最近最少使用算法(LRU最近最少使用)缓存替换算法
含义
最近最少使用算法(LRU)是一种缓存替换算法,用于在缓存空间有限的情况下,选择最少使用的数据项进行替换。该算法的核心思想是基于时间局部性原理,即刚被访问的数据在未来也很有可能被再次访问。
实现
LRU算法的实现可以通过一个双向链表和一个哈希表来完成。双向链表用于按照访问顺序维护缓存中的数据项,哈希表用于存储数据项的引用,以便快速定位和访问。
如果缓存未满,则直接将新的数据项插入链表头部。
如果缓存已满,则将链表尾部的数据项移除,并将新的数据项插入链表头部。
实现链表
-
- 新数据插入到链表头部;
-
- 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
-
- 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。
特点
存在问题:
当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。
复杂度 : 实现简单。
代价 :命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。(即:LRU算法的实现需要维护一个适当的数据结构,所以在实际应用中可能会有一定的开销。)
代码实现LRU
注意事项:
需要保证多线程下数据的一致性;
方法1、使用synchronized 字段保证线程同步;
方法2、 使用Lock ,它是一个接口,用于支持更灵活的线程同步
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.Map;/*** 类说明:利用LinkedHashMap实现简单的缓存, 必须实现removeEldestEntry方法,具体参见JDK文档** @param <K>* @param <V>* @author dennis*/
public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {private final int maxCapacity;private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;private final Lock lock = new ReentrantLock();public LRULinkedHashMap(int maxCapacity) {super(maxCapacity, DEFAULT_LOAD_FACTOR, true);this.maxCapacity = maxCapacity;}@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(java.util.Map.Entry<K, V> eldest) {return size() > maxCapacity;}@Overridepublic boolean containsKey(Object key) {try {lock.lock();return super.containsKey(key);} finally {lock.unlock();}}@Overridepublic V get(Object key) {try {lock.lock();return super.get(key);} finally {lock.unlock();}}@Overridepublic V put(K key, V value) {try {lock.lock();return super.put(key, value);} finally {lock.unlock();}}public int size() {try {lock.lock();return super.size();} finally {lock.unlock();}}public void clear() {try {lock.lock();super.clear();} finally {lock.unlock();}}public Collection<Map.Entry<K, V>> getAll() {try {lock.lock();return new ArrayList<Map.Entry<K, V>>(super.entrySet());} finally {lock.unlock();}}
}
测试代码: 测试结果见备注已经抛弃了test1 而替换为了最近一次使用过的test3
@Test
public void a1() {LRULinkedHashMap lruLinkedHashMap = new LRULinkedHashMap(3);lruLinkedHashMap.put("test","1235314");lruLinkedHashMap.put("test1","1235314");lruLinkedHashMap.get("test");lruLinkedHashMap.put("test2","1235314");System.out.println(lruLinkedHashMap.getAll()); // [test1=1235314, test=1235314, test2=1235314]lruLinkedHashMap.put("test3","1235314");System.out.println(lruLinkedHashMap.getAll()); // [test=1235314, test2=1235314, test3=1235314]
}相关文章:
最近最少使用算法(LRU最近最少使用)缓存替换算法
含义 最近最少使用算法(LRU)是一种缓存替换算法,用于在缓存空间有限的情况下,选择最少使用的数据项进行替换。该算法的核心思想是基于时间局部性原理,即刚被访问的数据在未来也很有可能被再次访问。 实现 LRU算法的…...
sublime_text的快捷键
sublime_text的快捷键 向下复制, 复制光标所在整行并插入到下一行:通过 CtrlShiftD 实现快速复制当前行的功能。 可选多行, 不选则复制当前行 ctrl Shift D 删除当前行:通过 CtrlShiftK 实现快速删除当前行的功能。 可选多行, 不选则删当前行 ctrl S…...
