在现代计算机系统中,缓存是提高系统性能的关键技术之一。为了避免频繁的IO操作,常见的做法是将数据存储在内存中的缓存中,以便快速访问。然而,由于内存资源有限,缓存的大小是有限的,因此需要一种策略来淘汰缓存中的数据,以便为新的数据腾出空间。本文将介绍一种常用的缓存淘汰策略——最近最少使用(Least Recently Used,LRU)算法,并且比较它与Caffeine和Redis中的缓存淘汰策略。
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”。
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LRU 算法全称是最近最少使用算法(Least Recently Use),是一种简单的缓存策略。顾名思义,LRU 算法会选出最近最少使用的数据进行淘汰。
Java中存在四种引用,StrongReference(强引用) 、SoftReferenc(软引用) 、WeakReferenc(弱引用)、PhantomReference(虚引用).虽然不常用,但是对于理解Java的回收等级还是很有帮助的,一句话来说这些引用只是不同回收等级的一种表现形式.
==LRU== 是一种缓存淘汰策略。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 LFU(Least Frequently Used)、==最近最少使用策略 LRU==(Least Recently Used)
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”。
运用你所掌握的数据结构,设计和实现一个 LRU(最近最少使用)缓存机制。它应该支持以下操作:
之前我在学 Python 的时候,第一次觉得它慢是执行一个递归函数,来求斐波那契数列,计算第 40 个数就需要 37 秒,同样的逻辑使用 java,则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时:
随着互联网系统发展的逐步完善,提高系统的qps,目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈,极大的提升了用户体验和系统稳定性。
很久前参加过今日头条的面试,遇到一个题,目前半部分是如何实现 LRU,后半部分是 Redis 中如何实现 LRU。
Ehcache是一种广泛使用的开源Java分布式缓存。主要面向通用缓存,Java EE和轻量级容器
在《Redis 数据缓存满了怎么办?》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。
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。
这里说的缓存是一种广义的概念,在计算机存储层次结构中,低一层的存储器都可以看做是高一层的缓存。比如Cache是内存的缓存,内存是硬盘的缓存,硬盘是网络的缓存等等。
那天我在 LeetCode 上刷到一道 LRU 缓存机制的问题,第 146 题,难度为中等,题目如下。
OnTrimMemory 回调是 Android 4.0 之后提供的一个API,这个 API 是提供给开发者的,它的主要作用是提示开发者在系统内存不足的时候,通过处理部分资源来释放内存,从而避免被 Android 系统杀死。这样应用在下一次启动的时候,速度就会比较快。
本文是上周去技术沙龙听了一下爱奇艺的Java缓存之路有感写出来的。先简单介绍一下爱奇艺的java缓存道路的发展吧。
缓存是程序员必须了解的技术,无论是前端、后端还是客户端,大到复杂的系统架构,小到 CPU 或是芯片,都少不了缓存的影子。
计算机的缓存容量有限,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算法是其中一种策略。
LinkedHashMap内部维护了一个双向链表,能保证元素按插入的顺序访问,也能以访问顺序访问,可以用来实现LRU缓存策略。
我平时用的也挺频繁,这次就借助日常使用的 Cache 组件来看看 Google 大牛们是如何设计的。
关于第一种FIFO策略的实现,比较简单,可采用固定长度的数组和链表来处理,这里就不重点说了。今天我们的重点是LFU缓存的实现。
LRU全称 "Least Recently Used",最近最少使用策略,判断最近被使用的时间,距离目前最远的数据优先被淘汰,作为一种根据访问时间来更改链表顺序从而实现缓存淘汰的算法,它是redis采用的淘汰算法之一。redis还有一个缓存策略叫做LFU, 那么LFU是什么呢?
