一种简单的LRU cache设计 C++

最近在工作中需要用到LRU cache用作缓存来提高性能，经过查阅各种资料，了解了其运行的机制，如下：

LRU cache可以用于在内存中保持当前的热点数据，下面实现一个有大小限制的lru cache，相关如下：

1. 模板化；

2. 利用std::unordered_map实现o(1)查找，利用std::list实现o(1)删除 (双链表+hash表）；

3. 用map保持key和结点在链表中的位置(iterator)

4. 需要同时考虑如下情况：

put操作：

（1）如果当前key存在，则将对于的结点剪切到链表的头部，同时更新哈希表中value的值；

（2）如果当前key不存在于hash表中，且元素个数已经达到最大值，则删除链表的最后一个结点，同时把新结点插入到链表的头部，同时更新hash表（增加新节点和删除旧结点表项）；

get操作：

（1）检查当前hash表中是否有该key，如果存在，则将该key对应的结点move到list的头部,并同步获取map的value；

（2）如果hash表中不存在该key，则返回false；

主要的代码如下：

void put(const key_t& key, const value_t& value) {
if (cache_items_map_.count(key) > 0) { // find the key
list_iterator_t iter = cache_items_map_[key];
iter->second = value;
cache_items_list_.splice(cache_items_list_.begin(), cache_items_list_, iter); // move to header
} else {
if (cache_items_list_.size() >= max_size_) {
cache_items_map_.erase(cache_items_list_.back().first); // remove the last element from list
cache_items_list_.pop_back(); // remove the last element in list
}

//insert new element to map and list
cache_items_list_.push_front(key_value_pair_t(key, value));
cache_items_map_[key] = cache_items_list_.begin();
}
}

bool get(const key_t& key, value_t& value) {
map_iterator_t it = cache_items_map_.find(key);
if (it == cache_items_map_.end()) {
return false;
} else {
cache_items_list_.splice(cache_items_list_.begin(), cache_items_list_, it->second);
value = it->second->second;
return true;
}
}

std::list<key_value_pair_t> cache_items_list_;
boost::unordered_map<key_t, list_iterator_t> cache_items_map_;
int64_t max_size_;
经过测试，达到了预期的结果。

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