refault distance算法的一点理解

2024-06-07 21:20

本文主要是介绍refault distance算法的一点理解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

这个算法看了好几次了,都没太理解,今天记录一下,加深一下印象。
引用某个博客对这个算法的介绍

一次访问page cache称为fault,第二次访问该页面称为refault。page cache页面第一次被踢出LRU链表并回收(eviction)的时刻称为E,第二次再访问该页的时刻称为R,那么R-E的时间里需要移动的页面个数称为Refault Distance。
把Refault Distance概念再加上第一次读的时刻,可以用一个公式来概括第一次和第二次读之间的距离(read_distance)。
read_distance = nr_inactive + (R-E)
如果page想一直保持在LRU链表中,那么read_distance不应该比内存的大小还长,否则该page永远都会被踢出LRU链表,因此公式可以推导为:
NR_inactive+(R-E) <= NR_inactive+NR_active
(R-E) <= NR_active

看来半天,其实一直没太理解(R-E)的含义。干脆,抛开这个,讲讲自己的理解。
按当前内核设计,一个pagecache被加入系统中时,会加入到不活跃lru链表。一段时间后,这个页被挪到了不活跃链表的最尾部,记这个时间为T0,并被内核的内存回收机制发现最近没被访问,则这个page cache页会被踢出lru链表,记这个时间为T1。
一段时间后,内核需要访问该page cache里的内容,但是发现该page cache不在内存里了,只好重新从存储介质中将其内容读出来,记这个时间点为T2。
这个时候,应该将这个page cache放到活跃lru链表还是不活跃lru链表呢?这个决策就是由refault distance算法来做。
这个算法的核心思想是,是否可以通过计算,来避免pagecache这层缓存的颠簸;换成大白话来说就是,如果这个时候(第二次读入pagecache缓存),我把这个pagecache页放入活跃lru链表,有没有可能(或者说增大可能),在下次用户需要读取这个pagecache的时候,他还在lru链表上(无论是活跃还是非活跃链表),这样的话,就代表这个页还没被踢出lru链表,从而用户访问的时候,就没必要从存储介质中重新读了,毕竟从存储介质读内容的性能肯定比不上从内存里读,如果能直接从内存里(lru链表上)读到,岂不美哉?
那么,需要怎么去做这个判断呢?
首先,拿T1时刻到T2时刻之间的数据当样本值。怎么采样判断呢?本质核心是这样的,假设用户要读取的pagecache在T0时刻被加入了活跃lru链表,并且,在T2时刻进行第二次刚好没有被踢出lru链表,需要满足什么条件呢?
需要满足:T1时刻到T2时刻之间链表挪动的pagecache页数,小于等于活跃lru链表页的数量。
举个例子吧,如果T1时刻到T2时刻之间lru链表挪动的pagecache页数是10,也就是说,如果用户想读的pagecache在被踢出内存这段时间,lru链表挪动的pagecache页数是10,并且,如果一开始活跃链表上的页的数量超过10的话,那这个pagecache肯定还没有被挪动到不活跃lru链表的尾端,反之,这个pagecache肯定被挪动到不活跃lru链表的尾端并被踢出内存。这里说的lru链表挪动的pagecache页数,包括把页从不活跃lru链表踢出内存的数量,也包括把页从不活跃lru链表升级到活跃lru链表的数量。(当然这只是估算,从活跃链表尾挪到活跃链表头肯定也会产生挪动)。所以在这个情况下,无非就是统计T1时刻到T2时刻之间链表挪动的pagecache页数,小于等于活跃lru链表页面数的话,肯定是需要挪动到活跃lru链表头的,从而最大程度避免缓存颠簸,否则如果大于活跃lru链表页面数的话,即使是挪到活跃lru链表头,按采样的规律大概率也没办法在被踢出内存前重新访问到,那直接放在非活跃lru链表即可。
罗里吧嗦的,希望能看懂。

这篇关于refault distance算法的一点理解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1040327

相关文章

一文带你理解Python中import机制与importlib的妙用

《一文带你理解Python中import机制与importlib的妙用》在Python编程的世界里,import语句是开发者最常用的工具之一,它就像一把钥匙,打开了通往各种功能和库的大门,下面就跟随小... 目录一、python import机制概述1.1 import语句的基本用法1.2 模块缓存机制1.

深入理解C语言的void*

《深入理解C语言的void*》本文主要介绍了C语言的void*,包括它的任意性、编译器对void*的类型检查以及需要显式类型转换的规则,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录一、void* 的类型任意性二、编译器对 void* 的类型检查三、需要显式类型转换占用的字节四、总结一、void* 的

深入理解Redis大key的危害及解决方案

《深入理解Redis大key的危害及解决方案》本文主要介绍了深入理解Redis大key的危害及解决方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着... 目录一、背景二、什么是大key三、大key评价标准四、大key 产生的原因与场景五、大key影响与危

Python中的随机森林算法与实战

《Python中的随机森林算法与实战》本文详细介绍了随机森林算法,包括其原理、实现步骤、分类和回归案例,并讨论了其优点和缺点,通过面向对象编程实现了一个简单的随机森林模型,并应用于鸢尾花分类和波士顿房... 目录1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1

深入理解C++ 空类大小

《深入理解C++空类大小》本文主要介绍了C++空类大小,规定空类大小为1字节,主要是为了保证对象的唯一性和可区分性,满足数组元素地址连续的要求,下面就来了解一下... 目录1. 保证对象的唯一性和可区分性2. 满足数组元素地址连续的要求3. 与C++的对象模型和内存管理机制相适配查看类对象内存在C++中,规

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

认识、理解、分类——acm之搜索

普通搜索方法有两种:1、广度优先搜索;2、深度优先搜索; 更多搜索方法: 3、双向广度优先搜索; 4、启发式搜索(包括A*算法等); 搜索通常会用到的知识点:状态压缩(位压缩,利用hash思想压缩)。

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