我是风筝,公众号「古时的风筝」. 文章会收录在 JavaNewBee 中,更有 Java 后端知识图谱,从小白到大牛要走的路都在里面. 那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下. 运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制.它应该支持以下操作: 获取数据 get 和 写入数据 put . 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中,则获取关键字的值(总是正数),否则返回 -1.

LRU原理 在一般标准的操作系统教材里,会用下面的方式来演示 LRU 原理,假设内存只能容纳3个页大小,按照 7 0 1 2 0 3 0 4 的次序访问页.假设内存按照栈的方式来描述访问时间,在上面的,是最近访问的,在下面的是,最远时间访问的,LRU就是这样工作的. 但是如果让我们自己设计一个基于 LRU 的缓存,这样设计可能问题很多,这段内存按照访问时间进行了排序,会有大量的内存拷贝操作,所以性能肯定是不能接受的. 那么如何设计一个LRU缓存,使得放入和移除都是 O(1) 的,我们需要把访问次

很久前参加过今日头条的面试,遇到一个题,目前半部分是如何实现 LRU,后半部分是 Redis 中如何实现 LRU. 我的第一反应应该是内存不够的场景下,淘汰旧内容的策略.LRU ... Least Recent Used,淘汰掉最不经常使用的.可以稍微多补充两句,因为计算机体系结构中,最大的最可靠的存储是硬盘,它容量很大,并且内容可以固化,但是访问速度很慢,所以需要把使用的内容载入内存中:内存速度很快,但是容量有限,并且断电后内容会丢失,并且为了进一步提升性能,还有CPU内部的 L1 Cache

很久前参加过今日头条的面试,遇到一个题,目前半部分是如何实现 LRU,后半部分是 Redis 中如何实现 LRU. 我的第一反应是操作系统课程里学过,应该是内存不够的场景下,淘汰旧内容的策略.LRU ... Least Recent Used,淘汰掉最不经常使用的.可以稍微多补充两句,因为计算机体系结构中,最大的最可靠的存储是硬盘,它容量很大,并且内容可以固化,但是访问速度很慢,所以需要把使用的内容载入内存中:内存速度很快,但是容量有限,并且断电后内容会丢失,并且为了进一步提升性能,还有CPU内

https://blog.csdn.net/happyrabbit456/article/details/54945667 Redis需要设置最大占用内存吗?如果Redis内存使用超出了设置的最大值会怎样? 设置Redis最大占用内存 Redis设置最大占用内存,打开redis配置文件,找到如下段落,设置maxmemory参数,maxmemory是bytes字节类型,注意转换.修改如下所示:             Vim   1 2 3 4 5 6 # In short... if you h

import java.util.Hashtable; class DLinkedList { String key; //键 int value; //值 DLinkedList pre; //双向链表前驱 DLinkedList next; //双向链表后继 } public class LRUCache { private Hashtable<String,DLinkedList> cache = new Hashtable<String,DLinkedList>(); pr

首先大前提是,这个redis使用的外网端口,需要在防火墙或者安全组中打开 正常在redis配置文件里有个bind,这个默认是127.0.0.1,如果不修改,就是内网可以访问. 这里有个点需要提一下,就是这个bind,如果想要用外网,就把这个注释掉,或者直接写外网IP也行 那么想让Redis能外网访问,需要做的就是 protected-mode no 把这个保护模式改成no即可.重启服务,即可生效 师父说手会斗,然后需要加个主从redis,设置方式比较简单,直接修改配置文件,加个slaveof即可

看了评论,发现有些地方有问题,更新了图和一些描述,希望可以更清晰一些,也欢迎关注,还会有干货文章 -------- 很久前参加过今日头条的面试,遇到一个题,目前半部分是如何实现 LRU,后半部分是 Redis 中如何实现 LRU. 我的第一反应是操作系统课程里学过,应该是内存不够的场景下,淘汰旧内容的策略.LRU ... Least Recent Used,淘汰掉最不经常使用的.可以稍微多补充两句,因为计算机体系结构中,最大的最可靠的存储是硬盘,它容量很大,并且内容可以固化,但是访问速度很慢,所

