lru专题
剖析LRU算法及LinkedHashMap源码实现机制
一、简述 LRU（Least Recently Used），注意L代表的不是Latest，翻译成中文通常叫：近期最少使用算法、最近最少使用算法。LRU与LFU（Least Frequently Used）、FIFO（First In First Out）是3种常用的缓存算法（页面置换算法）。缓存算法的应用场景有很多，例如操作系统在物理内存不足时触发的磁盘交换、CPU中L1、L2、L3缓存淘汰
LRU算法 - LRU Cache
这个是比较经典的LRU（Least recently used，最近最少使用）算法，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”。 一般应用在缓存替换策略中。其中的”使用”包括访问get和更新set。 LRU算法 LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。内存管理的一种页面置换算法，对于在内存中但又不用的
页面置换算 - FIFO、LFU、LRU
缓存算法（页面置换算法）-FIFO、LFU、LRU 在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路，下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法：FIFO、LFU 1.FIFO算法 FIFO（First in First out），先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想，比如作业调度（先来先服务），为什么这个原则在很多地方都会
深度揭秘Redis缓存策略：LRU vs LFU，如何选择最佳方案？
在追求极致性能的高并发系统中，缓存技术如同润滑油，让数据访问更加流畅。Redis，作为业界公认的键值存储明星，其灵活的淘汰策略尤为引人注目。今天，我们将带您走进LRU与LFU的世界，探讨这两种策略的差异、适用场景。 LRU：时间的考验者 想象一下，您的书架是缓存空间，每本书代表一个数据项。当空间不足时，您会如何选择书籍移出书架？LRU（最近最少使用）策略便是这样一位“图书管理员”，它优先移除那
LRU和LFU的实现及优缺点
计算机内部有很多使用缓存的地方，缓存能够保证系统的快速运转。但是一个缓存组件是否好用，取决于它的缓存命中率，而命中率又和缓存组件自己的缓存数据淘汰算法息息相关。常用的缓存算法有：FIFO、LRU、LFU。 FIFO 先进先出算法FIFO(First In First Out)的基本思想是：选择最早调入内存的页面淘汰。 类似于队列的思想，所以实现起来也不困难。 我们通过一个操作系统内的页面置换
Redis的内存淘汰策略- volatile-lru
`volatile-lru` 策略简介 在 `volatile-lru` 策略下，当 Redis 的内存使用达到配置的上限（`maxmemory`）时，它会优先删除那些设置了过期时间的键，并且选择最近最少使用的键进行删除。LRU 算法的核心思想是，优先删除那些最近没有被访问的数据，以腾出内存空间给新数据或更常用的数据。 这种策略适用于以下场景： - 需要优先删除临时数据的场景。 - 应用中
LRU、LFU、FIFO算法总结
一、概述 （1）FIFO：First In First Out，先进先出 （2）LRU：Least Recently Used，最近最少使用 （3）LFU：Least Frequently Used，最不经常使用 FIFO表示先进先出，类似于对列，在数据的结构上使用对列来实现。 结构图： 1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部，数据在FIFO
使用LinkedHashMap实现固定大小的LRU缓存
使用LinkedHashMap实现固定大小的LRU缓存 1. 什么是LRU？ LRU是"Least Recently Used"的缩写，意为"最近最少使用"。LRU缓存是一种常用的缓存淘汰算法，它的核心思想是：当缓存满时，优先淘汰最近最少使用的项目。 LRU缓存的工作原理： 新数据插入到缓存头部每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到缓存头部当缓存满时，将链表尾部的数据丢弃 LRU
LRU的java实现
什么是LRU LRU（Least Recently Used）直译来看，就是最近最少使用，因为LRU是一个淘汰算法，所以指的是，每次都淘汰离当前时间最远的被使用到的那一个。也就是最久没有被使用到的那个。 为什么需要LRU LRU其实大部分操作系统为最大化页面命中率而广泛采用的一种页面置换算法，是为了提高页面的命中率而使用的算法，就应用开发来说，Redis的内存淘汰策略使用的就是LRU算法，当
最近最少使用数据结构(LRU)
抛开算法刷题的角度，LRU数据结构可根据访问时间远近自动排序，在有些场景下还是很有用的，如统计用户活跃度，API调用热力图分析，缓存块管理等。下面基于c++模板提供一个通用的LRU类，以供参考。 #include <functional>#include <list>#include <unordered_map>#include <utility>template<typename Ke
LeetCode 算法：LRU 缓存 c++
原题链接🔗： 难度：中等⭐️⭐️ 题目 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： 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，则返回关键字的值，否则返回 -1 。void put(int key, i
lru_cache装饰器
LRU算法原理 LRU(Least Recently Used)算法是一种缓存淘汰策略。 用于在有限的缓存空间中管理数据对象。 lru_cache用法 Python的缓存（lru_cache）是一种装饰在被执行的函数上，将其执行的结果缓存起来，当下次请求的时候，如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来的结果而不再执行函数的一种缓存装饰器。 @functools.lru_ca
