标准的LRU算法，其底层是通过双向链表 + Hash表进行实现的，双向链表可以保证数据的插入和删除操作的时间...
一、LRU是什么 Least Recently Used,也就是最近最少使用,LRU缓存将最近最少使用的数据移除,让给最新读取的数据。而往往是最常读取的,也就是读取次数最多的。所以利用LRU缓存,我们可能提高系统的performance. 二、LRU的实现 实现方法一:使用 LinkedHashMap ...
LRUCache(int_capacity): capacity(_capacity), size(0) {//使用伪头部和伪尾部节点head =newDLinkedNode(); tail=newDLinkedNode(); head->next =tail; tail->prev =head; }intget(intkey) {if(!cache.count(key)) {return-1; }//如果 key 存在,先通过哈希表定位,再移到头部DLinkedNode* node ...
默认的LRU时钟单位是秒,可以修改LRU_CLOCK_RESOLUTION宏来改变单位,LRU时钟更新的频率也和server.hz参数有关。 unsignedintLRU_CLOCK(void){unsignedintlruclock;if(1000/server.hz<=LRU_CLOCK_RESOLUTION){atomicGet(server.lruclock,lruclock);}else{lruclock=getLRUClock();}returnlruclock;} 由于lru字段仅占用了...
使用Map实现LRU缓存 Map对象保存的是键值对,并且可以记住键的原始插入顺序。 constmap = new Map();map.set(2,2);map.set(1,2);console.log(map); // Map(2) {2=>2,1=>2},按照原始的插入顺序constobj = new Object();obj[2] =2;obj[1] =1console.log(obj); // {1:1,2:2},不会按照...
OK，下面我们就开始实现：二、代码实现 1、定义节点 2、LRU实现 现在我们定义了几个变量，然后还有一个构造方法，意思是只要启动了这个LRU，就开始清除。清除的线程是ExpiredNode。我们来看一下：3、过期清除线程方法 这个方法也就是ExpiredNode，当作一个内部类在LRU中。现在知道了过期清除方法，下面看看如何添加数据...
LRU(Least recently used)算法 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”。实现1最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1.新数据插入到链表头部; 2.每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部; 3.当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。
二.LRU的实现:利用双向链表实现 2.1 构造链表节点 每个节点有键值,并有前后节点。 /** * 构造一个节点 * */ class Node { public Node pre;//上一个节点 public Node next;//下一个节点 public String key;//键 public String value;//值
这也就是LRU的实现思路。首先实现一个双向链表,每次有一个key被访问之后,就把被访问的key放到链表的头部。当缓存不够时,直接从尾部逐个摘除。 在这种假设下的实现方法很明显会有一个问题,例如mysql中执行如下一条语句: select * from table_a; 1.
2. 具体实现为了实现一个满足 LRU （最近最少使用）缓存约束的数据结构，我们需要一个能够快速访问、更新和删除的数据结构，V 哥想到了用哈希表，因为哈希表提供了快速的查找能力，但是它不能保持元素的顺序；而双向链表可以保持元素的顺序，并且可以在 O(1) 时间复杂度内进行插入和删除操作。因此， V哥采用结合...