activity_main.xml 里面什么也没有 AndroidManifest.xml(重点是android:name="com.example.volley.MyApplication") <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <manifest xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 概述 对于整个内存回收来说,lru链表是关键中的关键,实际上整个内存回收,做的事情就是处理lru链表的收缩,所以这篇文章就先说说系统的lru链表. 内存回收的核心思想,就是如果一些数据能够保存到磁盘,在内存不足时就把这些数据写到磁盘中,这样这些数据占用的内存页就可以作为空闲内存页给予系统使用了. 当内存不足时,系统就必须要将一些页框回收,而哪些页框可以回收呢,之前我们有说过,属于内核的大部分页框是不能够进行回

原文:http://www.cnblogs.com/tolimit/p/5447448.html 概述 对于整个内存回收来说,lru链表是关键中的关键,实际上整个内存回收,做的事情就是处理lru链表的收缩,所以这篇文章就先说说系统的lru链表. 内存回收的核心思想,就是如果一些数据能够保存到磁盘,在内存不足时就把这些数据写到磁盘中,这样这些数据占用的内存页就可以作为空闲内存页给予系统使用了. 当内存不足时,系统就必须要将一些页框回收,而哪些页框可以回收呢,之前我们有说过,属于内核的大部分页框是不

innodb_lru_scan_depth是5.6新增加的参数,根据 官方文档 描述,它会影响page cleaner线程每次刷脏页的数量, 这是一个每1秒  loop一次的线程.在Innodb内部,这个参数对应变量为srv_LRU_scan_depth,grep了一把,有几个地方会涉及到这个参数 page cleaner 线程 刷脏页的长度,从尾部开始刷 srv_LRU_scan_depth LRU 连表由 NEW 与 OLD 区构成 1.buf/buf0lru.cc buf_LRU_free

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 概述 当linux系统内存压力就大时,就会对系统的每个压力大的zone进程内存回收,内存回收主要是针对匿名页和文件页进行的.对于匿名页,内存回收过程中会筛选出一些不经常使用的匿名页,将它们写入到swap分区中,然后作为空闲页框释放到伙伴系统.而对于文件页,内存回收过程中也会筛选出一些不经常使用的文件页,如果此文件页中保存的内容与磁盘中文件对应内容一致,说明此文件页是一个干净的文件页,就不需要进行回写,直接将此

http://www.cnblogs.com/tolimit/p/5435068.html------------linux内存源码分析 - 内存回收(整体流程) 概述 当linux系统内存压力就大时,就会对系统的每个压力大的zone进程内存回收,内存回收主要是针对匿名页和文件页进行的.对于匿名页,内存回收过程中会筛选出一些不经常使用的匿名页,将它们写入到swap分区中,然后作为空闲页框释放到伙伴系统.而对于文件页,内存回收过程中也会筛选出一些不经常使用的文件页,如果此文件页中保存的内容与磁盘中

目录 Redis 系列(04-2)Redis原理 - 内存回收 Redis 系列目录 1. 过期策略 1.1 定时过期(主动淘汰) 1.2 惰性过期(被动淘汰) 1.3 定期过期 2. 淘汰策略 2.1 最大内存设置 2.2 淘汰策略 2.4 LFU Redis 系列(04-2)Redis原理 - 内存回收 Redis 系列目录 相关文档推荐: Redis - LRU Reids 所有的数据都是存储在内存中的,在某些情况下需要对占用的内存空间进行回收.内存回收主要分为两类,一类是 key 过期,

前言 mybatis的缓存大家都知道分为一级和二级缓存,一级缓存系统默认使用,二级缓存默认开启,但具体用的时候需要我们自己手动配置.我们依旧还是先看一个demo.这儿只贴出关键代码 public interface AssetInfoMapper { List<AssetInfo> get(@Param("name") String name, @Param("id")String id); } <mapper namespace="co

前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法

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

简介 cache4j是一款轻量级java内存缓存框架,实现FIFO.LRU.TwoQueues缓存模型,使用非常方便. cache4j为java开发者提供一种更加轻便的内存缓存方案,杀鸡焉用EhCache? 特性 ·  支持并发. ·  使用简单. ·  因为简单,所以通用,命中率稳定. 使用示例 // 配置 CacheConfig config = CacheConfig.custom().setMaxElement(10000); // 缓存元素个数上限 // 缓存节点工厂 INodeFac