目录 概念 方法选择 实现方案(基于LinkedHashMap) 改进方案 1.LRU-K 2.Two queue 3.Multi Queue(MQ) LRU类算法对比 LRU 在 Redis 中的应用 概念 RU是Least Recently Used 的缩写,翻译过来就是"最近最少使用". LRU算法的设计原则是:如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很小.也就是说,当限定的空间已存满数据时,应当把最久没有被访问到的数据淘汰. 方法选择 用一个数组来存

@(MyBatis)[Cache] MyBatis源码分析--Cache接口以及实现 Cache接口 MyBatis中的Cache以SPI实现,给需要集成其它Cache或者自定义Cache提供了接口. public interface Cache { String getId(); void putObject(Object key, Object value); Object getObject(Object key); Object removeObject(Object key); voi

 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replicatio

数据库操作 1)  REDIS是全部由KEY和VALUE值构成,对数据库的增删改查操作都是基于在通过key 映射到哈希槽 然后通过哈希槽进行单向链式遍历 查找到value和具体的key. 同样 在查看大师写的源码时可以说是一种很好借鉴: 这里所有的操作已经主体源码引用都是zai redis/src/db.c下进行的: 查 robj *lookupKey(redisDb *db, robj *key) {    dictEntry *de = dictFind(db->dict,key->ptr

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/117.html?1455860236 1. redis查看当前所有的key 代码如下: KEYS * 2. 查看当前redis的配置信息​ 代码如下: CONFIG GET * 3. MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk

Redis集群部署文档(centos6系统) (要让集群正常工作至少需要3个主节点,在这里我们要创建6个redis节点,其中三个为主节点,三个为从节点,对应的redis节点的ip和端口对应关系如下) 127.0.0.1:7000127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 首先到http://download.redis.io/releases/下载redis-3.0.5.tar.gz或者其他

redis命令文档:http://doc.redisfans.com/index.html 1. redis查看当前所有的key KEYS * 模糊匹配keykeys 模糊字符串*   2. 查看当前redis的配置信息 CONFIG GET * 3. MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk. Commands that may modify t

转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: s

性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replication cpu commandstats cluster keyspace 这篇主要介绍比较重要的2部分性能指标memory和stats. 需要注意的是info命令返回的信息

目录 InnoDB存储引擎 InnoDB存储架构 Checkpoint技术 Master Thread 工作方式 InnoDB关键特性(放一下,感觉看后面,再看总结吧) InnoDB存储引擎 InnoDB存储架构 ​ InnoDB存储引擎有多个内存块,可以认为这些内存块组成了一个大的内存池,负责如下工作: 维护所有进程/线程需要访问的多个内部数据结构 缓存磁盘上的数据,方便快速的读取,同时在对磁盘文件的数据修改之前在这里缓存. 重做日志(redo log)缓冲 ​ 后台线程的主要作用 刷新内存池

一.如何查看Redis性能 info命令输出的数据可以分为10个分类,分别是: server,clients,memory,persistence,stats,replication,cpu,commandstats,cluster,keyspace 为了快速定位并解决性能问题,这里选择5个关键性的数据指标,它包含了大多数人在使用Redis上会经常碰到的性能问题 二.内存 上图中used_memory 字段数据表示的是:由Redis分配器分配的内存总量,以字节(byte)为单位. 其中used_

Redis有自己的内存分配器,当key-value对象被移除时,Redis不会马上向操作系统释放其占用内存.redis之所以这样的设计有两个原因. OS可能会将释放内存交换到虚拟内存,但OS的虚拟内存又是物理文件,其IO读写效率较低,从而影响Redis性能表现 OS的虚拟内存换入换出是基于Page机制,同一Page内的部分数据对象被释放,但其他数据对象依然被其他应用使用中,导致在该Page内的Redis对象没有被释放 而Redis作者应该是考虑到以上问题,不希望Redis由此降低性能,所以在设计

性能相关的数据指标 通过Redis-cli命令行界面访问到Redis服务器,然后使用info命令获取所有与Redis服务相关的信息.通过这些信息来分析文章后面提到的一些性能指标. info命令输出的数据可分为10个类别,分别是: server clients memory persistence stats replication cpu commandstats cluster keyspace 这篇主要介绍比较重要的2部分性能指标memory和stats. 需要注意的是info命令返回的信息