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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

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,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的+CPU+缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

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, 数组需要一块连续的内存空间来存储,对内存要求比较高, 链表恰恰相反,它并不需要一块连续的内存空间,它通过"指针"将一组零散的内存块 串联起来使用. 最常见的链表结构: 单链表 双向链表 循环链表 用空间换时间: 当内存空间充足的时候,如果更加追求代码的执行速度,可以选择空间复杂度相对较

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,链表则可以是零散的.

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,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

一.什么是链表 和数组一样,链表也是一种线性表. 从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构. 链表中的每一个内存块被称为节点Node.节点除了存储数据外,还需记录链上下一个节点的地址,即后继指针next. 二.链表的优劣 插入.删除数据效率高O(1)级别(只需更改指针指向即可),随机访问效率低O(n)级别(需要从链头至链尾进行遍历). 和数组相比,内存空间消耗更大,因为每个存储数据的节点都需要额外的空间存储后继指针. 三.常用链表

缓存淘汰策略: 一.什么是链表? 1.和数组一样,链表也是一种线性表. 2.从内存结构来看,链表的内存结构是不连续的内存空间,是将一组零散的内存块串联起来,从而进行数据存储的数据结构. 3.链表中的每一个内存块被称为节点Node.节点除了存储数据外,还需记录链上下一个节点的地址,即后继指针next. 二.为什么使用链表?即链表的特点 1.插入.删除数据效率高O(1)级别(只需更改指针指向即可),随机访问效率低O(n)级别(需要从链头至链尾进行遍历). 2.和数组相比,内存空间消耗更大,因为每个存

大家好,欢迎大家来到算法数据结构专题,今天我们和大家聊一个非常常用的算法,叫做LRU. LRU的英文全称是Least Recently Used,也即最不经常使用.我们看着好像挺迷糊的,其实这个含义要结合缓存一起使用.对于工程而言,缓存是非常非常重要的机制,尤其是在当下的互联网应用环境当中,起到的作用非常重要.为了便于大家更好地理解,我们从缓存的机制开始说起. 缓存 缓存的英文是cache,最早其实指的是用于CPU和主存数据交互的.早年这块存储被称为高速缓存,最近已经听不到这个词了,不知道是不是

什么是LRU算法? LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,在有限的内容块中存储最近使用次数最多的数据,当内容块已满时,把最少使用的数据删除以便存储新的内容.

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,缓存的空间一般都是有限,不可能把所有的结果全部保存下来.那么,当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存,就要决定删除原来的哪些数据.如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法. 常用的缓存淘汰算法有:FIFO.LRU.LFU,下面我们就逐一介绍一下. FIFO FIFO,First In First Ou

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

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 Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU类:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,优先被淘汰. FIFO类 先进先出 ※ FIFO 原理: 按照“先进先出(First In,First 

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". 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/15/13247663_304901967.shtml 参考地址(一系列关于缓存的,后面几篇也都在这里有):http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=13247663&cid=48# 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

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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

计算机中的缓存大小是有限的,如果对所有数据都缓存,肯定是不现实的,所以需要有一种淘汰机制,用于将一些暂时没有用的数据给淘汰掉,以换入新鲜的数据进来,这样可以提高缓存的命中率,减少磁盘访问的次数. LRU(Least Recently Used 最近最少使用)算法有两种策略(均以队列的方式实现),一种是不调整的,另外一种是随时进行调整的,即缓存命中后,将这个数据缓存项移到LRU队列的最前端. 例如,缓存容量为4,顺序访问数据项1  5  1  3  5  2  4  1  2 第一种策略:首先读取

(转自:http://flychao88.iteye.com/blog/1977653) 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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢

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”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的

前言 我们常用缓存提升数据查询速度,由于缓存容量有限,当缓存容量到达上限,就需要删除部分数据挪出空间,这样新数据才可以添加进来.缓存数据不能随机删除,一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据.常用淘汰算法有 LRU,LFU,FIFO,这篇文章我们聊聊 LRU 算法. LRU 简介 LRU 是 Least Recently Used 的缩写,这种算法认为最近使用的数据是热门数据,下一次很大概率将会再次被使用.而最近很少被使用的数据,很大概率下一次不再用到.当缓存容量的满时候,优先淘汰最近很少使用