Go -- FIFO类(缓存淘汰算法)(转)
1 FIFO
1.1. 原理
按照“先进先出(First In,First Out)”的原理淘汰数据。
1.2. 实现
FIFO队列,具体实现如下:
1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部,数据在FIFO队列中顺序移动;
2. 淘汰FIFO队列头部的数据;
1.3. 分析
l 命中率
命中率很低,因为命中率太低,实际应用中基本上不会采用。
l 复杂度
简单
l 代价
实现代价很小。
2. Second Chance
2.1. 原理
FIFO算法的改进版,其思想是“如果被淘汰的数据之前被访问过,则给其第二次机会(Second Chance)”。
2.2. 实现
每个数据会增加一个访问标志位,用于标识此数据放入缓存队列后是否被再次访问过。
如上图,A是FIFO队列中最旧的数据,且其放入队列后没有被再次访问,则A被立刻淘汰;否则如果放入队列后被访问过,则将A移到FIFO队列头,并且将访问标志位清除。
如果所有的数据都被访问过,则经过一次循环后就会按照FIFO的原则淘汰数据。
2.3. 分析
l 命中率
命中率比FIFO高。
l 复杂度
与FIFO相比,需要记录数据的访问标志位,且需要将数据移动。
l 代价
实现代价比FIFO高。
3. Clock
3.1. 原理
Clock是Second Chance的改进版,通过一个环形队列,避免将数据在FIFO队列中移动。
3.2. 实现
如上图,其具体实现如下:
l 当前指针指向C,如果C被访问过,则清除C的访问标志,并将指针指向D;
l 如果C没有被访问过,则将新数据插入到C的位置,将指针指向D。
3.3. 分析
l 命中率
命中率比FIFO高,和Second Chance一样。
l 复杂度
与FIFO相比,需要记录数据的访问标志位,且需要将数据指针移动。
l 代价
实现代价比FIFO高,比Second Chance低。
4. FIFO类算法对比
对比点 |
对比 |
命中率 |
Clock = Second Chance > FIFO |
复杂度 |
Second Chance > Clock > FIFO |
代价 |
Second Chance > Clock > FIFO |
由于FIFO类算法命中率相比其他算法要低不少,因此实际应用中很少使用此类算法。
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