N年前我写了个双链表也发了博客,还添了代码.但是那个代码不但复杂,而且还有有问题的,一直懒得整理,放在空间误导别人.最近在写服务端,今天抽点空补一篇. 关于LRU网上随便搜,有过后端经验的人应该很多都研究过.所谓双链表一个是哈希表,用于通过Key来查数据,另一个表是用来表示顺序,越前面的元素越新(也可以理解为越接近当前系统时间).我以前写那个LRU,用一个哈希和一个数组,查哈希没什么问题,但是查数组用了indexof和splice就问题大了,呵呵,每次get数据都splice一次,那效率烂shi

LRU(Least Recently Used)算法是缓存技术中的一种常见思想,顾名思义,最近最少使用,也就是说有两个维度来衡量,一个是时间(最近),一个频率(最少).如果需要按优先级来对缓存中的K-V实体进行排序的话,需要考虑这两个维度,在LRU中,最近使用频率最高的排在前面,也可以简单的说最近访问的排在前面.这就是LRU的大体思想. 在操作系统中,LRU是用来进行内存管理的页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间

LRU Cache 题目链接:https://oj.leetcode.com/problems/lru-cache/ 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 k

目录 . 引言 . 页表 . 结构化内存管理 . 物理内存的管理 . SLAB分配器 . 处理器高速缓存和TLB控制 . 内存管理的概念 . 内存覆盖与内存交换 . 内存连续分配管理方式 . 内存非连续分配管理方式 . 虚拟内存的概念.特征及其实现 . 请求分页管理方式实现虚拟内存 . 页面置换算法 . 页面分配策略 . 页面抖动和工作集 . 缺页异常的处理 . 堆与内存管理 0. 引言 有两种类型的计算机,分别以不同的方法管理物理内存 . UMA计算机(一致内存访问 uniform memor

对于客户端——服务器端应用,从远程获取图片算是经常要用的一个功能,而图片资源往往会消耗比较大的流量,对 应用来说,如果处理不好这个问题,那会让用户很崩溃,不知不觉手机流量就用完了,等用户发现是你的应用消耗掉了他手机流量的话,那么可想而知你的应用将面 临什么样的命运. AD:2014WOT全球软件技术峰会北京站 课程视频发布 另外一个问题就是加载速度,如果应用中图片加载速度很慢的话,那么用户同样会等到崩溃. 那么如何处理好图片资源的获取和管理呢? 异步下载 本地缓存 异步下载 大家都知道,在and

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

引子: 我们平时总会有一个电话本记录所有朋友的电话,但是,如果有朋友经常联系,那些朋友的电话号码不用翻电话本我们也能记住,但是,如果长时间没有联系了,要再次联系那位朋友的时候,我们又不得不求助电话本,但是,通过电话本查找还是很费时间的.但是,我们大脑能够记住的东西是一定的,我们只能记住自己最熟悉的,而长时间不熟悉的自然就忘记了. 其实,计算机也用到了同样的一个概念,我们用缓存来存放以前读取的数据,而不是直接丢掉,这样,再次读取的时候,可以直接在缓存里面取,而不用再重新查找一遍,这样系统的反应能力

什么是 LRU LRU Cache是一个Cache的置换算法,含义是“最近最少使用”,把满足“最近最少使用”的数据从Cache中剔除出去,并且保证Cache中第一个数据是最近刚刚访问的,因为这样的数据更有可能被接下来的程序所访问. LRU的应用比较广泛,最基础的内存页置换中就用了,对了,这里有个概念要清楚一下,Cache不见得是CPU的高速缓存的那个Cache,这里的Cache直接翻译为缓存,就是两种存储方式的速度有比较大的差别,都可以用Cache缓存数据,比如硬盘明显比内存慢,所以常用的数据我

题意 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 exists in the cache, otherwise return -1.

要求: get(key):如果key在cache中,则返回对应的value值,否则返回null set(key,value):如果key不在cache中,则将该(key,value)插入cache中(注意,如果cache已满,则必须把最近最久未使用的元素从cache中删除):如果key在cache中,则重置value的值. set和get的时间复杂度都是O(1). 两个map /** * 思路:时间复杂度是O(1),一下子想到的是map.但是怎么进行淘汰呢?需要记录时间,且查找的复杂度也是O(1