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LRU

内存管理的一种页面置换,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来加载另外的数据。 什么是LRULRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用,常用于页面置换,是为虚拟页式存储管理服务的。 这无疑极大地扩充了内存的功能,极大地提高了计机的并发度。虚拟页式存储管理,则是将进程所需空间划分为多个页面,内存中只存放当前所需页面,其余页面放入外存的管理方式。 因而,采取尽量好的以减少读取外存的次数,也是相当有意义的事情。

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LRU

LRU 是 Least Recently Used 的缩写,即最近最少使用,是一种常用的页面置换,选择最近最久未使用的页面予以淘汰。 该赋予每个页面一个访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t,当须淘汰一个页面时,选择现有页面中其 t 值最大的,即最近最久未使用的页面予以淘汰。 -百科上面是对操作系统中 LRU 的阐述,本文说的 LRU 主要是指该在业务层的缓存中的应用,总而言之,基本的实现逻辑是一样的。How ?思想:1,新数据插入到链表头部。 end.next = node; node.pre = end; node.next = null; } end = node; if(head == null) { head = node; } }}JDK 中的实现通常不需要我们自己专门实现一个此的数据结构 实现** * 最近最少使用缓存 * 基于 LinkedHashMap 覆盖其 removeEldestEntry 方实现。

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    LRU

    LRU是最近使用最少(LeastRecently Used)。我们不仅考虑最近是否用过,还要考虑最近使用的频率。 由LRU的定义可以看出,LRU的实现必须以某种方式记录每个页面被访问的次数,而这是个相当大的工作量。最简单的办就是在页表的记录项里增加一个计数域,一个页面被访问一次,这个计数器的值就增加1。

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    LRU详解

    什么是LRU就是⼀种缓存淘汰策略。计机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除⼀些内容,给新内容腾位置。但问题是,删除哪些内容呢? LRU 缓存淘汰就是⼀种常⽤策略。LRU 的全称是 Least Recently Used,也就是淘汰掉最近最久未使用的缓存。 注意哦,get 和 put ⽅必须都是 O(1) 的时间复杂度,我们举个具体例⼦,来看看 LRU 怎么⼯作。 LRU ,它在实现的过程中用到了 cache 对象用于保存缓存的组件实例及 key 值,keys 数组用于保存缓存组件的 key ,当 keep-alive 中渲染一个需要缓存的实例时:判断缓存中是否已缓存了该实例 ,缓存了则直接获取,并调整 key 在 keys 中的位置如果没有缓存,则缓存该实例,若 keys 的长度大于 max (缓存长度超过上限),则移除 keys 缓存小结LRU在很多项目和系统中都有使用

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    实现LRU

    LRU是一种缓存淘汰机制策略。 计机的缓存容量有限,如果缓存满了就要删除一些内容给新的内容腾出位置,而删除哪些内容,就有不同的策略,LRU是其中一种策略。 LRU删除的是最近一段时间最少使用的内容。 代码中的capacity代表缓存的容量,使用Hash表 + 链表实现LRU。 list.remove(new Integer(key)); list.addLast(key); map.put(key, value); }else { if(map.size() == capacity) { lru

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    手写LRU

    LRU是redis的缓存过期淘汰策略(Least Recently Used),最近最少使用的一种,选择最久未使用的数据将其淘汰。 redis缓存的淘汰策略有很多:novicition:不会驱逐任何key,这样就会在缓存满的时候报OOM异常allkeys-lru:对所有key使用LRU进行删除volatile-lru: 对所有设置了过期时间的 key使用LRU进行删除allkeys-random: 对所有key随机删除volatile-random: 对所有设置了过期时间的key随机删除volatile-ttl:删除马上要过期的keyallkeys-lfu :对所有key使用LFU进行删除volatile-lfu: duisuoyoushezhileguoqishijian的key使用LFU进行删除public class LRUCacheDemo key; this.value = value; } } 构造一个虚拟双向链表,里面装的就是Node class DoubleLinkedList{ Node head; Node tail; 构造方

