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缓存LRU算法(哈希链表)

缓存LRU LRU算法实际上是设计一个数据结构：首先要接收一个capacity参数缓存最大容量，然后实现两个API，一个put(key,val) ，一个是get(key)方法获取key对应的val，若key...不存在则返回-1 get和put必须是O(1) 1.LRUCache类（哈希链表） public class LRUCache{ private HashMap<Integer,Node

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LFU缓存（哈希双链表）

题目设计并实现最不经常使用（LFU）缓存的数据结构。它应该支持以下操作：get 和 put。 get(key) - 如果键存在于缓存中，则获取键的值（总是正数），否则返回 -1。...当缓存达到其容量时，它应该在插入新项目之前，使最不经常使用的项目无效。在此问题中，当存在平局（即两个或更多个键具有相同使用频率）时，最近最少使用的键将被去除。...示例： LFUCache cache = new LFUCache( 2 /* capacity (缓存容量) */ ); cache.put(1, 1); cache.put(2, 2); cache.get...LRU缓存机制（哈希链表） class node{ public: int k, v, f; node(int key, int val, int freq):k(key),v(val),f(freq

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LRU缓存机制（哈希链表）

题目信息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：获取数据 get 和写入数据 put 。...获取数据 get(key) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数据值。...当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最近最少使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。进阶: 你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？...LFU缓存 2.1 手动实现list 要 put 和 get 方法的时间复杂度为 O(1)，这个数据结构要：查找快，插入快，删除快，有顺序之分。...哈希表查找快，但数据无顺序链表有顺序之分，插入删除快，但查找慢。结合一下以上两者的优点。 LRU 缓存算法的核心数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的组合体。借一张图表示下哈希链表。

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LRU 缓存机制实现：哈希表 + 双向链表

算法详解 LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现，我们用一个哈希表和一个双向链表维护所有在缓存中的键值对。...哈希表即为普通的哈希映射（HashMap），通过缓存数据的键映射到其在双向链表中的位置。...这样以来，我们首先使用哈希表进行定位，找出缓存项在双向链表中的位置，随后将其移动到双向链表的头部，即可在 O(1) 的时间内完成 get 或者 put 操作。...通过哈希表定位到该节点在双向链表中的位置，并将其移动到双向链表的头部，最后返回该节点的值。 ?...然后判断双向链表的节点数是否超出容量，如果超出容量，则删除双向链表的尾部节点，并删除哈希表中对应的项；如果 key 存在，则与 get 操作类似，先通过哈希表定位，再将对应的节点的值更新为 value

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MySQL中的哈希索引

mySQL中的哈希索引在MySQL中，如果你使用的是Innodb存储引擎，那么经常会遇到B+树索引的概念，关于这个概念，之前的文章中我们讲过，除此之外，还有一种索引值得关注，那就是"哈希索引"。...先来介绍介绍关于哈希的一些知识，哈希是一种数据结构，最早是在数据结构这本书上看到的，也称之为散列表。...以上所述，是关于哈希的基本知识，想详细了解，还请关注数据结构之类的书籍。关于哈希索引，有些人说innodb支持哈希索引，还有人说innodb不支持哈希索引，那么结果到底是哪个呢？...确切的说，对于Innodb的哈希索引，有以下特点： 1、Innodb的哈希索引不能由用户手动的创建。也就是常说的自适应哈希索引，站在这个角度来讲，确实不支持哈希索引。...2、Innodb会自动调优，如果判定自适应哈希索引能够提升效率，Innodb会自己建立相关的哈希索引，这个层面上讲，Innodb又支持哈希索引。 Innodb中哈希是怎样使用的呢？

