1 什么是LRU Cache 在LeetCode上有一个LRU Cache实现的题目 Design and implement a data structure for Least Recently...在操作系统的内存管理中，有一类很重要的算法就是内存页面置换算法（包括FIFO，LRU,LFU等几种常见页面置换算法）。...LRU算法的设计原则 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 而用什么数据结构来实现LRU算法呢...(get或put)的节点保持在限定容量的Cache中，如果超过容量则应该把LRU(近期最少使用)的节点删除掉。...2 实现思路 在学习了HashMap和LinkedHashMap后，是不是觉得这俩数据结构简直太适合做LRU Cache了！
前言 LRU 是 Least Recently Used 的简写，字面意思则是最近最少使用。 通常用于缓存的淘汰策略实现，由于缓存的内存非常宝贵，所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。...之前也有接触过一道面试题，大概需求是： 实现一个 LRU 缓存，当缓存数据达到 N 之后需要淘汰掉最近最少使用的数据。...不过其中的 put get 流程算是一个简易的 HashMap 实现，可以对 HashMap 加深一些理解。 实现二 因此如何来实现一个完整的 LRU 缓存呢，这次不考虑过期时间的问题。...初始化时自定义是否需要删除最近不常使用的数据，如果是则会按照实现二中的方式管理数据。...总结 以上就是对 LRU 缓存的实现，了解了这些至少在平时使用时可以知其所以然。 当然业界使用较多的还有 guava 的实现，并且它还支持多种过期策略。
前言 LRU 是 LeastRecentlyUsed 的简写，字面意思则是 最近最少使用。 通常用于缓存的淘汰策略实现，由于缓存的内存非常宝贵，所以需要根据某种规则来剔除数据保证内存不被撑满。...之前也有接触过一道面试题，大概需求是： 实现一个 LRU 缓存，当缓存数据达到 N 之后需要淘汰掉最近最少使用的数据。...不过其中的 putget 流程算是一个简易的 HashMap 实现，可以对 HashMap 加深一些理解。 实现二 因此如何来实现一个完整的 LRU 缓存呢，这次不考虑过期时间的问题。...初始化时自定义是否需要删除最近不常使用的数据，如果是则会按照实现二中的方式管理数据。...总结 以上就是对 LRU 缓存的实现，了解了这些至少在平时使用时可以知其所以然。 当然业界使用较多的还有 guava 的实现，并且它还支持多种过期策略。
前言 早在几年前写过关于 LRU cache 的文章：https://crossoverjie.top/2018/04/07/algorithm/LRU-cache/ 当时是用 Java 实现的，最近我在完善...Go 官方库中并没有相关的实现，考虑到程序的简洁就不打算依赖第三方库，自己写一个；本身复杂度也不高，没有几行代码。...配合这个数据结构，我便在 ptg 中实现了请求历史记录的功能： 将每次的请求记录存储到 lru cache 中，最近使用到的历史记录排在靠前，同时也能提供相关的搜索功能；具体可见下图。...实现 实现原理没什么好说的，和 Java 的一样： 一个双向链表存储数据的顺序 一个 map 存储最终的数据 当数据达到上限时移除链表尾部数据 将使用到的 Node 移动到链表的头结点 虽然 Go 比较简洁...最终就是通过这个 LruCache 实现了上图的效果，想要了解更多细节的可以参考源码: https://github.com/crossoverJie/ptg/blob/main/gui/lru.go
/notebook-yiSh32rr/lib/python3.6/functools.py Type: function 可以看出lru_cache使用了LRU算法，在maxsize大小的空间内缓存函数的结果...，值得一提的事函数的参数是要可以哈希的，接下来我们利用lru_cache改进我们的递归算法，非常的简单。...from functools import lru_cache @lru_cache(100) def fib(n): if n < 2: return 1 else:...生成器的方案因为不方便直接计算fib(n)，要配合range函数使用，会慢上一个数量级，不过在合适的场景下生成器反而会很合适。...lru_cache比起成熟的缓存系统还有些不足之处，比如它不能设置缓存的时间，只能等到空间占满后再利用LRU算法淘汰出空间出来，并且不能自定义淘汰算法，但在简单的场景中很适合使用，就像本文的例子中写出简单直接的递归算法而不用担心其效率
用functools.lru_cache实现Python的Memoization 现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数，我会告诉你，你可以使用Python的functools.lru_cache...我发现functools.lru_cache是一个很好的例子。lru_cache装饰器是Python标准库实现的易于使用的记忆功能。...这一次，我会告诉你如何使用functools.lru_cache装饰器添加记忆： 请注意我给lru_cache传递的maxsize参数是同时来限制存储在缓存中的项目数量。...不同的是，在这个例子中，我在函数定义的时候使用了@lru_cache装饰器。这意味着这次递归调用fibonacci()也在缓存中查找。...为什么你应该喜欢 functools.lru_cache 一般来说，由functools.lru_cache实现的Python的memoization比我们的专用memoize函数更全面，就像你在CPython