LeetCode刷题之HOT100之LRU缓存
2024/6/21 酷暑难耐，离开空调我将不知道能否《活着》，昨天跑步感觉全身的热无法排出去，出门那种热浪一阵一阵打过来，一点风都舍不得给我。早早的来到实验室，也没多早，九点哈哈，做题啦！ 1、题目描述 2、逻辑分析 刚看到这个题目，我看了好久，看不懂啥意思，然后去看了题解以及代码，打算跳过这题的想法在脑海里飘过三四次，好长啊代码。但是我还是看完了，就是一个redis缓存思想。该算法使用
java实现一个LRU缓存算法。
//LRU（Least Recently Used）缓存算法是一种常见的缓存淘汰策略，// 它的基本思想是保留最近被访问过的数据，淘汰最久未被访问的数据。下面是一个使用Java实现的简单LRU缓存算法：import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;public class Test_A29<K,V> extends LinkedHa
集合系列(二十六) -利用LinkedHashMap实现一个LRU缓存
一、什么是 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算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。 简单的说就是，对于一组数据，例如：int[] a = {1,2,3,4,5,6}，如果1,2这几个数字经常被使用，那么会排在3,4,5,6的后面，数组变成如下：int[] a = {3,4,5,6,1,2}，如果一个数字，经常不被使用，就会
高频考题-LRU缓存机制
146. LRU 缓存 LRU 缓存机制可以通过哈希表辅以双向链表实现，维护所有在缓存中的键值对。 双向链表按照读取的顺序存储键值对，靠近头部的键值对是最近使用的，尾部的键值对是最久未使用的。 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
python编程技巧使用lru_cache缓存计算结果
使用lru_cache缓存计算结果 示例 from functools import lru_cache@lru_cache(maxsize=2)def cached_function(number: int):print("Calculating result for", number)
java动态缓存成长小纪（二）——缓存算法的实现：LRU、LFU、FIFO
缓存算法也叫作淘汰算法，主要是为了当JVM空间不足时，用来清理掉缓存的。那么要清理的话，我们先清理掉哪些缓存呢？按照正常人的思维，当然是接下来一段时间内不大可能用到的缓存啦！根据这个思路，我们需要做出一定的判断，判断的方法通常有3个，即LFU、LRU、FIFO。 还有个问题，什么时候进行清理？when? 我觉得一般可以设置一个阈值，标记最小剩余空间，是在插入时候检查JVM剩余空间。或者还
MYSQL部分术语及原理解释（缓冲池、LRU、redo log buffer、WAL、Checkpoint、LSN）
文章目录 一、缓冲池 Buffer Pool二、 LRU List、Free List、Flush List三、 重做日志缓存redo log buffer四、WAL与Checkpoint五、LSN 总结来自《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎》 第二版 一、缓冲池 Buffer Pool InnoDB存储引擎的MySQL是基于磁盘的数据库系统。缓冲池是一片内存区域，在
C语言 | Leetcode C语言题解之第146题LRU缓存
题目： 题解： typedef struct {int key;int val;UT_hash_handle hh;} LRUCache;LRUCache* cache = NULL;int g_capacity = 0;LRUCache** lRUCacheCreate(int capacity) {g_capacity = capacity;return &cache;}int
Deepin下Python2.7安装Django出现'module' object has no attribute 'lru_cache'错误
错误信息如下图 这里是解决方案 是Python与Django版本不匹配的问题。 使用pip命令“sudo pip install Django”下载的是Django2.0版本的压缩包，所以安装不成功； 改成下载Django1.9版本就OK了：sudo pip install Django==1.9 以下方案并不能解决问题！并不能！ 以为是电脑抽了，重装Django或者
【模拟-BM100 设计LRU缓存结构】
题目 BM100 设计LRU缓存结构 描述 设计LRU(最近最少使用)缓存结构，该结构在构造时确定大小，假设大小为 capacity ，操作次数是 n ，并有如下功能: Solution(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存get(key)：如果关键字 key 存在于缓存中，则返回key对应的value值，否则返回 -1 。set(key, v
【leetcode】LRU LFU
什么是LRU算法? LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，常用于页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。 关于操作系统的内存管理，如何节省利用容量不大的内存为最多的进程提供资源，一直是研究的重要方向。而内存的虚拟存储管理，是现在最通用，最成功的方式– 在内存有限的情况下，扩展一部分外存作为虚拟内存，真正的内存只存储当前运行时所用得到信息。这无疑极大地扩充了内存的
LeetCode LRU缓存
题目描述 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： 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，则返回关键字的值，否则返回 -1 。void put(int key, int value) 如果关键字