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MySQL哈希索引以及InnoDB自适应哈希索引

专栏持续更新中：MySQL详解一、哈希索引哈希索引是基于内存的支持，底层结构就是链式哈希表，增删改查的时间复杂度都是O(1)，一断电就没了，因为内存搜索，哈希表是最快的而平衡树的增删改查的时间复杂度是...：根据选定的哈希函数，把每一行记录的name字段作为参数来求一个哈希值，哈希值对桶的长度取模得到桶的序号（会产生哈希冲突），然后进行存储。...，故不适用于多数的应用场景，比如范围、模糊、排序等等此外一旦哈希表扩容，就会导致所有的索引值重新计算存储位置，效率很低二、InnoDB自适应哈希索引自适应哈希索引作用：MySQL Server为避免频繁回表...，我们可以查看相关参数指标，如果自适应哈希索引可以提高效率，那我们使用它，否则我们就关闭它自适应哈希索引是默认开启的：在MySQL5.7以前，操作哈希表是只有一把锁的，锁的粒度太大，效率很低。...在MySQL5.7以后，每个分区都会有自己的锁，锁的粒度减小，要是各个线程在同一个分区（一个分区可以包含一个或多个桶）进行并发操作，就需要加锁。要是在不同的分区操作，就不用加锁。

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MySQL 查询缓存

MySQL查询执行流程查询流程：客户端发送一条查询给服务器；服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果；否则，进入下一阶段；服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划...； MySQL根据优化器生成的执行计划，调用存储引擎的API来执行查询；将结果返回给客户端；查询缓存用于保存MySQL查询语句返回的完整结果，被命中时，MySQL会立即返回结果，省去解析、优化和执行等阶段...； MySQL保存结果于缓存中，把select语句本身做hash计算，计算的结果作为key，查询结果作为value；查询语句的大小写会影响缓存的存储和命中，故需保持查询语句的大小写一致性；何种语句不会被缓存...查询语句中有一些不确定数据时，不会缓存，如now()，current_time()等若查询中包含用户自定义函数，存储函数，用户变量，临时表，mysql库中系统表，或者任何包含权限的表，一般都不会缓存...缓存会带来额外开销，因为：读查询在开始之前必须先检查是否命中缓存；若某个读查询可以被缓存且未被缓存，那么当完成执行后，MySQL会将其结果存入查询缓存；对写操作也有影响，因为当写入数据时，MySQL

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ehcache缓存原理_mysql缓存机制

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。...实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中...当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？...null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4] 解释 LRUCache lRUCache = new LRUCache(2); lRUCache.put(1, 1); // 缓存是...2 作废，缓存是 {1=1, 3=3} lRUCache.get(2); // 返回 -1 (未找到) lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4

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mysql 缓存机制

mysql缓存机制就是缓存sql 文本及缓存结果，用KV形式保存再服务器内存中，如果运行相同的sql,服务器直接从缓存中去获取结果，不需要在再去解析、优化、执行sql。...命中条件缓存存在一个hash表中，通过查询SQL，查询数据库，客户端协议等作为key,在判断命中前，mysql不会解析SQL，而是使用SQL去查询缓存，SQL上的任何字符的不同，如空格，注释，都会导致缓存不命中...mysql需要设置单个小存储块大小，在SQL查询开始（还未得到结果）时就去申请一块内存空间，所以即使你的缓存数据没有达到这个大小也需要这个大小的数据块去保存（like linux filesystem’...的查询才会吸入缓存 query_cache_size: 缓存使用的总内存空间大小,单位是字节,这个值必须是1024的整数倍,否则MySQL实际分配可能跟这个数值不同(感觉这个应该跟文件系统的blcok大小有关...) query_cache_min_res_unit: 分配内存块时的最小单位大小 query_cache_limit: MySQL能够缓存的最大结果,如果超出,则增加 Qcache_not_cached

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MySQL 查询缓存

MySQL 拿到一个查询请求后，会先看看之前有没有执行过这条语句，如果执行过，则直接从查询缓存中取之前查询的结果即可，但大多情况不建议使用 MySQL 的查询缓存，因为弊大于利。...因为查询缓存的失效非常频繁，只要对一个表进行更新，那么这个表的所有查询缓存将会全部被清除，所以命中率并不会很好，除非你有一张静态的表，不会改变他的数据，或者很久才会更新一次。...比如系统配置表，才适合使用这个查询缓存。...还有一个原因是因为，现在有 Redis, MemoryCache 等专门用来做缓存的应用，他们对缓存的处理会更优，而且 MySQL 服务器的资源通常都比较宝贵，所以不推荐使用 MySQL 的查询缓存。...查看查询缓存状态: show variables like '%query_cache_type%'; 显式指定使用查询缓存: select SQL_CACHE * FROM user where ID

