首先，这里的缓冲池指的是 Cache，而不是 Buffer，就是指将代价较大的对象先存储起来，以备以后需要的时候可以直接拿来用，能够节约一些时间或空间。
当缓冲池中的对象过多时，就需要删掉一些“不会再用”的对象来节约内存。但是没人能够知道某个对象什么时候会再用，因此这就涉及到缓存替换算法了，好的缓存替换算法可以有更大的概率删掉“不会再用”的对象，能够保留“很可能再用”的对象。
现在发明的缓存替换算法有很多，除了只有理论意义的 OPT（Optimal，最优替换，也就是上帝模式）和听天由命的随机替换，常用的有 LRU（Least recently used，最近最少使用），LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）和 FIFO（First in first out，先进先出）以及很多改进算法。其中 LRU 算法经常被使用，我也打算使用 LRU 算法来实现一个缓冲池。
一、改进的 LRU 算法
LRU 算法认为最近被访问的对象，以后也很可能被访问。因此，在实现时，一般使用一个哈希表类存储被缓存的对象，和一个双向链表类存储对象被使用的情况：如果一个对象被访问了，就将它提升到链表的头部，如图1所示，这样就能保证最近被访问的对象总是更接近头部。当添加新对象时，直接添加到链表的头部；当需要淘汰旧对象时，就从链表的尾部（最久没有被访问）开始淘汰。
图1 K 被访问了，提升到链表的头部。
LRU 算法的实现还是比较容易的，但是由于每个操作都会有链表的修改，因此在并发访问时都每个操作需要加锁（双向链表没有无锁版的，只有单向链表有），不太利于并发访问。
同时，LRU 只将对象“最近是否被访问”作为度量指标，并不准确，偶发性和周期性的操作会导致 LRU 的命中率急剧下降，因此也提出了很多 LRU 的改进算法，例如 LRU-K，2Q，以及命中率更高的 LIRS 算法（它的论文是这么说的）。
后来，无意间看到了《OCP知识点讲解 之 LRU链与脏LRU链》这篇文章，里面介绍了一种 Oracle 改进的 LRU 算法，感觉效果会不错，实现起来也比较简单，因此使用该算法来实现缓冲池。
这个改进的算法将 LRU 链从中间分成了两半，前一半是热端，后一半是冷端，如图2所示。热端记录的是访问次数大于等于两次的对象，它们被认为可能会被经常访问到，冷端记录的是访问次数为一次的对象。区分热端和冷端，就可以保留访问次数较大的对象，同时更快的淘汰掉只访问了一次的对象，使命中情况更好，2Q 等改进算法使用的也是类似的思想。如果热端和冷端并不平均分配，就可以更快或更慢的淘汰掉只访问了一次的对象。
图2 改进的 LRU 链表，图片来自文章《OCP知识点讲解 之 LRU链与脏LRU链》
改进算法中还为每个对象的添加了访问次数，这样可以将冷端被经常访问的对象添加到热端，热端的对象也会被“降级”到冷端。下面则是具体的实现分析，为了方便起见，无论是热端还是冷端，都将左边作为头，右边作为尾。
1. 添加新对象
- 缓存空间还未满：与标准的 LRU 一样，总是插入到热端的头。因为此时缓存空间还足够，没必要区分对象是否被多次访问，之后在淘汰旧对象时自然可以区分出来。
- 缓存空间已满：这时先淘汰旧的对象，再将新对象添加到冷端的头。因为新添加对象的访问次数总是 1，所以应当放到冷端。
2. 访问对象
这里直接递增对象的访问计数即可，因此这个算法的并发访问效率可以提高一些。
3. 淘汰旧对象
淘汰旧对象是从冷端的末尾开始的，但并不是顺序进行淘汰，而是如果冷端末尾的对象的访问次数大于等于2，就认为可能会被经常访问，则将它移动到热端的头，并将访问次数清零，同时热端的末尾被淘汰到冷端的头。然后继续尝试淘汰，直到对象的访问次数小于2。清零访问次数保证了一定可以找到被淘汰的对象。
在淘汰旧对象时，如果访问次数大于等于2，并不需要真的每次都移除末尾节点再将它移动到热端的头。因为双向链表可以以环形存储（System.Collections.Generic.LinkedList<T> 就是这么干的），也就是说 Head.Prev = Tail && Tail.Next = Head，所以这个移动过程就相当于将 head 变为 Head.Prev（也就是前移一位），如图3所示：淘汰从 H 开始，但是 H 的访问次数大于 2，就将 Head 从 A 移动到 H，H 自然就被添加到热端的头了，下一次尝试也就从 G 继续进行。
图3 尝试淘汰访问次数大于等于 2 的 H。
淘汰旧对象这里感觉很像 Clock 算法，不过 Clock 总是存储到刚被淘汰的位置，改进的 LRU 算法则是存储到冷端的头。
二、缓冲池接口定义
缓冲池接口的定义如下，是像 Dictioary 一样利用键来检索对象。在添加对象时，总是会覆盖旧对象；在检索时，由于必须要对对象的有效性进行判断（说不定什么时候就被替换掉了），因此提供的是 TryGet 方法而不是抛异常。为了方便使用缓冲池，加入了 GetOrAdd，这样就不用每次都自己判断对象是否存在了。
using System;
namespace Cyjb.Utility {
