1. LFU类

1.1. LFU

1.1.1. 原理

LFU(Least Frequently Used)算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”。

1.1.2. 实现

LFU的每个数据块都有一个引用计数,所有数据块按照引用计数排序,具有相同引用计数的数据块则按照时间排序。

具体实现如下:

1. 新加入数据插入到队列尾部(因为引用计数为1);

2. 队列中的数据被访问后,引用计数增加,队列重新排序;

3. 当需要淘汰数据时,将已经排序的列表最后的数据块删除。

1.1.3. 分析

l 命中率

一般情况下,LFU效率要优于LRU,且能够避免周期性或者偶发性的操作导致缓存命中率下降的问题。但LFU需要记录数据的历史访问记录,一旦数据访问模式改变,LFU需要更长时间来适用新的访问模式,即:LFU存在历史数据影响将来数据的“缓存污染”效用。

l 复杂度

需要维护一个队列记录所有数据的访问记录,每个数据都需要维护引用计数。

l 代价

需要记录所有数据的访问记录,内存消耗较高;需要基于引用计数排序,性能消耗较高。

1.2. LFU*

1.2.1. 原理

基于LFU的改进算法,其核心思想是“只淘汰访问过一次的数据”。

1.2.2. 实现

LFU*数据缓存实现和LFU一样,不同的地方在于淘汰数据时,LFU*只淘汰引用计数为1的数据,且如果所有引用计数为1的数据大小之和都没有新加入的数据那么大,则不淘汰数据,新的数据也不缓存。

1.2.3. 分析

l 命中率

和LFU类似,但由于其不淘汰引用计数大于1的数据,则一旦访问模式改变,LFU*无法缓存新的数据,因此这个算法的应用场景比较有限。

l 复杂度

需要维护一个队列,记录引用计数为1的数据。

l 代价

相比LFU要低很多,不需要维护所有数据的历史访问记录,只需要维护引用次数为1的数据,也不需要排序。

1.3. LFU-Aging

1.3.1. 原理

基于LFU的改进算法,其核心思想是“除了访问次数外,还要考虑访问时间”。这样做的主要原因是解决LFU缓存污染的问题。

1.3.2. 实现

虽然LFU-Aging考虑时间因素,但其算法并不直接记录数据的访问时间,而是通过平均引用计数来标识时间。

LFU-Aging在LFU的基础上,增加了一个最大平均引用计数。当当前缓存中的数据“引用计数平均值”达到或者超过“最大平均引用计数”时,则将所有数据的引用计数都减少。减少的方法有多种,可以直接减为原来的一半,也可以减去固定的值等。

1.3.3. 分析

l 命中率

LFU-Aging的效率和LFU类似,当访问模式改变时,LFU-Aging能够更快的适用新的数据访问模式,效率要高。

l 复杂度

在LFU的基础上增加平均引用次数判断和处理。

l 代价

和LFU类似,当平均引用次数超过指定阈值(Aging)后,需要遍历访问列表。

1.4. LFU*-Aging

1.4.1. 原理

LFU*和LFU-Aging的合成体。

1.4.2. 实现

略。

1.4.3. 分析

l 命中率

和LFU-Aging类似。

l 复杂度

比LFU-Aging简单一些,不需要基于引用计数排序。

l 代价

比LFU-Aging少一些,不需要基于引用计数排序。

1.5. Window-LFU

1.5.1. 原理

Windows-LFU是LFU的一个改进版,差别在于Window-LFU并不记录所有数据的访问历史,而只是记录过去一段时间内的访问历史,这就是Window的由来,基于这个原因,传统的LFU又被称为“Perfect-LFU”。

1.5.2. 实现

与LFU的实现基本相同,差别在于不需要记录所有数据的历史访问数据,而只记录过去一段时间内的访问历史。具体实现如下:

1)记录了过去W个访问记录;

2)需要淘汰时,将W个访问记录按照LFU规则排序淘汰

举例如下:

假设历史访问记录长度设为9,缓存大小为3,图中不同颜色代表针对不同数据块的访问,同一颜色代表针对同一数据的多次访问。

样例1:黄色访问3次,蓝色和橘色都是两次,橘色更新,因此缓存黄色、橘色、蓝色三个数据块

样例2:绿色访问3次,蓝色两次,暗红两次,蓝色更新,因此缓存绿色、蓝色、暗红三个数据块

1.5.3. 分析

l 命中率

Window-LFU的命中率和LFU类似,但Window-LFU会根据数据的访问模式而变化,能够更快的适应新的数据访问模式,”缓存污染“问题不严重。

l 复杂度

需要维护一个队列,记录数据的访问流历史;需要排序。

l 代价

Window-LFU只记录一部分的访问历史记录,不需要记录所有的数据访问历史,因此内存消耗和排序消耗都比LFU要低。

1.6. LFU类算法对比

由于不同的访问模型导致命中率变化较大,此处对比仅基于理论定性分析,不做定量分析。

对比点

对比

命中率

Window-LFU/LFU-Aging > LFU*-Aging > LFU > LFU*

复杂度

LFU-Aging > LFU>  LFU*-Aging  >Window-LFU > LFU*

代价

LFU-Aging > LFU > Window-LFU > LFU*-Aging  > LFU*

Go -- LFU类(缓存淘汰算法)(转)的更多相关文章

  1. 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FI ...

