面试题：缓存设计：如何选择合适的缓存策略用于图形渲染加速

Question

在使用缓存加速图形渲染的工程中，常见的缓存策略有LRU、LFU等。请阐述你对这些缓存策略的理解，并说明在图形渲染场景下，你会如何选择合适的缓存策略，以及为什么。

Answer 1

对LRU和LFU缓存策略的理解

1. LRU（Least Recently Used）
   • 概念：LRU缓存策略是基于“最近最少使用”原则，当缓存已满且需要新的空间时，它会淘汰掉最近最长时间没有被使用的缓存数据。
   • 实现：通常可以使用双向链表和哈希表来实现。双向链表用于记录数据的使用顺序，哈希表用于快速定位数据在链表中的位置。每次访问数据时，将数据移动到链表头部；当缓存满需要淘汰数据时，从链表尾部删除数据。
2. LFU（Least Frequently Used）
   • 概念：LFU缓存策略是基于“最少频率使用”原则，当缓存已满且需要新的空间时，它会淘汰掉使用频率最低的数据。如果存在多个使用频率相同的缓存数据，则淘汰其中最久未使用的（作为第二判断条件，类似于LRU的思想）。
   • 实现：实现相对复杂，一般需要维护一个哈希表用于快速定位数据，同时还需要维护一个频率表，记录每个数据的使用频率。每次访问数据时，更新其使用频率，并在缓存满时，从频率表中找出频率最低的且最久未使用的数据进行淘汰。

在图形渲染场景下缓存策略的选择及原因

1. 选择LRU
   • 原因：在图形渲染场景中，往往具有较强的时间局部性。例如，在渲染动画或游戏场景时，最近渲染过的图形元素很可能在短时间内再次被渲染。比如角色的皮肤纹理、常用的建筑模型等，一旦被加载到缓存中，在当前的游戏关卡或动画片段中，可能会被频繁使用。LRU策略能够很好地适应这种时间局部性，优先保留最近使用过的图形数据，淘汰长时间未使用的，这样可以有效减少图形数据的重复加载和渲染，提高渲染效率。
   • 相比LFU的优势：LFU在图形渲染场景中的适用性相对较差。虽然LFU考虑了使用频率，但在图形渲染中，图形元素的使用频率可能受场景变化影响较大。例如，某个复杂的特效图形在某一关卡只出现一次，但计算量很大，按照LFU它可能很快被淘汰，但如果后续关卡又需要使用，就会导致性能问题。而LRU更注重近期的使用情况，能更好地应对这种场景的变化，保持较好的渲染性能。