先进先出 — FIFO FIFO 即 First In First Out 的缩写，这可以说是实现起来最简单的一种算法了。 缓存维护一个队列，总是在队首插入数据，当缓存区满时，则删除队尾数据。...LRU 的实现 — python 标准库 functools.lru_cache 装饰器的实现 python 标准库中的 functools.lru_cache 装饰器实现了一个 LRU 算法的缓存，用来缓存方法所有参数与返回值的对应关系...通过缓冲区与环形双向链表的同步操作完成 LRU 算法的实现。...之前，实现最近使用数据在链表中位置的提升 【缓存未命中且队列未满】 当插入元素未命中缓存，则创建该元素的节点，并直接在环形双线链表的 root 之前插入节点，cache[key] 赋值为插入节点 【缓存未命中且队列已满...利用 lru_cache 优化方法执行 此前我们曾经提到，由于 python 没有尾递归优化，递归执行算法效率是很低的。 在此前的文章中，针对这一情况，我们自行实现了简易的尾递归优化。
使用线程安全型双向链表实现简单 LRU Cache 模拟 目录 博主介绍 前言 1、动机 1.1、要解决的问题 2、系统设计 2.1、系统总体框架 2.2、系统功能模块 2.3 系统整体流程 3、数据结构设计...github:https://github.com/sendwe/-LRU-Cache- 1、动机 在计算机内部，通常存在多个线程访问同一个双向链表的问题。...链表正常访问：在多线程环境下，能正确地访问链表。同时能提供打印链表、查询链表等功能。 链表在生产环境中能正确运行：在实际生产环境当中，链表能稳定运行。...函数名称 介绍 Clone() 复制一个一模一样的双向链表 Connect() 连接两个链表 LRU() 使用该数据结构实现的 LRU 缓存调度算法 2.3 系统整体流程 下方是流程图描述的是使用该数据结构实现的...同时考虑到在多个连续操作时，线程锁连续地释放又被申请，造成了一定不必要的系统开销。因此在 LRU里面，可以将这三个函数拆解开来，放入到同一个临界区中，这样就解决了这个问题。
简介 LRU（Least Recently Used）直译为“最近最少使用”。...其实很多老外发明的词直译过来对于我们来说并不是特别好理解，甚至有些词并不在国人的思维模式之内，比如快速排序中的Pivot，模拟信号中的Analog 等等。...所以为了力求方便理解，下面我们先来看看LRU是什么，主要是为了解决什么问题。...这就是LRU策略。 映射到计算机概念中，上述例子中小明的衣柜就是内存，而小明的衣服就是缓存数据。我们的内存是有限的。...所以对于LRU的抽象总结如下： 缓存的容量是有限的 当缓存容量不足以存放需要缓存的新数据时，必须丢掉最不常用的缓存数据 实现 理解了LRU的原理之后，想要将其转换为代码并不是一件很困难的事。
一、概述 Android提供了LRUCache类，可以方便的使用它来实现LRU算法的缓存。...Java提供了LinkedHashMap，可以用该类很方便的实现LRU算法，Java的LRULinkedHashMap就是直接继承了LinkedHashMap，进行了极少的改动后就可以实现LRU算法。...二、Java的LRU算法 Java的LRU算法的基础是LinkedHashMap，LinkedHashMap继承了HashMap，并且在HashMap的基础上进行了一定的改动，以实现LRU算法。...LinkedHashMap中的removeEldestEntry(eldest)方法永远返回false，如果我们要实现LRU算法，就需要重写这个方法，判断在什么情况下，删除最近最不常使用的节点。...这个方法在HashMap中为空，LinkedHashMap的Entry则实现了这个方法。其中remove()方法中的两行代码为双向链表中删除当前节点的标准代码，不解释。 ?
在最近的面试中，我曾被多次问到，怎么实现一个最近最少使用（LRU）的缓存。缓存可以通过哈希表来实现，然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题。现在我们看一下怎么实现。...最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收，我们需要很容易做到： 查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记 链表可以实现这两个操作。检测最近最少使用的项只需要返回链表的尾部。...比较困难的事情是怎么快速的在链表中找到该项。 哈希表的帮助 看一下我们工具箱中的数据结构，哈希表可以在（消耗）常量的时间内索引到某个对象。...如果我们创建一个形如key->链表节点的哈希表，我们就能够在常量时间内找到最近使用的节点。...无需多说： import java.util.LinkedHashMap; import java.util.Map; public LRUCache extends LinkedHashMap
原文参考：https://www.codeproject.com/Articles/5299328/LRU-Cache-CLOCK-2-hand-Implementation-In-NodeJS 在文章的开始我们需要了解什么是缓存...考虑到存储速度最慢数据决系统吞吐量的这一点，LRU缓存的存在能将系统性能提高2倍至100倍；同时，异步LRU会隐藏全部高速缓存未命中的延迟。 接下来我们一起来看具体实现的内容。...异步缓存未命中回调的工作方式如下： 1.一些get()在缓存中找不到密钥 2.算法找到对应插槽 3.运行此回调： 在回调中，重要计算异步完成...隐藏延迟是影响吞吐量高低的重要因素，这一点在web应用中尤为明显。...总结： 文本详细介绍了NodeJS中LRU算法缓存的实现，希望可以为大家提供新的思路，更好的在开发中提升系统性能。