  2. 图解缓存淘汰算法二之LFU

    1.概念分析 LFU(Least Frequently Used)即最近最不常用.从名字上来分析,这是一个基于访问频率的算法.与LRU不同,LRU是基于时间的,会将时间上最不常访问的数据淘汰;LFU为 ...

  3. 昨天面试被问到的 缓存淘汰算法FIFO、LRU、LFU及Java实现

    缓存淘汰算法 在高并发.高性能的质量要求不断提高时,我们首先会想到的就是利用缓存予以应对. 第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中,下次遇到同样的请求时,把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用. 但是, ...

  4. 缓存淘汰算法之FIFO

    前段时间去网易面试,被这个问题卡住,先做总结如下: 常用缓存淘汰算法 FIFO类:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU类:Least ...

  5. 04 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?

    今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术 ...

  6. 数据结构与算法之美 06 | 链表(上)-如何实现LRU缓存淘汰算法

    常见的缓存淘汰策略: 先进先出 FIFO 最少使用LFU(Least Frequently Used) 最近最少使用 LRU(Least Recently Used) 链表定义: 链表也是线性表的一种 ...

  7. 链表:如何实现LRU缓存淘汰算法?

    缓存淘汰策略: FIFO:先入先出策略 LFU:最少使用策略 LRU:最近最少使用策略   链表的数据结构: 可以看到,数组需要连续的内存空间,当内存空间充足但不连续时,也会申请失败触发GC,链表则可 ...

  8. 《数据结构与算法之美》 <04>链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?

    今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术 ...

  9. 【转】缓存淘汰算法系列之2——LFU类

    原文地址 :http://www.360doc.com/content/13/0805/16/13247663_304916783.shtml 1. LFU类 1.1. LFU 1.1.1. 原理 L ...

随机推荐

  1. 03009_HttpServletResponse

    1.HttpServletResponse概述 (1)我们在创建Servlet时会覆盖service()方法,或doGet()/doPost(),这些方法都有两个参数,一个为代表请求的request和 ...

  2. 匈牙利算法 - Luogu 1963 变换序列

    P1963 变换序列 题目描述 对于N个整数0,1,-,N-1,一个变换序列T可以将i变成Ti,其中:Ti∈{0,1,-,N-1}且 {Ti}={0,1,-,N-1}. x,y∈{0,1,-,N-1} ...

  3. 聊聊、Nginx 安装启动

    首先说下安装 Nginx 的步骤: (1)window 下安装 进入 http://nginx.org/en/download.html 下载版本 Mainline version 或者 Stable ...

  4. ASP.NET MVC下使用SWFUpload完成剪切头像功能

    首先介绍SWFUpload组件 SWFUpload是一个客户端文件上传工具,最初由Vinterwebb.se开发,它通过整合Flash与JavaScript技术 为WEB开发者提供了一个具有丰富功能继 ...

  5. 性能学习之--loaderunner压测

    打开一个脚本,tools-create Controllwer Scenario,开始场景的设计 一.场景设计--手工测试 1.初始化 2.start vu 一般选择simultaneously,用户 ...

  6. 【Luogu】P3155叶子的染色(树形DP)

    题目链接 树形DP水题qwq. 设f[i][j]是以i为根的子树,染成j色,且满足内部需求的最少染色节点数. 设to是x的子节点,那么状态转移方程如此设计: 1.f[i][0] 这个状态表示i不染色, ...

  7. 刷题总结——advanced fruits(hud1503)

    题目: The company "21st Century Fruits" has specialized in creating new sorts of fruits by t ...

  8. [BZOJ2045]双亲数(莫比乌斯反演)

    双亲数 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 959  Solved: 455[Submit][Status][Discuss] Descri ...

  9. python 考试补缺

    十六进制: >>> a=100 >>> hex(a) '0x64' 八进制: >>> a=100 >>> oct(a) '0o1 ...

  10. djang中的request.user对象中的方法

    print(dir(request.user)) ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__eq__', '__format__', ...