缓存算法是指令的一个明细表,用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去. 常见类型包括LFU.LRU.ARC.FIFO.MRU. 最不经常使用算法(LFU): 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率.通过使用LFU缓存算法,最低访问数的条目首先被移除.这个方法并不经常使用,因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责. 最近最少使用算法(LRU): 这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置.当一个新条目被访问时,LRU将它放置到缓存的顶部.当缓存达到极限时,

这篇博客主要介绍LRU LFU 算法,因为在Mybatis的缓存中会用到,所以放到这个系列中了.此外,这是我翻译的一篇文章,觉得原文已经写的很好了,所以就直接翻译一下,留作知识整理. 英文原文出处如下: https://xuri.me/2016/08/13/lru-and-lfu-cache-algorithms.html 鼓励大家多读读英文的资料.好处不多说.自己体会. 在此声明,文章只是翻译了一个大体意思,有些词汇翻译的不准确,不要砸我. 最少最近使用(LRU) 丢弃掉最近期间最少使用的项目

在Redis中的LRU算法文中说到,LRU有一个缺陷,在如下情况下: ~~~~~A~~~~~A~~~~~A~~~~A~~~~~A~~~~~A~~| ~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~~B~| ~~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~~~~C~~~~~~| ~~~~~D~~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D~~~~~~~~~D| 会将数据D误认为将来最有可能被访问到的数据. Redis作者曾想改进LRU算法,但发现Redis的LRU算法受制于随机

缓存算法(页面置换算法)-FIFO. LFU. LRU 在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO. LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出. 其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单. 且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列

在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果

一.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉.也就是说,当缓存满的时候,应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉.在FIFO Cache中应该支持以下操作;

FIFO算法 FIFO 算法是一种比较容易实现的算法.它的思想是先进先出(FIFO,队列),这是最简单.最公平的一种思想,即如果一个数据是最先进入的,那么可以认为在将来它被访问的可能性很小.空间满的时候,最先进入的数据会被最早置换(淘汰)掉. FIFO 算法的描述:设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能: set(key,value):将记录(key,value)插入该结构.当缓存满时,将最先进入缓存的数据置换掉. get(key):返回key对应的value值.

LRU和LFU是不同的! LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面! LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页! 比如,第二种方法的时期T为10分钟,如果每分钟进行一次调页,主存块为3,若所需页面走向为2 1 2 1 2 3 4 注意,当调页面4时会发生缺页中断 若按LRU算法,应换页面1(1页面最久未被使用) 但按LFU算法应换页面3(十分钟内,

提到缓存,有两点是必须要考虑的:(1)缓存数据和目标数据的一致性问题.(2)缓存的过期策略(机制).     其中,缓存的过期策略涉及淘汰算法.常用的淘汰算法有下面几种:(1)FIFO:First In First Out,先进先出(2)LRU:Least Recently Used,最近最少使用(3)LFU:Least Frequently Used,最不经常使用      注意LRU和LFU的区别.LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项,即根据使用次数的差异来决

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为将频率上最不常访问的数据淘汰.既然是基于频率的,就需要有存储每个数据访问的次数.从存储空间上,较LRU会多出一些持有计数的空间. 那么LFU算法的主导思想是什么呢?LFU算法认为"如果数据过去访问频率很高,那么将来被访问的频率也很高".好吧,我知道这又是个伪命题,不过所有的可实现的淘汰算法

Design and implement a data structure for Least Frequently Used (LFU) cache. It should support the following operations: get and put. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.pu

-------------------------------------->href--------------------------> http://blog.chinaunix.net/uid-13246637-id-5185352.html 最近在做笔试题,其中虚拟存储管理中几种缺页中断算法经常考到,虽然这类题可说非常简单,但概念上却容易混淆而且如果不掌握正确的做法很容易出错,因此觉得有必要把这三种算法的实现过程理一遍,并从源代码级别去思考它们的实现. 首先推荐一个博客,对这两个算法

设计并实现最近最久未使用(Least Recently Used)缓存. 题目描述: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key ex

LFU(Least Frequently Used)最近最少使用算法.它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路.LRU(Least Recently Used). 注意LFU和LRU算法的不同之处,LRU的淘汰规则是基于访问时间,而LFU是基于访问次数的.举个简单的例子: 假设缓存大小为3,数据访问序列为set(2,2),set(1,1),get(2),get(1),get(2),set(3,3),set(4,4), 则在set(4,4

前文再续,书接上一回.上次讲到redis的LRU算法,文章实在精妙,最近可能有机会用到其中的技巧,顺便将下半部翻译出来,实现的时候参考下. 搏击俱乐部的第一法则:用裸眼观测你的算法 Redis2.8的LRU实现已经上线了,在不同的负载环境下经过测试,用户没有抱怨Redis的清理机制.为了继续改进,我希望能观察到算法的性能,同时不会浪费大量CPU,不增加1比特空间占用. 我设计了一个测试用例.导入指定数量的key,然后顺序访问他们,好让他们的最近访问时间顺序递减.再添加50%的key,那么之前的k

在Leetcode上遇到了两个有趣的题目,分别是利用LRU和LFU算法实现两个缓存.缓存支持和字典一样的get和put操作,且要求两个操作的时间复杂度均为O(1). 首先说一下如何在O(1)时间复杂度内实现get方法.据鄙人所知,对于没有限定数据范围的数据,唯一拥有O(1)时间复杂度的get的数据结构就是哈希表,尽管其时间复杂度是通过概率来推算出来的.因此毋庸质疑,LRU和LFU的get方法中必定使用了哈希表的取值,相应的put方法中也必定调用了哈希表的赋值操作. 由于LRU和LFU都涉及到了选

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/guoweimelon/article/details/50855351 一.概念介绍 LRU和LFU都是内存管理的页面置换算法. LRU,即:最近最少使用淘汰算法(Least Recently Used).LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面. LFU,即:最不经常使用淘汰算法(Least Frequently Used).LFU是淘汰一段时间内,使用次数最少的页面. 二.例子详解 假设LFU方法

缓存雪崩 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 解决思路: 1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力.这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量. 2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布.避免缓存雪崩的出现. 3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏

  缓存算法(页面置换算法)-FIFO.LFU.LRU 在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实

提到缓存,有两点是必须要考虑的:(1)缓存数据和目标数据的一致性问题.(2)缓存的过期策略(机制).     其中,缓存的过期策略涉及淘汰算法.常用的淘汰算法有下面几种:(1)FIFO:First In First Out,先进先出(2)LRU:Least Recently Used,最近最少使用(3)LFU:Least Frequently Used,最不经常使用      注意LRU和LFU的区别.LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项,即根据使用次数的差异来决

缓存雪崩 缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中,或者缓存同一时间大面积的失效,从而导致所有请求都去查数据库,导致数据库CPU和内存负载过高,甚至宕机. 解决思路: 1,采用加锁计数,或者使用合理的队列数量来避免缓存失效时对数据库造成太大的压力.这种办法虽然能缓解数据库的压力,但是同时又降低了系统的吞吐量. 2,分析用户行为,尽量让失效时间点均匀分布.避免缓存雪崩的出现. 3,如果是因为某台缓存服务器宕机,可以考虑做主备,比如:Redis主备,但是双缓存涉及到更新事务的问题,update可能读到脏