LRU算法:(Latest Recent Used)最近最少使用 数据库的缓冲池通过LRU算法来进行管理。 即,最频繁使用的页在LRU列表的前端,最少使用的页在LRU列表的尾端。当缓冲不能存放新读取到的页时,首先释放LRU列表尾端的页。 InnoDB存储引擎中,缓冲池中页默认大小16KB,也通过LRU列表对缓冲池进行管理,并对传统的LRU算法做了优...
}voidLRU::remove(intkey) { LRUNode* searchNode=newLRUNode(key,0); list<LRUNode *>::iterator it=find(lis.begin(),lis.end(),searchNode);if(it!=lis.end()) { lis.remove(*it); } }voidLRU::setHead(intkey,intval) { lis.push_front(newLRUNode(key,val)); }intLRU::get(intkey) ...
这个场景下用TreeMap就比较贵了。 l 它还有个removeEldestEntry(Map.Entry)方法,可以重写这个方法来表明替换的策略,这就是我们用来创建LRU缓存的主要方法。 Ok,下面是一段使用LinkedHashMap实现的LRU缓存: import java.util.*; public class SimpleLRU { private static final int MAX_ENTRIES = 50; private Map m...
LRU算法:(Latest Recent Used)最近最少使用 数据库的缓冲池通过LRU算法来进行管理。 即,最频繁使用的页在LRU列表的前端,最少使用的页在LRU列表的尾端。当缓冲不能存放新读取到的页时,首先释放LRU列表尾端的页。 InnoDB存储引擎中,缓冲池中页默认大小16KB,也通过LRU列表对缓冲池进行管理,并对传统的LRU算法做了优...
~LRUCache() { delete head_; delete tail_; delete[] entries_; } void put(K key, T data) { Node<K, T>* node = hashmap_[key]; if (node) { // node exists detach(node); node->data = data; attach(node); } else { if (free_entries_.empty()) { node = tail_->prev; deta...
如果LRU List 的长度小于512，则不会将其拆分为Young 区和Old 区。 以上内容摘自《云原生数据库原理与...
首先,我们需要确定LRU缓存的容量。我们可以使用一个变量来表示容量,并初始化一个空的map和list,分别用于存储数据和记录数据访问的顺序。 当有新的数据需要被访问时,我们首先判断这个数据是否已经存在于map中。如果存在,我们将这个数据从list中删除,并将其放到list的末尾以表示最近被使用过。如果不存在,我们还需要判断...
2传统LRU链表的不足 相信你之前肯定听说过操作系统级别的空间局部性原理: spatial locality(空间局部性):也就是说读取一个数据,在它周围内存地址存储的数据也很有可能被读取到,于是操作系统会帮你预读一部分数据。 MySQL也是存在预读机制的! 当Buffer Pool中存储着一个区中13个连续的数据页时,你再去这个区里面读取...
在LRU算法中,通过维护一个有序的数据结构来记录数据的访问时间顺序,实现淘汰旧数据、保留热点数据的目的。本文将介绍使用Map和List结合的LRU算法实现。 一、LRU算法概述 LRU算法的核心思想是基于数据的访问时间,最近被访问的数据通常有可能在短时间内再次被访问,因此应该优先保留。而久未被访问的数据则有可能很长时间...
{},cap:cap,}l.root.prev=l.rootl.root.next=l.rootl.root.list=lreturnl}// Get 获取缓存数据// 如果获取到数据,就把这个节点移动到链表头部// 如果没有获取到,就返回nilfunc(l*LRU)Get(keystring)interface{}{deferl.debug()n:=l.get(key)ifn==nil{returnnil}returnn.value}func(l*LRU)get(...