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C++开发在IOS环境下运行的LRUCache缓存功能

  • 时间:2020-12-15 06:48 编辑: 来源: 阅读:
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摘要:C++开发在IOS环境下运行的LRUCache缓存功能
本文着重介绍如何在XCODE中,通过C++开发在IOS环境下运行的缓存功能。算法基于LRU(最近最少使用)。有关lru详见: http://en.wikipedia.org/wiki/Page_replacement_algorithm#Least_recently_used 之前在网上看到过网友的一个C++实现,感觉不错,所以核心代码就采用了他的设计。 原作者通过两个MAP对象来记录缓存数据和LRU队列,注意其中的LRU队列并不是按照常用的方式使用LIST链表,而是使用MAP来代替LIST,有关这一点原作者已做了说明。 另外还有人将MRU与LRU组合在一起使用,当然如果清楚了设计原理,那么就很容易理解了。 考虑到缓存实现多数使用单例模式,这里使用C++的模版方式设计了一个Singlton基类,这样以后只要继承该类,子类就会支持单例模式了。其代码如下:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
// // SingltonT.h // #ifndef SingltonT_h #define SingltonT_h #include <iostream> #include <tr1/memory> using namespace std; using namespace std::tr1; template <typename T> class Singlton { public: static T* instance(); void print() { cout << "haha" << endl; } ~Singlton() { cout << "destruct singlton" << endl; } protected: Singlton(); //private: protected: static std::tr1::shared_ptr<T> s_instance; //Singlton(); }; template <typename T> std::tr1::shared_ptr<T> Singlton<T>::s_instance; template <typename T> Singlton<T>::Singlton() { cout << "construct singlton" << endl; } template <typename T> T* Singlton<T>::instance() { if (!s_instance.get()) s_instance.reset(new T); return s_instance.get(); }
另外考虑到在多线程下对static单例对象进行操作,会出现并发访问同步的问题,所以这里使用了读写互斥锁来进行set(设置数据)的同步。如下:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
#ifndef _RWLOCK_H_ #define _RWLOCK_H_ #define LOCK(q) while (__sync_lock_test_and_set(&(q)->lock,1)) {} #define UNLOCK(q) __sync_lock_release(&(q)->lock); struct rwlock { int write; int read; }; static inline void rwlock_init(struct rwlock *lock) { lock->write = 0; lock->read = 0; } static inline void rwlock_rlock(struct rwlock *lock) { for (;;) {//不断循环,直到对读计数器累加成功 while(lock->write) { __sync_synchronize(); } __sync_add_and_fetch(&lock->read,1); if (lock->write) {//当已是写锁时,则去掉读锁记数器 __sync_sub_and_fetch(&lock->read,1); } else { break; } } } static inline void rwlock_wlock(struct rwlock *lock) { __sync_lock_test_and_set(&lock->write,1); while(lock->read) { //http://blog.itmem.com/?m=201204 //http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-4.6.2/gcc/Atomic-Builtins.html __sync_synchronize();//很重要,如果去掉,g++ -O3 优化编译后的生成的程序会产生死锁 } } static inline void rwlock_wunlock(struct rwlock *lock) { __sync_lock_release(&lock->write); } static inline void rwlock_runlock(struct rwlock *lock) { __sync_sub_and_fetch(&lock->read,1); }
这里并未使用pthread_mutex_t来设计锁,而是使用了__sync_fetch_and_add指令体系,当然最终是否如上面链接中作者所说的比pthread_mutex_t性能要高7-8倍,我没测试过,感兴趣的朋友也可以帮助测试一下。 有了这两个类之后,我又补充了原文作者中所提到了KEY比较方法的定义,同时引入了id来支持object-c的对象缓存,最终代码修改如下:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
#ifndef _MAP_LRU_CACHE_H_ #define _MAP_LRU_CACHE_H_ #include <string.h> #include <iostream> #include "rwlock.h" #include <stdio.h> #include <sys/malloc.h> using namespace std; namespace lru_cache { static const int DEF_CAPACITY = 100000;//默认缓存记录数 typedef unsigned long long virtual_time; typedef struct _HashKey { NSString* key; }HashKey; typedef struct _HashValue { id value_; virtual_time access_; }HashValue; //仅针对HashKey比较器 template <class key_t> struct hashkey_compare{ bool operator()(key_t x, key_t y) const{ return x < y; } }; template <> struct hashkey_compare<HashKey> { bool operator()(HashKey __x, HashKey __y) const{ string x = [__x.key UTF8String]; string y = [__y.key UTF8String]; return x < y; } }; //自定义map类型 template <typename K, typename V, typename _Compare = hashkey_compare<K>, typename _Alloc = std::allocator<std::pair<const K, V> > > class lru_map: public