请珍惜小编劳动成果,该文章为小编原创,转载请注明出处. LRU算法,即Last Recently Used ---选择最后一次訪问时间距离当前时间最长的一页并淘汰之--即淘汰最长时间没有使用的页 依照最多5块的内存分配情况,实现LRU算法代码例如以下: public class LRU { private int theArray[]; private int back; //定义队尾 private int currentSize; //队列中存放元素个数 private int maxSiz

 LRU(Least Recently Used) 出发点:在页式存储管理中,如果一页很长时间未被访问,则它在最近一段时间内也不会被访问,即时间局部性,那我们就把它调出(置换出)内存. 为了实现LRU淘汰算法,需要一些特殊的硬件支持. 三种可行方法 计数器法 特殊栈法 寄存器法 下面给出,栈法的简单演示实现代码: #include <iostream> using namespace std; ]);//处理函数 void print(int a[], int num);//输出函数 int

缓存如果写满, 它必须淘汰旧值以容纳新值, 最近最少使用淘汰算法 (LRU) 是一个不错的选择, 因为你如果最近使用过某些值, 这些值更可能被保留. 你如果构造一个比缓存限制还长的循环, 当循环最后的值可以命中缓存时, LRU 就会是完美的, 但是当它无法命中缓存时, 这个缓存将失效. 缓存的淘汰算法也要降级为随机淘汰算法. 基于 sync.Map 和 map 的无序遍历机制, 带有 过期时间 的随机淘汰缓存可以非常轻松被实现. 实现 构造器 type Item struct { item in

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. 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

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

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

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

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.介绍 LRU是LeastRecentlyUsed近期最少使用算法.内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,Oracle会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间来加载另外的数据. 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”. 2.实现原理图 使用链表保存缓存数据实现. 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存

含义: FIFO:First In First Out,先进先出LRU:Least Recently Used,最近最少使用 LFU:Least Frequently Used,最不经常使用 以上三者都是缓存过期策略. 原理和实现: 一.FIFO按照“先进先出(First In,First Out)”的原理淘汰数据,正好符合队列的特性,数据结构上使用队列Queue来实现. 如下图: 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: 二.L

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

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

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

1. LFU 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”. 1.2. 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.