/// <summary>
/// 表示缓冲池的接口。
/// </summary>
/// <typeparam name="TKey">缓冲对象的键的类型。</typeparam>
/// <typeparam name="TValue">缓冲对象的类型。</typeparam>
public interface ICache<TKey, TValue> {
/// <summary>
/// 将指定的键和对象添加到缓存中，无论键是否存在。
/// </summary>
/// <param name="key">要添加的对象的键。</param>
/// <param name="value">要添加的对象。</param>
/// <exception cref="System.ArgumentNullException"><paramref name="key"/> 为 <c>null</c>。</exception>
void Add(TKey key, TValue value);
/// <summary>
/// 清空缓存中的所有对象。
/// </summary>
void Clear();
/// <summary>
/// 确定缓存中是否包含指定的键。
/// </summary>
/// <param name="key">要在缓存中查找的键。</param>
/// <returns>如果缓存中包含具有指定键的元素，则为 <c>true</c>；否则为 <c>false</c>。</returns>
/// <exception cref="System.ArgumentNullException"><paramref name="key"/> 为 <c>null</c>。</exception>
bool Contains(TKey key);
/// <summary>
/// 从缓存中获取与指定的键关联的对象，如果不存在则将对象添加到缓存中。
/// </summary>
/// <param name="key">要获取的对象的键。</param>
/// <param name="valueFactory">用于为键生成对象的函数。</param>
/// <returns>如果在缓存中找到该键，则为对应的对象；否则为 <paramref name="valueFactory"/> 返回的新对象。</returns>
/// <exception cref="System.ArgumentNullException"><paramref name="key"/> 为 <c>null</c>。</exception>
TValue GetOrAdd(TKey key, Func<TKey, TValue> valueFactory);
/// <summary>
/// 从缓存中移除并返回具有指定键的对象。
/// </summary>
/// <param name="key">要移除并返回的对象的键。</param>
/// <exception cref="System.ArgumentNullException"><paramref name="key"/> 为 <c>null</c>。</exception>
void Remove(TKey key);
/// <summary>
/// 尝试从缓存中获取与指定的键关联的对象。
/// </summary>
/// <param name="key">要获取的对象的键。</param>
/// <param name="value">此方法返回时，<paramref name="value"/> 包含缓存中具有指定键的对象；
/// 如果操作失败，则包含默认值。</param>
/// <returns>如果在缓存中找到该键，则为 <c>true</c>；否则为 <c>false</c>。</returns>
/// <exception cref="System.ArgumentNullException"><paramref name="key"/> 为 <c>null</c>。</exception>
bool TryGet(TKey key, out TValue value);
}
}
三、缓冲池的实现
缓冲池中，使用 ReaderWriterLockSlim 读写锁来实现并发访问，自己实现了一个双向环形链表来将对象链起来。如果对象实现了 System.IDisposable 接口，会在移除或替换对象时自动调用 Dispose 方法，这里需要注意的是 Dispose 最好在锁之外调用，防止 Dispose 方法导致锁不能尽快被释放掉。
添加对象的核心代码是：
LruNode<TKey, TValue> node;
IDisposable disposable = null;
cacheLock.EnterWriteLock();
try {
if (cacheDict.TryGetValue(key, out node)) {
