【Golang】Groupcache中的lru算法实现｜青训营笔记Groupcache 是一个用于缓存的 Go 语言库

Groupcache 是一个用于缓存的 Go 语言库，由 Google 开发。它提供了一个分布式缓存系统，其中包含了 LRU（最近最少使用）算法的实现。

在 Groupcache 中，LRU 算法用于管理缓存的淘汰策略。当缓存空间满时，LRU 算法会淘汰最近最少使用的缓存项，以便为新的缓存项腾出空间。

在Groupcache的目录结构当中，有一个lru目录，这里就存放了其lru算法的实现，我们来看一下其具体实现过程~

lru算法中最重要的是Cache结构体，定义如下：其包含如下字段：

以下是 Groupcache 中 LRU 算法的基本实现原理：

Groupcache 使用一个双向链表（Doubly Linked List）来维护缓存项的顺序。链表的头部表示最近使用的缓存项，链表的尾部表示最久未使用的缓存项。
每个缓存项都有一个对应的节点（Node），该节点包含了缓存项的键（Key）和值（Value），以及指向前一个节点和后一个节点的指针。
当一个缓存项被访问时，它会被移动到链表的头部，表示它是最近使用的。这是通过以下步骤实现的：
- 如果缓存项已存在于链表中，将其从原位置移除。
- 将缓存项的节点插入到链表的头部。

通过以上步骤，Groupcache 的 LRU 算法能够保持最近使用的缓存项在链表的头部，而最久未使用的缓存项在链表的尾部。

需要注意的是，Groupcache 中的 LRU 算法并不是完整的 LRU 实现，它使用了近似 LRU 的策略，以提高性能和减少内存占用。它通过在缓存项中维护一个时间戳，并定期对链表进行修剪，从而删除一部分旧的缓存项。

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