当然，GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现，用于Windows操作系统中。...DCE（Distributed Computing Environment）安全的UUID 和基于时间的UUID算法相同，但会把时间戳的前4位置换为POSIX的UID或GID，这个版本的UUID在实际中较少用到...可能在测试的时候多线程并发也不见得出现重复，但是却不能保证系统正式上线之后不会出现不重复的UUID，特别是在分布式系统中。 5....在Java中默认实现了基于名称空间的UUID（UUID Version 3）和基于伪随机数的UUID（UUID Version 4），分别为： /** * Static factory to retrieve...另外，在各个语言平台对应UUID实现的支持各不相同。
Page Cache是针对文件系统的缓存，通过将磁盘中的文件数据缓存到内存中，从而减少磁盘I/O操作提高性能。...如果有，那么直接从内存中读取，不需要访问磁盘，这被称为cache命中（cache hit）； 如果cache中没有请求的数据，即cache未命中（cache miss），就必须从磁盘中读取数据。...3、写Cache 当内核发起一个写请求时（例如进程发起write()请求），同样是直接往cache中写入，后备存储中的内容不会直接更新（当服务器出现断电关机时，存在数据丢失风险）。...中的数据就永远无法持久化到磁盘，这种情况下，一旦服务器重启，那么cache中的数据必然丢失。...当数据量没有达到阀值，但是达到了我们设定的过期时间，同样可以实现数据刷盘。 这样可以有效的解决上述存在的问题，其实这种设计在绝大部分框架中都有。
由于每次内部访问都相对较慢，因此实现此目的的方式是在设备内部执行一系列burst访问。...速度更快的方案 解决方案是使用高速SRAM在处理设备内部创建本地cache存储。当处理器首次从 DRAM 请求数据时，该数据的副本将存储在处理器的cache中。...从外部 DRAM 访问一系列数据字中的第一个需要高达 70 ns。 图1 cache和 DRAM 访问速度 cache在 AI 中的作用 AI 的实现和部署方案种类繁多。...维护cache一致性会产生开销。在许多情况下，AI 加速器不需要保持cache一致性，达到与处理器集群相同的程度。例如，可能只有在加速器处理了大量数据后，才需要重新同步，这可以在软件控制下实现。...在许多情况下，加速器 IP 的开发人员在其实现中不包括cache。有时，在性能评估开始之前，没有认识到对cache的需求。
微信公众号：冯文议（ID：fwy-world） HTTP请求，在日常开发中，还是比较常见的，今天给大家分享HttpUtils如何使用。...第一部分：简单总结HTTP请求常用配置 大家好，在 Java 开发中，经常遇到需要调用第三方提供的接口服务，常见的形式是 HTTP + JSON，下面，就对 http 请求常见的设置，做一个说明 http...提供多种请求方式，以满足我们日常需要，先按请求方式来做说明： GET POST PUT PATCH DELETE 在 RESTful API 开发中，我们可以根据这些请求方式设计我们的API接口。...为了兼容多种HTTP工具实现请求，引入了 HttpClientFactory，其他工具类，只要实现 HttpClient 接口，就行。...我是小冯，一名Java程序员，专注于程序设计和开发，如果你在开发上遇到问题，欢迎一起交流。
在前面在java中boolean类型占多少字节？一文中，对java的基本数据类型，boolean进行过一些简单的分析。...在该文中得出，java的boolean类型，实际上存储的时候是4Byte，boolean的操作与int无异。但是在boolean数组中，则每个boolean的长度为1Byte。...Foo中： java -cp ....上述代码证明，在java中，对于boolean的值，尽管是按照int型在栈中计算，但是，在boolean处理的时候，会采用掩码的方式，将int截取后保留最低位的结果来做为boolean的值。...因此，在 32 位的HotSpot中，这些类型在栈上将占用 4 个字节；而在 64 位的 HotSpot中，他们将占8个字节。
操作系统中可以使用LRU（Least Recently Used）内存淘汰旧数据的策略，如果内存需要加载新数据但空间不足，则会按照最近访问时间进行排序，并将最老的数据淘汰。...JAVA实现： 首先实现一个固定长度的集合队列 package com.itstyle.list; import java.util.Collection; import java.util.Iterator...; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /** * 实现一个固定长度的集合队列 * 在开发中，有时候我们会遇到这样的需求...： * 对一个集合操作，提前为集合指定最大大小，在我们不断向集合中添加数据的时候，当数据内容超过最大值的时候，自动将最先入队的元素移除队列。...; import java.util.List; /** * 操作系统中可以使用LRU（Least Recently Used）内存淘汰旧数据的策略，如果内存需要加载新数据但空间不足， * 则会按照最近访问时间进行排序
SocketChannel在java中实现客户端 1、步骤 （1）创建SocketChannel实例，并将其配置为非阻塞模式，只有在SocketChannel实例中，任何I/O操作都是非阻塞的。...在需要立即进行I/O操作之前，必须使用finishConnect()来完成连接过程。...IOException e) { e.printStackTrace(); } } } } 以上就是SocketChannel在java...中实现客户端的方法，希望对大家有所帮助。
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