一般是强引用,软引用和文件系统,Android系统中提供了LruCache,通过维护一个LinkedHashMap来保存我们需要的各种类型数据,例如我们这里需要的Bitmap。LruCache一般我们会设置为系统最大存储空间的八分之一,而它的机制就是我们常说的最近最少使用原则,如果Lru中的图片大小超过了默认大小,则会把最久使用的图片移除。 当图片被Lru移除时,我们需要手动将图片添加到软引用(SoftRefrence)中。需要维护一个软应用的集合在我们的项目中。
上篇文章介绍了,如何动手实现一个LFU缓存,今天我们来学习下如何动手实现一个LRU缓存,在这之前,我们还是先回顾下关于缓存置换算法的三种策略:
本地缓存也就是我们适用内存缓存一些热点数据,使应用程序的程序处理的更加的快。以及保护我们的一些有磁盘/网络IO操作的函数/方法,以达到减小我们服务的响应时间的目的。
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文就带你写一手漂亮的代码。
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略,原理不难,但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧,需要对数据结构进行层层抽象和拆解,本文 labuladong 就给你写一手漂亮的代码。
在现代Web应用程序中,缓存是提高性能和可扩展性的关键因素之一。Redis是一种流行的内存缓存解决方案,它提供了快速的读取和写入速度,并支持各种数据结构。然而,在使用Redis缓存时,您可能会遇到一些常见的问题,例如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿、缓存更新问题和缓存容量问题等。本文将介绍这些常见问题的原因和解决方案,并提供相应的Java代码示例。
小节:一级缓存默认是开启的,只在一次SqlSession中有效,也就是拿到连接到关闭连接这个区间段!
1 引言 我们都听过 cache,当你问他们是什么是缓存的时候,他们会给你一个完美的答案,可是他们不知道缓存是怎么构建的,或者没有告诉你应该采用什么标准去选择缓存框架。在这篇文章,我们会去讨论缓存,缓存算法,缓存框架以及哪个缓存框架会更好。 2 面试 “缓存就是存贮数据(使用频繁的数据)的临时地方,因为取原始数据的代价太大了,所以我可以取得快一些。” 这就是 programmer one (programmer one 是一个面试者)在面试中的回答(一个月前,他向公司提交了简历,想要应聘要求在缓存,
我们都听过 cache,当你问他们是什么是缓存的时候,他们会给你一个完美的答案,可是他们不知道缓存是怎么构建的,或者没有告诉你应该采用什么标准去选择缓存框架。在这篇文章,我们会去讨论缓存,缓存算法,缓存框架以及哪个缓存框架会更好。
哈喽,大家好,我是asong。最近想动手写一个localcache练练手,工作这么久了,也看过很多同事实现的本地缓存,都各有所长,自己平时也在思考如何实现一个高性能的本地缓存,接下来我将基于自己的理解实现一版本地缓存,欢迎各位大佬们提出宝贵意见,我会根据意见不断完善的。
redis是典型的非关系型数据库,支持key-value,hash,list,set等各种数据结构。那么如何利用redis实现缓存呢?
我们在平时项目开发中是不是会遇到这样的场景,每次访问的时候需要去取内存里的数据,没取到就添加到内存,但是,又不想取到的内存是过于陈旧的。那这块我们该怎么去设计算法,从而很合理的去管理我们内存的数据呢?
序:使用java的Map做缓存,你是否考虑过容量导致的OOM问题,是否考虑命中率对性能的影响??
请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类:
之前的文章《给 Java 和 Android 构建一个简单的响应式Local Cache》、《RxCache 整合 Android 的持久层框架 greenDAO、Room》曾详细介绍过它。
我们知道Redis是基于内存的key-value数据库,因为系统的内存大小有限,所以我们在使用Redis的时候可以配置Redis能使用的最大的内存大小。
阿里面试题(1)redis的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?
前几节学习了「链表」、「时间与空间复杂度」的概念,本节将结合「循环链表」、「双向链表」与 「用空间换时间的设计思想」来设计一个很有意思的缓存淘汰策略:LRU缓存淘汰算法。
通过在Redis安装目录下面的redis.conf配置文件中添加以下配置设置内存大小。
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