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MySQL查询缓存

MySQL查询缓存，query cache，是MySQL希望能提升查询性能的一个特性，它保存了客户端查询返回的完整结果，当新的客户端查询命中该缓存，MySQL会立即返回结果。...客户端发送一条查询给MySQL服务器； MySQL服务器开启了查询缓存开关时，服务器先检查查询缓存，如果命中了缓存，则立即返回存储在缓存中的结果，否则进入下一个阶段（缓存开关关闭或者未命中）； MySQL...虽然查询缓存对客户端透明，但在做查询时还是需要了解查询缓存的工作原理，才能更有效地利用它。主要包括：“MySQL如何判断缓存命中”“MySQL如何失效缓存”“查询缓存的内存管理”。...MySQL如何判断缓存命中 MySQL判断缓存命中的方法很简单：缓存存放在一个引用列表中，通过一个哈希值引用，这个哈希值包括了如下因素：查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议的版本等一些其他可能会影响返回结果的信息...但大多数业务数据库写都占了较大比例，通过测试发现开启查询缓存会降低MySQL的性能。所以大多数云厂商提供的MySQL实例默认是关闭了查询缓存开关的。例如腾讯云MySQL，查询缓存开关见图3。

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使用缓存保护MySQL

Redis牺牲数据可靠性，换取高性能，适合做MySQL前置缓存。虽Redis支持数据持久化，还支持主从复制，但仍是不可靠存储，天然不保证数据可靠性，所以做缓存，很少作为唯一的数据存储。...缓存MySQL的一张表时，通常直接选用主键作为Redis中的Key，如缓存订单表，用订单表主键订单号作为Redis key。...3 总结使用Redis作为MySQL的前置缓存，可以非常有效地提升系统的并发上限，降低请求响应时延。...例如使用Redis来缓存MySQL的数据，一般都是通过应用程序来直接与Redis、MySQL交互，我的理解是Cache Aside，包"是/否"删除Cache在内。...读写并发不阻塞，是因为mysql用了快照读原因，那我们可以继续写线程更新缓存，读线程采用redis的setnx方式解决覆盖 mvcc可以很好的解决读写冲突，但是对于写写冲突，要么加锁，要么引入冲突检测机制

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MySQL中的自适应哈希索引

众所周知，InnoDB使用的索引结构是B+树，但其实它还支持另一种索引：自适应哈希索引。哈希表是数组+链表的形式。...通过哈希函数计算每个节点数据中键所对应的哈希桶位置，如果出现哈希冲突，就使用拉链法来解决。...更多内容可以参考百度百科-哈希表从以上可以知道，哈希表查找最优情况下是查找一次.而InnoDB使用的是B+树，最优情况下的查找次数根据层数决定。...MySQL> show variables like "innodb_adaptive_hash_index"; +----------------------------+-------+ | Variable_name...mysql> show engine innodb status \G *************************** 1. row ***************************

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【说站】mysql哈希索引是什么

mysql哈希索引是什么概念 1、哈希索引是基于哈希表的实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。不能使用范围查找，在MySQL中，只有memory存储引擎才显式支持哈希索引。...哈希索引自身只需要存储对应的hash值，所以索引的结构十分紧凑，这让哈希索引查找的速度非常快。特点 2、hash索引包括键值、hash码和指针。...以上就是mysql哈希索引的介绍，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑

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【说站】mysql如何创建哈希索引

mysql如何创建哈希索引说明 1、如果存储引擎不支持hash索引，并且想提高hash索引带来的性能，则可以模拟InnoDB制作哈希索引。 2、是在B-tree的基础上制作伪哈希索引。...则可以使用如下方式查询： select id from url where url = "www.baidu.com" and url_crc=CRC32("www.baidu.com"); 以上就是mysql...创建哈希索引的方法，希望对大家有所帮助。...更多mysql学习指路：MySQL、推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑

