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简单的java缓存实现

由 五迷三道 提交于 2021-02-17 17:07:11
提到缓存，不得不提就是缓存算法(淘汰算法)，常见算法有LRU、LFU和FIFO等算法，每种算法各有各的优势和缺点及适应环境。 1、LRU(Least Recently Used ，最近最少使用) 算法根据数据的最近访问记录来淘汰数据，其原理是如果数据最近被访问过，将来被访问的几概率相对比较高，最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细具体算法如下： 1. 新数据插入到链表头部； 2. 每当缓存数据命中，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； 2、LFU(Least Frequently Used，最不经常使用) 算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其原理是如果数据过去被访问次数越多，将来被访问的几概率相对比较高。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。 具体算法如下： 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； 3、FIFO(First In First Out ，先进先出) 算法是根据先进先出原理来淘汰数据的，实现上是最简单的一种,具体算法如下： 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；

LRU vs FIFO vs Random

由 假装没事ソ 提交于 2020-12-31 05:47:37
问题 When there is a page fault or a cache miss we can use either the Least Recently Used (LRU), First in Fist Out (FIFO) or Random replacement algorithms. I was wondering, which one provides the best performance aka the least possible future cache miss'/page faults? Architecture: Coldfire processor 回答1: No perfect caching policy exists because it would require knowledge of the future (how a program will access memory). But, some are measurably better than others in the common memory access

LRU vs FIFO vs Random

由 早过忘川 提交于 2020-12-31 05:41:47
问题 When there is a page fault or a cache miss we can use either the Least Recently Used (LRU), First in Fist Out (FIFO) or Random replacement algorithms. I was wondering, which one provides the best performance aka the least possible future cache miss'/page faults? Architecture: Coldfire processor 回答1: No perfect caching policy exists because it would require knowledge of the future (how a program will access memory). But, some are measurably better than others in the common memory access

LRU vs FIFO vs Random

由 梦想与她 提交于 2020-12-31 05:41:01
问题 When there is a page fault or a cache miss we can use either the Least Recently Used (LRU), First in Fist Out (FIFO) or Random replacement algorithms. I was wondering, which one provides the best performance aka the least possible future cache miss'/page faults? Architecture: Coldfire processor 回答1: No perfect caching policy exists because it would require knowledge of the future (how a program will access memory). But, some are measurably better than others in the common memory access

algorithm LRU, how many bits needed for implement this algorithm?

由 蓝咒 提交于 2020-08-24 07:43:07
问题 I have a little question about the algorithm LRU. If you have a cache with four blocs , how many bits do you need to implement this algorithm ? 回答1: There is a good slide-deck at http://www.powershow.com/view/95163-NzkyO/4_4_Page_replacement_algorithms_powerpoint_ppt_presentation that talks about various page replacement schemes. It also explains the LRU implementation using mxm matrix really well. 回答2: Assuming you mean a 4-way set-associative cache: A "perfect" LRU would essentially be

Use functools' @lru_cache without specifying maxsize parameter

由 末鹿安然 提交于 2020-06-22 15:04:11
问题 The documentation for lru_cache gives the function definition: @functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) This says to me that maxsize is optional. However, it doesn't like being called without an argument: Python 3.6.3 (default, Oct 24 2017, 14:48:20) [GCC 7.2.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import functools >>> @functools.lru_cache ... def f(): ... ... Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr

如何用C++实现一个LRU Cache

由 ￣綄美尐妖づ 提交于 2020-04-14 03:25:02
【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 什么是LRU Cache LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。 什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM， 通常它不像系统主存那样使用DRAM技术，而使用昂贵但较快速的SRAM技术。 广义上的Cache指的是位于速度相差较大的两种硬件之间， 用于协调两者数据传输速度差异的结构。除了CPU与主存之间有Cache， 内存与硬盘之间也有Cache，乃至在硬盘与网络之间也有某种意义上的Cache── 称为Internet临时文件夹或网络内容缓存等。 Cache的容量有限，因此当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实，LRU译成 最久未使用 会更形象， 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。 数据结构 LRU的典型实现是 hash map + doubly linked list ， 双向链表用于存储数据结点，并且它是按照结点最近被使用的时间来存储的。 如果一个结点被访问了， 我们有理由相信它在接下来的一段时间被访问的概率要大于其它结点。于是， 我们把它放到双向链表的头部

lru_cache interferes with type checking done by single_dispatch

由 拜拜、爱过 提交于 2020-03-20 06:07:09
问题 I have a method dispatch decorator with three registered functions. One dispatches on int , which works fine. The second dispatched on a custom type, also works fine. The third is also a custom type, but the Class is wrapped with the lru_cache decorator. (To make things a little more complicated, the class is instantiated in a roundabout way via a methoddispatch on the __call__ method of another class.) @lru_cache(maxsize=None, typed=True) class QualifiedInterval: # stuff that works Inside

LRU缓存算法-基于LinkedHashMap实现

由 核能气质少年 提交于 2020-03-06 18:30:38
近期再做一个项目，是个网站管理系统，涉及多张记录表和栏目表，简单实现网站首页访问后发现速度很忧伤。仔细一想，每次访问，要查询各种表，访问数据库次数太多了，而且很多表里的数据其实在实际中不常改变，所以想到读取后存储在内存中，下次直接返回。 于是问题来了，不可能每个网站都存在内存里啊，虽然现在开发阶段没几个网站。这就需要在存新网站数据时清除内存中某些网站的数据，清除谁？我想到了操作系统中的一种页面置换算法——LRU（Least Recently Used）近期最少使用算法。 显然HashMap不够用了，我能想到最简单的方法就是用LinkedHashMap，他的一个构造函数： LinkedHashMap<K, V>(int initialCapacity, float loadFactor, boolean accessOrder) Constructs an empty LinkedHashMap instance with the specified initial capacity, load factor and ordering mode. Parameters: initialCapacity the initial capacity loadFactor the load factor accessOrder the ordering mode - true for

LRU-最近最少使用算法

由 折月煮酒 提交于 2020-03-06 18:15:58
LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法 1.1. 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、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。 【复杂度】 实现简单。 【代价】 命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。 2. LRU-K 2.1. 原理 LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。 2.2. 实现 相比LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候，才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时，LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下： 1.
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