使用Pygame制作“贪吃蛇”游戏
贪吃蛇 是一款经典的休闲小游戏:玩家通过操控一条会不断变长的“蛇”在屏幕中移动,去吃随机出现的食物,同时要避免撞到墙壁或自己身体的其他部分。由于其逻辑相对简单,但可玩性和扩展性都不错,非常适合作为新手练习游戏…...
本地部署DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B实操
本地部署DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B实操 Janus-Pro-7B介绍 Janus-Pro-7B 是由 DeepSeek 开发的多模态 AI 模型,它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本,还可以处理图像等其他模态的信息。 模型主要特点:Permalink…...
Java开发vscode环境搭建
1 几个名词 JDK Java Development Kit JRE Java Runtion Environment JVM JDK 包括 Compiler,debugger,JRE等。JRE包括JVM和Runtime Library。 2 配置环境 2.1 安装JDK 类比 C/C的 g工具 官网:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 根据自己使…...
深入解析:一个简单的浮动布局 HTML 示例
深入解析:一个简单的浮动布局 HTML 示例 示例代码解析代码结构分析1. HTML 结构2. CSS 样式 核心功能解析1. 浮动布局(Float)2. 清除浮动(Clear)3. 其他样式 效果展示代码优化与扩展总结 在网页设计中,浮动…...
车载软件 --- 大一新生入门汽车零部件嵌入式开发
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活…...
DDD - 领域驱动设计分层架构:构建可演化的微服务架构
文章目录 引言1. 什么是DDD分层架构?1.1 DDD分层架构的演变1.2 四层架构的起源与问题1.3 依赖倒置和五层架构 2. DDD分层架构的核心层次2.1 用户接口层(User Interface Layer)2.2 应用层(Application Layer)2.3 领域层…...
2025数学建模美赛|赛题翻译|E题
2025数学建模美赛,E题赛题翻译 更多美赛内容持续更新中......
DeepSeek-V3 与 DeepSeek R1 对比分析:技术与应用的全面解析
一、背景 在当今科技飞速发展的时代,深度学习技术如同一股强大的浪潮,席卷了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)以及多模态模型等众多领域。从智能语音助手到图像识别技术,从文本生成工具到多模…...
qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记
qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记 文章目录 qt-Quick3D笔记之官方例程Runtimeloader Example运行笔记1.例程运行效果2.例程缩略图3.项目文件列表4.main.qml5.main.cpp6.CMakeLists.txt 1.例程运行效果 运行该项目需要自己准备一个模型文件 2.例程缩略图…...
Linux内核中的页面错误处理机制与按需分页技术
在现代操作系统中,内存管理是核心功能之一,而页面错误(Page Fault)处理机制是内存管理的重要组成部分。当程序访问一个尚未映射到物理内存的虚拟地址时,CPU会触发页面错误异常,内核需要捕获并处理这种异常,以决定如何响应,例如加载缺失的页面、处理权限错误等。Linux内…...
PHP实现混合加密方式,提高加密的安全性(代码解密)
代码1: <?php // 需要加密的内容 $plaintext 授权服务器拒绝连接;// 1. AES加密部分 $aesKey openssl_random_pseudo_bytes(32); // 生成256位AES密钥 $iv openssl_random_pseudo_bytes(16); // 生成128位IV// AES加密(CBC模式)…...
使用openwrt搭建ipsec隧道
背景:最近同事遇到了个ipsec问题,做的ipsec特性,ftp下载ipv6性能只有100kb, 正面定位该问题也蛮久了,项目没有用openwrt, 不过用了开源组件strongswan, 加密算法这些也是内核自带的,想着开源的不太可能有问题ÿ…...
大语言模型(LLM)模拟金融市场参与者行为
大语言模型(LLM)模拟金融市场参与者行为 研究背景 传统深度学习模型通过识别市场数据历史模式预测市场,但未捕捉个体决策过程。LLM 虽能学习人类对不同提示的反应,但在模拟金融市场参与者时面临挑战:个体投资者不总是理性决策,LLM 可能无法捕捉;LLM 数值和金融知识可靠…...
