[java] level2 / 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT / [1차] 캐시

캐시

[문제 설명]

지도개발팀에서 근무하는 제이지는 지도에서 도시 이름을 검색하면 해당 도시와 관련된 맛집 게시물들을 데이터베이스에서 읽어 보여주는 서비스를 개발하고 있다.
이 프로그램의 테스팅 업무를 담당하고 있는 어피치는 서비스를 오픈하기 전 각 로직에 대한 성능 측정을 수행하였는데, 제이지가 작성한 부분 중 데이터베이스에서 게시물을 가져오는 부분의 실행시간이 너무 오래 걸린다는 것을 알게 되었다.
어피치는 제이지에게 해당 로직을 개선하라고 닦달하기 시작하였고, 제이지는 DB 캐시를 적용하여 성능 개선을 시도하고 있지만 캐시 크기를 얼마로 해야 효율적인지 몰라 난감한 상황이다.

어피치에게 시달리는 제이지를 도와, DB 캐시를 적용할 때 캐시 크기에 따른 실행시간 측정 프로그램을 작성하시오.

[입력 형식]

• 캐시 크기(cacheSize)와 도시이름 배열(cities)을 입력받는다.
• cacheSize는 정수이며, 범위는 0 ≦ cacheSize ≦ 30 이다.
• cities는 도시 이름으로 이뤄진 문자열 배열로, 최대 도시 수는 100,000개이다.
• 각 도시 이름은 공백, 숫자, 특수문자 등이 없는 영문자로 구성되며, 대소문자 구분을 하지 않는다. 도시 이름은 최대 20자로 이루어져 있다.

[출력 형식]

• 입력된 도시이름 배열을 순서대로 처리할 때, 총 실행시간을 출력한다.

[조건]

• 캐시 교체 알고리즘은 LRU(Least Recently Used)를 사용한다.
• cache hit일 경우 실행시간은 1이다.
• cache miss일 경우 실행시간은 5이다.

[입출력 예제]

캐시크기(cacheSize)	도시이름(cities)	실행시간
3	[Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA, Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA]	50
3	[Jeju, Pangyo, Seoul, Jeju, Pangyo, Seoul, Jeju, Pangyo, Seoul]	21
2	[Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA, SanFrancisco, Seoul, Rome, Paris, Jeju, NewYork, Rome]	60
5	[Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA, SanFrancisco, Seoul, Rome, Paris, Jeju, NewYork, Rome]	52
2	[Jeju, Pangyo, NewYork, newyork]	16
0	[Jeju, Pangyo, Seoul, NewYork, LA]	25

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[풀이]

캐시 교체 알고리즘 : 

• LRU(Least Recently Used)
  가장 오랫동안 참조하지 않은 페이지를 캐시에서 교체.
• LFU(Least Frequently Used)
  가장 적게 참조한 페이지를 캐시에서 교체.

LRU 알고리즘을 구현하기 위해 Queue 사용.

• 캐시 적중
  • 이미 캐시에 있던 페이지를 가장 처음으로 가져옴.
    기존에 있던 페이지를 지우고 Queue의 가장 처음에 삽입.
• 캐시 미스
  • 캐시가 가득 찬 경우
    가장 뒤(참조한지 가장 오래된)의 페이지를 삭제하고 가장 앞에 새 페이지를 삽입.
  • 캐시에 자리가 있는 경우
    가장 앞에 새 페이지를 삽입.

이 문제의 경우에 캐시사이즈가 0인 경우도 주어지기 때문에, 0일 경우는 따로 핸들링.

• 캐시 사이즈가 0일때는 모든 경우에 캐시 미스가 발생하기 때문에 총 페이지 수 * 5를 반환.

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

class Solution {
    
    public static int CACHE_HIT = 1;
	public static int CACHE_MISS = 5;
    
    public int solution(int cacheSize, String[] cities) {
        int answer = 0;
        Queue<String> cache = new LinkedList<String>();
		String city = "";
		
        if(cacheSize == 0) return CACHE_MISS * cities.length;
        
		for (int i = 0; i < cities.length; i++) {
			city = cities[i].toLowerCase();
			
			if(cache.remove(city)) { //hit
				cache.add(city);
				answer += CACHE_HIT;
			} else { //miss
				if(cache.size() == cacheSize) {
					cache.poll();
				}
				cache.add(city);
				answer += CACHE_MISS;
			}
		}
        return answer;
    }
}

1) CACHE_MISS 와 CACHE_HIT을 전역 변수로 설정

 

2) cacheSize==0일 경우, 모든 데이터에 관해서 cache miss가 발생하므로

CACHE_MISS * cities.length을 반환

 

3) cities 배열을 돌며, cache라는 큐에 데이터가 있는지 없는지 확인.

3-1) 영문 대소문자를 구분하지 않기 위해, 데이터를 모두 소문자로 변경.

 

3-2) cache.remove(city) 가 가능할 경우, 즉, 캐시에 데이터가 있을 경우, (cache hit 발생)

3-2-1) cache.remove(city)는 이미 조건 체크하면서 되었기 때문에, 새로 캐시에 add만 하면 됨.

3-2-2) answer에 CACHE_HIT 추가

 

3-3) cache.remove(city) 가 가능하지 않을 경우, 즉 캐시에 데이터가 없을 경우, (cache miss 발생)

3-3-1) 캐시가 가득 찼을 경우, 즉, 큐 사이즈가 cacheSize와 같을 경우

큐에서 하나 제거.(가장 처음으로 들어간 데이터, 즉 가장 오래 사용하지 않은 데이터)

3-3-2) 큐에 새로 데이터를 추가

3-3-3) answer에 CACHE_MISS 추가

 

4) answer 반환.