map<K, V, _Compare, _Alloc>{}; class CLRUCache { public: CLRUCache() : _now(0){ _lru_list = shared_ptr<lru_map<virtual_time, HashKey> >(new lru_map<virtual_time, HashKey>); _hash_table = shared_ptr<lru_map<HashKey, HashValue> > (new lru_map<HashKey, HashValue>); } ~CLRUCache(){ _lru_list->clear(); _hash_table->clear(); } int set( const HashKey& key, const id &value ) { HashValue hash_value; hash_value.value_ = value; hash_value.access_ = get_virtual_time(); pair< map<HashKey, HashValue>::iterator, bool > ret = _hash_table->insert(make_pair(key, hash_value)); if ( !ret.second ){ // key already exist virtual_time old_access = (*_hash_table)[key].access_; map<virtual_time, HashKey>::iterator iter = _lru_list->find(old_access); if(iter != _lru_list->end()) { _lru_list->erase(iter); } _lru_list->insert(make_pair(hash_value.access_, key)); (*_hash_table)[key] = hash_value; } else { _lru_list->insert(make_pair(hash_value.access_, key)); if ( _hash_table->size() > DEF_CAPACITY ) { // get the least recently used key map<virtual_time, HashKey>::iterator iter = _lru_list->begin(); _hash_table->erase( iter->second ); // remove last key from list _lru_list->erase(iter); } } return 0; } HashValue* get( const HashKey& key ) { map<HashKey, HashValue>::iterator iter = _hash_table->find(key); if ( iter != _hash_table->end() ) { virtual_time old_access = iter->second.access_; iter->second.access_ = get_virtual_time(); //调整当前key在LRU列表中的位置 map<virtual_time, HashKey>::iterator it = _lru_list->find(old_access); if(it != _lru_list->end()) { _lru_list->erase(it); } _lru_list->insert(make_pair(iter->second.access_, key)); return &(iter->second); } else{ return NULL; } } unsigned get_lru_list_size(){ return (unsigned)_lru_list->size(); } unsigned get_hash_table_size() { return (unsigned)_hash_table->size(); } virtual_time get_now() { return _now; } private: virtual_time get_virtual_time() { return ++_now; } shared_ptr<lru_map<virtual_time, HashKey> > _lru_list; shared_ptr<lru_map<HashKey, HashValue> > _hash_table; virtual_time _now; }; #endif
接下来看一下如果结合单例和rwlock来设计最终的缓存功能,如下:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
using namespace lru_cache; class DZCache: public Singlton<DZCache> { friend class Singlton<DZCache>; private: shared_ptr<CLRUCache> clu_cache; rwlock *lock; DZCache(){ lock =(rwlock*) malloc(sizeof(rwlock)); rwlock_init(lock); clu_cache = shared_ptr<CLRUCache>(new CLRUCache()); cout << "construct JobList" << endl; } DZCache * Instance() { return s_instance.get(); } public: ~DZCache(){ free(lock); } static DZCache& getInstance(){ return *instance(); } void set(NSString* key, id value){ //加锁 rwlock_wlock(lock); HashKey hash_key; hash_key.key = key; clu_cache->set(hash_key, value); rwlock_wunlock(lock); } id get(NSString* key){ HashKey hash_key; hash_key.key = key; HashValue* value = clu_cache->get(hash_key); if(value == NULL){ return nil; } else{ return value->value_; } } }; #endif
最后看一下如何使用:
[u]复制代码[/u] 代码如下:
void testLRUCache(){ //指针方式 DZCache::instance()->set(@"name", @"daizhj");//设置 NSString* name = (NSString*)DZCache::instance()->get(@"name");//获取 std::cout<<[name UTF8String]<<endl; NSNumber * age=[NSNumber numberWithInt:123123]; DZCache::instance()->set(@"age", age); age = (NSNumber*)DZCache::instance()->get(@"age"); //对象方式 DZCache::getInstance().set(@"name", @"daizhenjun"); name = (NSString*)DZCache::getInstance().get(@"name"); std::cout<<[name UTF8String]<<endl; age = [NSNumber numberWithInt:123456]; DZCache::getInstance().set(@"age", age); age = (NSNumber*)DZCache::getInstance().get(@"age"); }
好了,今天的内容就先到这里了。
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