// 更新节点。
node.Value = value;
// 写锁互斥，这里不用 Interlocked。
node.VisitCount++;
return;
} else {
if (count < maxSize) {
// 将节点添加到热端起始。
node = new LruNode<TKey, TValue>(key, value);
AddHotFirst(node);
// 写锁互斥，这里不用 Interlocked。
count++;
if (count == hotSize + 1) {
codeHead = head.Prev;
}
cacheDict.Add(key, node);
return;
} else {
// 从冷端末尾尝试淘汰旧节点，将访问次数大于 1 的移动到热端的头。
// 由于双向链表是环形存储的，就相当于将 head 前移。
while (head.Prev.VisitCount >= 2) {
// 清零访问计数。
head.Prev.VisitCount = 0;
head = head.Prev;
codeHead = codeHead.Prev;
}
// 将 node 移除，并添加到冷端的头。
node = head.Prev;
disposable = node.Value as IDisposable;
this.cacheDict.Remove(node.Key);
this.Remove(node);
// 这里直接重用旧节点。
node.Key = key;
node.Value = value;
node.VisitCount = 1;
this.AddCodeFirst(node);
cacheDict.Add(key, node);
}
}
} finally {
cacheLock.ExitWriteLock();
}
if (disposable != null) {
disposable.Dispose();
}
可以看到，如果要添加的对象的键已存在，是直接替换旧对象的。双向链表的节点也都是重用的，所以没必要使用对象池（应该不会经常删除缓存项把……）。
在下面的 GetOrAdd 方法中，实际上就是分别调用了 TryGet 方法和 AddInternal 方法，这么做可能会导致不必要的对象创建，但是为了保证 valueFactory 不会长时间的占用写锁，因此只好这么做了。
public TValue GetOrAdd(TKey key, Func<TKey, TValue> valueFactory)
{
ExceptionHelper.CheckArgumentNull(key, "key");
ExceptionHelper.CheckArgumentNull(valueFactory, "valueFactory");
TValue value;
if (this.TryGet(key, out value))
{
return value;
}
value = valueFactory(key);
this.AddInternal(key, value);
return value;
}
2013.7.15 更新：这里可以利用 System.Lazy<T> 类来防止多次调用 valueFactory，即将对象用 Lazy<TValue> 包装起来，在获取对象时只会获取到 Lazy<TValue> 对象，实际对象的初始化则被 Lazy<TValue> 推迟了，同时也不会导致长时间占用写锁（只要得到了 Lazy<TValue> 对象就可以释放锁了），防止 valueFactory 多次被调用则由 Lazy<TValue> 完成。
缓冲池的实现基本就这样了，具体的代码可以见 Cyjb.Utility。
四、命中率的测试
最后，稍微写了一段代码来测试算法的命中率，测试的四个算法分别是 OPT，改进的 LRU，普通的 LRU 和 FIFO。下面先附上测试代码：
int maxCacheSize = 200;
// 初始化数据。
int[] data = new int[100000];
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < data.Length; i++) {
if (random.Next(10) < 1) {
data[i] = random.Next(10000);
} else {
data[i] = random.Next(10000);
}
}
// OPT。
int miss = 0;
Dictionary<int, int> nextVisit = new Dictionary<int, int>();
HashSet<int> optCache = new HashSet<int>();
for (int i = 0; i < data.Length; i++) {
if (!optCache.Contains(data[i])) {
miss++;