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    lru和redis的lru

    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。其他在此省略。。 allkeys-lru -> 根据LRU删除键,不管数据有没有设置超时属性,直到腾出足够空间为止。 近似的 LRU Redis 的 LRU 不是一个精确的实现。这意味着 Redis 不能选择最佳候选键来回收,也就是最久钱被访问的那些键。 Redis 的 LRU 有一点很重要,你可以调整的精度,通过改变每次回收时检查的采样数量。 在模拟实验的过程中,我们发现使用幂律访问模式,真实的 LRU 和 Redis 的近似之间的差异非常小,或者根本就没有。

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    LRU的实现

    LRU全称为Least Recently Used,也就是最近最少使用,操作系统的页面置换中就有LRU,用来将内存中的页换出,下面我们用JAVA代码来实现这样一个,其实在JDK中已经有 LinkedHashMap集合来实现LRU。 以下为代码: LRU的实现public class LRU { 集合中元素的个数 private int currentCacheSize; 集合容量 private int cacheCapcity ; 用HashMap是为了获取更快 private HashMap caches; 记录头部 private Node head; 记录尾部 private Node tail; 构造方 public LRU(int size) { currentCacheSize = 0; cacheCapcity = size; caches = new HashMap(size); } 增加一个元素 public

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    LRU——python实现

    在LeetCode上看到这么一道题: Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. 设计一个LRU cache,实现两个功能:(cache中存放着(key,value)键值对) get(key):获取key对应的value,如果key不在cache中那么返回-1(value 总是为正数

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    LinkedHashMap实现LRU

    基于LinkedHashMap的使用顺序的特性,我们可以用来实现LRU(Mybatis的LRU也是这样实现的) bigSize表示缓存最大容量,超过这个值最近最少使用的key,将会被移除。

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    小林手撕 LRU

    前几天,我写一篇感受计机基础之美的文章:坚持一年了里面介绍了个心跳服务的宕机判断,当时只是理论分析了下使用 LRU 来实现,没有手撕代码。 今天,就带大家手撕 LRU ,先让大家回顾下案例,然后后面就进行代码讲解。宕机判断的设计 心跳服务主要做两件事情:发现宕机的主机;发现上线的主机。这个心跳服务最关键是判断宕机的。 熟悉的同学应该感受出来了,上面这个就是类 LRU ,用于淘汰最近最久使用的元素的场景,该应用范围很广的,操作系统、Redis、MySQL 都有使用该。 手撕 LRU 在很多大厂面试的时候,经常会考察 LRU ,甚至会要求手写出来,之前就有朋友在面试鹅厂的时候,当初就要手写 LRU 。 今天,就带大家用 C++ 语言手撕 LRU ,我们就采用上面讨论的「哈希表 + 双向链表」这两个数据结构来实现该

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    LRU原理解析

    最好是每次调换出的页面是所有内存页面中最迟将被使用的——这可以最大限度的推迟页面调换,这种,被称为理想页面置换,但这种很难完美达到。 为了尽量减少与理想的差距,产生了各种精妙的LRU便是其中一个。LRU原理 LRU 的设计原则是: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。 基于哈希表和双向链表的LRU实现如果要自己实现一个LRU,可以用哈希表加双向链表实现:? __root.prev = tail.prevnode-lru-cache在实际应用中,要实现LRU缓存,还要实现很多额外的功能。 这个包不是用缓存key的数量来判断是否要启动LRU淘汰,而是使用保存的键值对的实际大小来判断。

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    漫画:什么是LRU

    让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU的基本思路:1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。? 以上,就是LRU的基本思路。?? 第四章 排序介绍了几种典型的排序,包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。 第五章 面试中的介绍了10余道职场上流行的面试题及详细的解题思路。 例如怎样判断链表有环、怎样计大整数相加等。第六章 的实际应用介绍了在职场上的一些应用,例如使用LRU来淘汰冷数据,使用Bitmap来统计用户特征等。 对于渴望学习的小伙伴,无论你是正在学习计机专业的学生,还是已经进入职场的新人,亦或是拥有多年工作经验却不擅长的老手,这本《漫画》都能帮助你告别对的恐惧,认识、掌握

