基于列表+Hash的LRU算法实现。

  • 访问某个热点时,先将其从原来的位置删除,再将其插入列表的表头

  • 为使读取及删除操作的时间复杂度为O(1),使用hash存储热点的信息的键值

 class LRUCache():
def __init__(self, size=5):
'''
默认队列的长度为5
使用列表来维护,使用字典来查询
'''
self.size = size
self.cache = dict()
self.key = []

def get(self, key):
'''
获取缓存中的key的值
'''
if self.cache.get(key):
self.key.remove(key)
self.key.insert(0, key)
return self.cache[key]
return None

def set(self, key, value):
'''
设置缓存,实现缓存淘汰
'''
if self.cache.get(key):
self.cache.pop(key)
self.cache[key] = value
self.key.remove(key)
self.key.insert(0, key)
elif len(self.key) == self.size:
old_key = self.key.pop()
self.key.insert(0, key)
self.cache.pop(old_key)
self.cache[key] = value
else:
self.key.insert(0, key)
self.cache[key] = value

python实现LRU热点缓存的更多相关文章

  1. LRU算法 缓存淘汰策略

    四种实现方式 LRU 1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也 ...

  2. Go -- LRU算法(缓存淘汰算法)(转)

    1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. ...

  3. 【面试题】LRU算法及编码实现LRU策略缓存

    概念 LRU(least recently used)就是将最近不被访问的数据给淘汰掉,LRU基于一种假设:认为最近使用过的数据将来被使用的概率也大,最近没有被访问的数据将来被使用的概率比较低. 原理 ...

  4. nginx+lua+storm的热点缓存的流量分发策略自动降级

    1.在storm中,实时的计算出瞬间出现的热点. 某个storm task,上面算出了1万个商品的访问次数,LRUMap 频率高一些,每隔5秒,去遍历一次LRUMap,将其中的访问次数进行排序,统计出 ...

  5. LeetCode题解: LRU Cache 缓存设计

    LeetCode题解: LRU Cache 缓存设计 2014年12月10日 08:54:16 邴越 阅读数 1101更多 分类专栏: LeetCode   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4 ...

  6. mybatis PageHelper分页插件 和 LRU算法缓存读取数据

    分页: PageHelper的优点是,分页和Mapper.xml完全解耦.实现方式是以插件的形式,对Mybatis执行的流程进行了强化,添加了总数count和limit查询.属于物理分页. 一.首先注 ...

  7. Python网络编程03 /缓存区、基于TCP的socket循环通信、执行远程命令、socketserver通信

    Python网络编程03 /缓存区.基于TCP的socket循环通信.执行远程命令.socketserver通信 目录 Python网络编程03 /缓存区.基于TCP的socket循环通信.执行远程命 ...

  8. 重学数据结构(三)——使用单链表实现LRU淘汰缓存机制

    使用单链表实现LRU(Least Recently Used)淘汰缓存机制 需求:存在一个单链表,在单链表尾部的都是越早之前添加的元素. 当元素被访问到时,会添加进缓存(也就是这个单链表中). 如果这 ...

  9. Python项目使用memcached缓存

    前言许多Web应用都将数据保存到MySQL这样的关系型数据库管理系统中,应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示. 但随着数据量的增大.访问的集中,就会出现数据库的负担加重.数据库响应恶化. 网站显示延 ...

随机推荐

  1. liteos 异常接管(十五)

    1 概述 1.1 基本概念 异常接管是操作系统对在运行期间发生异常的情况进行处理的一系列动作,譬如打印异常发生时当前函数调用栈信息. cpu现场信息.任务的堆栈情况等. 异常接管作为一种调测手段,可以 ...

  2. Windows远程桌面多用户登录的问题

    RDP WRAPPER 同时登录 多用户补丁   https://cloud.tencent.com/developer/article/1460728   解决系统更新导致无法多用户登录的问题 问题 ...

  3. C学习笔记(9)--- 预处理器,头文件

    1.预处理器: 预处理器不是编译器的组成部分,但是它是编译过程中一个单独的步骤.简言之,C 预处理器只不过是一个文本替换工具而已,它们会指示编译器在实际编译之前完成所需的预处理. 我们将把 C 预处理 ...

  4. scanf函数和cin的区别、类的数组、C++排序函数

    给定n个字符串,将这n个字符串按照字典序进行排列,此处用排列函数是C++的库函数sort,产生如下两个疑问,望大佬解答 #include <iostream> #include <a ...

  5. Mybatis全局配置文件详解(三)

    每个基于Mybatis应用都是以一个SqlSessionFactory实例为中心.SqlSessionFactory实例可以由SqlSessionFactoryBuild获得,而SqlSessionF ...

  6. django-订单并发处理--悲观锁和乐观锁

    冲突比较少的时候,使用乐观锁. 冲突比较多的时候,使用悲观锁. (1)     悲观锁 select * from df_goods_sku where id=17 for update; 悲观锁获取 ...

  7. 第十周计划周二&周三计划

    今天又一次被导师训了,怎么也达不到他的要求,好像我俩不在一条线上.所以现在重新整理一遍思路,继续走. 我认为重点还是主题追踪这一块,但是主题追踪的结果以及显示是个问题,目前还是打算做出来当天最热的前几 ...

  8. 为了Runtime Broke 关了一堆东西

    可是,好像还是不行啊?CPU还是用了 10-20% 还得写这个随笔,怕自己关东西关多了,以后还得回复. https://www.drivereasy.com/knowledge/runtime-bro ...

  9. nuxtjs踩坑指南

    1.nuxt引入问题:Can't resolve 'stylus-loader' 原因在于没有安装stylus,安装即可:npm install stylus stylus-loader --save ...

  10. pwntools出现的一些问题

    pwntools用的好好的突然就不能用了总结了一些问题:ImportError:cannot import name ENUM_P_TYPE 解决方法为:将/usr/local/lib/python2 ...