if (optCache.Count >= maxCacheSize) {
int minI = 0, maxVisit = 0;
foreach (int j in optCache) {
if (!nextVisit.ContainsKey(j)) {
nextVisit.Add(j, 0);
}
if (nextVisit[j] <= i) {
nextVisit[j] = int.MaxValue;
for (int k = i + 1; k < data.Length; k++) {
if (data[k] == j) {
nextVisit[j] = k;
break;
}
}
}
if (nextVisit[j] > maxVisit) {
maxVisit = nextVisit[j];
minI = j;
if (maxVisit == int.MaxValue) {
break;
}
}
}
optCache.Remove(minI);
}
optCache.Add(data[i]);
}
}
Console.WriteLine("OPT:{0}%", 100 - miss * 100.0 / data.Length);
// LRU。
miss = 0;
ICache<int, int> cache = new LruCache<int, int>(maxCacheSize);
for (int i = 0; i < data.Length; i++) {
int value;
if (!cache.TryGet(data[i], out value)) {
cache.Add(data[i], data[i]);
miss++;
}
}
Console.WriteLine("LRU:{0}%", 100 - miss * 100.0 / data.Length);
// 普通 LRU。
miss = 0;
cache = new LruNormalCache<int, int>(maxCacheSize);
for (int i = 0; i < data.Length; i++) {
int value;
if (!cache.TryGet(data[i], out value))
{
cache.Add(data[i], data[i]);
miss++;
}
}
Console.WriteLine("LRU_Normal:{0}%", 100 - miss * 100.0 / data.Length);
// FIFO。
miss = 0;
Queue<int> queue = new Queue<int>();
HashSet<int> set = new HashSet<int>();
for (int i = 0; i < data.Length; i++) {
if (!set.Contains(data[i])) {
set.Add(data[i]);
miss++;
queue.Enqueue(data[i]);
if (queue.Count > maxCacheSize) {
set.Remove(queue.Dequeue());
}
}
}
Console.WriteLine("FIFO:{0}%", 100 - miss * 100.0 / data.Length);
下面是一些测试结果，缓冲池大小都是 200，数据个数是 10W，第一列表示数据的范围，50% 0~1000，50% 0~150 表示有 50% 的数据范围是 0~1000，50% 的数据范围是 0~150（这里给出的测试实际上不太严谨，数据范围应该是取 0~150 和 151~1000 的，现在的测试方法实际上有 57.5% 的数据范围是 0~150，42.5% 的数据范围是 151~1000）。表格中的数值表示命中率。
| 数据范围 | OPT | 改进LRU | 普通LRU | FIFO |
| 50% 0~1000，50% 0~150 | 70.745% | 50.966% | 41.532% | 37.325% |
| 10% 0~1000，90% 0~150 |
93.851%
|
91.79% | 89.941% | 78.46% |
| 10% 0~10000，90% 0~500 | 66.59% | 34.056% | 32.056% | 31.342% |
| 10% 0~10000，90% 0~5000 | 24.617% | 3.705% | 3.60599999999999% | 3.605% |
| 100% 0~10000 | 18.739% | 2.04000000000001% | 2.05500000000001% | 2.063% |
这些只是随意的测试，仅供参考，不过看起来改进的 LRU 还是比较给力的，可以比较好的保留经常被访问的数据。而当所有数据都是随机访问的时候，命中率反而会下降，甚至还不如 FIFO。
对于并发访问的测试，我不太了解怎么弄，所以就没有做，不过个人感觉 ReaderWriterLockSlim 应该就没有问题了。