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    漫画:什么是LRU

    让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU的基本思路:1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。 以上,就是LRU的基本思路。

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    手撕 LRU (更正版)

    昨天发了一篇「小林手撕 LRU 」的文章,当时这个写比较赶,导致代码里面有一些不对的地方,被细心的读者发现了。 这篇就不细说 LRU 的思路了,如果不清楚该的实现思路的同学,可以先看上一篇文章。这次主要指出和更正上一篇文章的代码的问题。 ----把上面的问题更正后,完整版的 LRU 代码如下:?----犯错是好事。至少我比昨天的自己更博学了些。

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    手摸手写一个LRU

    最近看到面经里面有这么一道题,是让你用java手写一个LRU,这可给我急坏了,LRU到底是啥玩意…… ?LRU到底是啥玩意呢? 了解了它的数据结构之后,再看一下它提供的方,这里需要翻到HashMap的put方的这一行 afterNodeInsertion,如下图 ? 在每次添加完数据之后都会调用该方,巧妙的是LinkedHashMap重写了HashMap的afterNodeInsertion方,然后做了一些“骚操作”,我们把它粘下来void afterNodeInsertion import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map; public class LruTest { public static void main (String[] args) { LRU map = new LRU(3); map.put(first, a); map.put(second, b); map.put(first, d); map.put

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    漫画学:什么是LRU

    让我们以用户信息的需求为例,来演示一下LRU的基本思路:1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息,目前缓存了4个用户,这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。? 以上,就是LRU的基本思路。??

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    【Oracle】-【LRU和DBWR】-LRU与DBWR中的应用

    Oracle体系结构中经常看到LRU,Least Recently Used,也有叫“最近最少使用页面置换”,简单讲,Oracle会将内存中最近不用的数据库移出内存以腾出空间来加载另外的数据。 关于这个,有一种最理想的计,就是每次调换出的内存是所有内存中最迟将被使用的,可以最大限度地推迟内存调换,但这种是理想内存置换,无实现。 为了减少与理想的差距,又出现了各种精妙的LRU就是其中一个。 因此我们只需要在每次内存调换时,找到最近最少使用的内存数据调出内存,这就是LRU的内容。 有的书中提到的“如果数据库空运转,最终DBWR会将全部缓冲区存储区写入磁盘”,DBWR会将dirty缓冲区写入磁盘,使用的是LRU,如上原理所述,根据DBWR触发的若干条件,外加LRU,DBWR

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    使用LRU缓存图片,android 3.0

    注意: 过去,实现内存缓存的常用做是使用 SoftReference 或者 WeakReference bitmap 缓存, 但是不推荐使用这种方式。 String.valueOf(params), bitmap);   return bitmap;       }       ...   }  使用磁盘缓存 在访问最近使用过的图片中,内存缓存速度很快,但是您无确定图片是否在缓存中存在

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    图解 | Linux内存回收之LRU

    LRU 内存淘汰当系统内存不足,并且触发 swap机制 时,内核应该选择哪些 匿名内存页 写入到 交换分区 中呢? 为了解决这个问题,Linux 内核引入了 LRU内存淘汰,用过 Memcached 或者 Redis 的同学应该都了解过 LRU。 当系统内存不足时,Memcached 和 Redis 都是使用 LRU 来淘汰内存的。 为了实现 LRU,内核维护了两个双向链表:active_list 和 inactive_list。下面介绍下这两个链表的作用:active_list:活跃内存页链表。 LRU状态流转我们最后以一张状态流转图来描述 LRU 的过程:三、总结本文主要介绍了 Linux 内核内存回收过程中使用的 LRU 的原理,在下一篇文章中,我们将会介绍 Linux 内核是如何实现内存回收的

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