汰缓存中不常用的数据，留下常用的数据，达到缓存效率的最大化。LRU就是这样一种决定“淘汰谁留下谁”的算法，LRU是Least recently used的缩写，从字面意思“最近最少使用”，我们就可以理解LRU的淘汰规则。

LRU的淘汰逻辑

我们用一张图来描述LRU的淘汰逻辑，图中的缓存是一个列表结构，上面是头结点下面是尾节点，缓存容量为8（8个小格子）：

有新数据（意味着数据之前没有被缓存过）时，加入到列表头

缓存到达最大容量时，需要淘汰数据多出来的数据，此时淘汰列表尾部的数据

当缓存中有数据被命中，则将数据移动到列表头部（相当于新加入缓存）

按上面的逻辑我们可以看到，一个数据如果经常被访问就会不断地被移动到列表头部，不会被淘汰出缓存，而越不经常访问的数据，越容易被挤出缓存。

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20行Python代码实践LRU

接下来我们用Python来实现一个采用LRU算法的缓存。

从前面的文章中我们可以知道，缓存简化下来就两个功能，一个是往里装数据（缓存数据），一个是往外吐数据（命中缓存），所以我们的缓存对外只需要put和get两个接口就可以了。

按照前面的示意图，缓存内部我们只需要有一个列表（list）就可以实现LRU逻辑，不过用列表虽然能实现逻辑，但是在判断是否命中缓存时，速度可能非常慢（列表需要遍历才能知道数据有没有在里面）。在Python中，我们可以用基于hash的结构，比如字典（dict）或集合（set），来快速判断数据是否存在，解决列表实现的性能问题。但是字典和集合又是没有顺序的，如果能有一种既能排序，又是基于hash存储的数据结构，就好了。

在Python的collections包中，已经内置了这种实用的结构OrderedDict，OrderedDict是dict的子类，但是存储在内部的元素是有序的（列表的特点）。

解决了数据结构的问题，我们可以直接上手写逻辑了，代码如下：

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity):

        self.capacity = capacity

        self.queue = collections.OrderedDict()

    def get(self, key):

        if key not in self.queue:

            return -1 // 要找的数据不在缓存中返回-1

        value = self.queue.pop(key) // 将命中缓存的数据移除

        self.queue[key] = value // 将命中缓存的数据重新添加到头部

        return self.queue[key]

    def put(self, key, value):

        if key in self.queue: // 如果已经在缓存中，则先移除老的数据

            self.queue.pop(key)

        elif len(self.queue.items()) == self.capacity:

            self.queue.popitem(last=False) // 如果不在缓存中并且到达最大容量，则把最后的数据淘汰

        self.queue[key] = value // 将新数据添加到头部

下次面试在遇到LRU的题目，是不是就胸有成竹了？