用一个例子详细说明python单例模式
单例模式是一种设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来访问该实例。这在需要控制资源(如数据库连接、文件系统等)的访问时非常有用。 下面是一个使用Python实现单例模式的例子: class Singleton:…...
第1章 量子暗网中的血色黎明
月球暗面的危机与阴谋 量子隧穿效应催生的幽蓝电弧,于环形山表面肆意跳跃,仿若无数奋力挣扎的机械蠕虫,将月球暗面的死寂打破,徒增几分诡异。艾丽伫立在被遗弃的“广寒宫”量子基站顶端,机械义眼之中,倒映着…...
LeetCode--84. 柱状图中最大的矩形【单调栈】
84. 柱状图中最大的矩形 正文 题目如下 给定 n 个非负整数,用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻,且宽度为 1 。 求在该柱状图中,能够勾勒出来的矩形的最大面积。 这道题暴力很简单,但是时间复杂度是O(N^2)…...
网络工程师 (8)存储管理
一、页式存储基本原理 (一)内存划分 页式存储首先将内存物理空间划分成大小相等的存储块,这些块通常被称为“页帧”或“物理页”。每个页帧的大小是固定的,例如常见的页帧大小有4KB、8KB等,这个大小由操作系统决定。同…...
【Leetcode 每日一题】541. 反转字符串 II
问题背景 给定一个字符串 s s s 和一个整数 k k k,从字符串开头算起,每计数至 2 k 2k 2k 个字符,就反转这 2 k 2k 2k 字符中的前 k k k 个字符。 如果剩余字符少于 k k k 个,则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于 2 k…...
从零实现富文本编辑器#5-编辑器选区模型的状态结构表达
先前我们总结了浏览器选区模型的交互策略,并且实现了基本的选区操作,还调研了自绘选区的实现。那么相对的,我们还需要设计编辑器的选区表达,也可以称为模型选区。编辑器中应用变更时的操作范围,就是以模型选区为基准来…...
前端导出带有合并单元格的列表
// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...
React Native在HarmonyOS 5.0阅读类应用开发中的实践
一、技术选型背景 随着HarmonyOS 5.0对Web兼容层的增强,React Native作为跨平台框架可通过重新编译ArkTS组件实现85%以上的代码复用率。阅读类应用具有UI复杂度低、数据流清晰的特点。 二、核心实现方案 1. 环境配置 (1)使用React Native…...
学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1
每日一言 生活的美好,总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件:OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写,"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...
Psychopy音频的使用
Psychopy音频的使用 本文主要解决以下问题: 指定音频引擎与设备;播放音频文件 本文所使用的环境: Python3.10 numpy2.2.6 psychopy2025.1.1 psychtoolbox3.0.19.14 一、音频配置 Psychopy文档链接为Sound - for audio playback — Psy…...
全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...
均衡后的SNRSINR
本文主要摘自参考文献中的前两篇,相关文献中经常会出现MIMO检测后的SINR不过一直没有找到相关数学推到过程,其中文献[1]中给出了相关原理在此仅做记录。 1. 系统模型 复信道模型 n t n_t nt 根发送天线, n r n_r nr 根接收天线的 MIMO 系…...
Android第十三次面试总结(四大 组件基础)
Activity生命周期和四大启动模式详解 一、Activity 生命周期 Activity 的生命周期由一系列回调方法组成,用于管理其创建、可见性、焦点和销毁过程。以下是核心方法及其调用时机: onCreate() 调用时机:Activity 首次创建时调用。…...
2025季度云服务器排行榜
在全球云服务器市场,各厂商的排名和地位并非一成不变,而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势,对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析: 一、全球“三巨头”…...
深度学习水论文:mamba+图像增强
🧀当前视觉领域对高效长序列建模需求激增,对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模,以及动态计算优势,在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 🧀因此短时间内,就有不…...