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哈希哈希

前言：　　哈希表（Hash Table）也叫散列表,是一种用于快速存取的数据结构。...其内部实现是通过把键（key）码映射到表中的一个位置来访问记录，其中的“映射”也就是哈希函数，而“表”即哈希表。本文将重点介绍实现哈希表的2种方法：拉链法和线性探测法。...2.HashMap实现　　实现哈希表主要分以下两步： step1:定义哈希函数　　哈希函数的实现不唯一，在此我们以java自带的hashCode()为基础进行修改。...结语：同之前介绍的红黑树一样，哈希表也是一种高效的存储于查找的数据结构，特别适用于大数据的场合。至于在何时使用哈希表何时使用红黑树这个不一而论。因为，存储的效率还更数据本身相关。...不过，由于哈希一向擅长处理跟字符串相关的存储，所以对于大量的字符串存储与查找可以优先考虑哈希表。

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合理配置Mysql缓存，提高缓存命中率

首先打开mysql 命令端：输入 show variables like '%query_cache%'; ?...其中： have_query_cache 表明当前版本支持缓存功能，你会发现是它的值是YES。不要以为是yes就代表开启了查询缓存，实际上不是的。...该参数表示当前版本的mysql是否支持query cache，实际上是否开启查询缓存是看另外下面两个参数的值。 query_cache_size，该值默认单位为byte，即字节。...禁用查询缓存 query_cache_type=2(DEMAND)，只缓存select语句中通过SQL_CACHE指定需要缓存的查询一、什么时候应用系统会从缓存中获取数据？...二、提高缓存命中率的建议从上面的条件可以卡出，想要使用缓存，条件相对比较严格。其实也是合情合理的，主要是为了保障数据的一致性。

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MySQL优化之缓存优化

wrapper 一、MySQL缓存分类 MySQL的优化指的是一个很大的系统，面试的时候我之前是从sql的语句优化方面去说的，这种优化也有作用，不过是从逻辑方面去优化。...缓存机制缓存之所以有效，主要是因为程序运行时对内存或者外存的访问呈现局部性特征，局部性特征为空间局部性和时间局部性两方面。...而MySQL的缓存机制就是把刚刚访问的数据（时间局部性）以及未来即将访问到的数据（空间局部性）保存到缓存中，甚至是高速缓存中。从而提高I/O效率。...按照缓存读写功能的不同，MySQL将缓存分为Buffer缓存和Cache缓存。 Buffer缓存。由于硬盘的写入速度过慢，或者频繁的I/O，对于硬盘来说是极大的效率浪费。...那么可以等到缓存中储存一定量的数据之后，一次性的写入到硬盘中。Buffer 缓存主要用于写数据，提升I/O性能。 Cache 缓存。

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使用redis缓存mysql数据

为什么需要缓存MySQL数据？MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。...多种数据类型：Redis支持多种数据类型，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，可以满足不同的缓存需求。丰富的功能：Redis支持事务、持久化、发布/订阅等功能，可以应对各种复杂的应用场景。...综合以上特点，Redis是一种非常适合作为MySQL数据缓存的工具。如何使用Redis缓存MySQL数据？...步骤4：更新MySQL数据并更新Redis缓存更新MySQL数据时，需要先更新MySQL数据库，然后再更新Redis缓存。这样可以确保Redis中的数据和MySQL中的数据保持一致。...步骤5：删除MySQL数据并删除Redis缓存删除MySQL数据时，需要先删除MySQL数据库中的数据，然后再删除Redis中的缓存数据。

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第41期：MySQL 哈希分区表

提到分区表，一般按照范围（range）来对数据拆分居多，以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性，不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。...对于哈希分区表，最通俗的方法就是 hash 单个字段，比如下面表 hash_t1（存有500W行记录），按照自增 ID 来做 HASH ，分区数目为 1024 ： mysql:ytt_new> show...得重新对表数据进行哈希拆分，由需求到定义反着来：创建一张新表 hash_t2 , 按照 Id div 1024 来分区，每个分区就能严格按照 ID 顺序存放前 1024 个值： mysql:ytt_new...MySQL 还有一个特殊的哈希分区：不限制输入数据类型的 KEY 分区，哈希函数预定义为系统函数 PASSWORD ，定义更加简单，适合主键非整型字段的表。...以上这些都只是考虑查询性能，如果后期分区经常扩容，缩容等，可以考虑线性哈希分区。线性哈希是一致性哈希在 MySQL 里的具体实现，其目的就是为了解决分区表后期扩缩容性能问题。

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