当前位置: 首页 > news >正文

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

    1. 新数据插入到链表头部;
    1. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
    1. 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&#xff08;LRU&#xff09;是一种缓存替换算法&#xff0c;用于在缓存空间有限的情况下&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff1a;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&#xff1a;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&#xff1a;玩家通过操控一条会不断变长的“蛇”在屏幕中移动&#xff0c;去吃随机出现的食物&#xff0c;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&#xff0c;但可玩性和扩展性都不错&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff1a;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&#xff1a;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&#xff08;Float&#xff09;2. 清除浮动&#xff08;Clear&#xff09;3. 其他样式 效果展示代码优化与扩展总结 在网页设计中&#xff0c;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&#xff0c;魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩&#xff0c;分享一段喜欢的文字&#xff0c;避免自己成为高知识低文化的工程师&#xff1a; 简单&#xff0c;单纯&#xff0c;喜欢独处&#xff0c;独来独往&#xff0c;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&#xff1f;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&#xff08;User Interface Layer&#xff09;2.2 应用层&#xff08;Application Layer&#xff09;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&#xff0c;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&#xff0c;深度学习技术如同一股强大的浪潮&#xff0c;席卷了自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;、计算机视觉&#xff08;CV&#xff09;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&#xff0c;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&#xff1a; <?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&#xff08;CBC模式&#xff09…...

使用openwrt搭建ipsec隧道

背景&#xff1a;最近同事遇到了个ipsec问题&#xff0c;做的ipsec特性&#xff0c;ftp下载ipv6性能只有100kb, 正面定位该问题也蛮久了&#xff0c;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&#xff0c;想着开源的不太可能有问题&#xff…...

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&#xff0c;它确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供一个全局访问点来访问该实例。这在需要控制资源&#xff08;如数据库连接、文件系统等&#xff09;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&#xff1a; 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&#xff0c;于环形山表面肆意跳跃&#xff0c;仿若无数奋力挣扎的机械蠕虫&#xff0c;将月球暗面的死寂打破&#xff0c;徒增几分诡异。艾丽伫立在被遗弃的“广寒宫”量子基站顶端&#xff0c;机械义眼之中&#xff0c;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&#xff0c;用来表示柱状图中各个柱子的高度。每个柱子彼此相邻&#xff0c;且宽度为 1 。 求在该柱状图中&#xff0c;能够勾勒出来的矩形的最大面积。 这道题暴力很简单&#xff0c;但是时间复杂度是O(N^2)&#xf…...

网络工程师 (8)存储管理

一、页式存储基本原理 &#xff08;一&#xff09;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&#xff0c;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&#xff0c;例如常见的页帧大小有4KB、8KB等&#xff0c;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&#xff0c;从字符串开头算起&#xff0c;每计数至 2 k 2k 2k 个字符&#xff0c;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&#xff0c;则将剩余字符全部反转。如果剩余字符小于 2 k…...

MFC内存泄露

1、泄露代码示例 void X::SetApplicationBtn() {CMFCRibbonApplicationButton* pBtn GetApplicationButton();// 获取 Ribbon Bar 指针// 创建自定义按钮CCustomRibbonAppButton* pCustomButton new CCustomRibbonAppButton();pCustomButton->SetImage(IDB_BITMAP_Jdp26)…...

如何在看板中体现优先级变化

在看板中有效体现优先级变化的关键措施包括&#xff1a;采用颜色或标签标识优先级、设置任务排序规则、使用独立的优先级列或泳道、结合自动化规则同步优先级变化、建立定期的优先级审查流程。其中&#xff0c;设置任务排序规则尤其重要&#xff0c;因为它让看板视觉上直观地体…...

线程与协程

1. 线程与协程 1.1. “函数调用级别”的切换、上下文切换 1. 函数调用级别的切换 “函数调用级别的切换”是指&#xff1a;像函数调用/返回一样轻量地完成任务切换。 举例说明&#xff1a; 当你在程序中写一个函数调用&#xff1a; funcA() 然后 funcA 执行完后返回&…...

华为OD机试-食堂供餐-二分法

import java.util.Arrays; import java.util.Scanner;public class DemoTest3 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseint a in.nextIn…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

c#开发AI模型对话

AI模型 前面已经介绍了一般AI模型本地部署&#xff0c;直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。 微软提供了ML.NET来开发和使用AI模型&#xff0c;但是目前国内可能使用不多&#xff0c;至少实践例子很少看见。开发训练模型就不介绍了&am…...

智能仓储的未来:自动化、AI与数据分析如何重塑物流中心

当仓库学会“思考”&#xff0c;物流的终极形态正在诞生 想象这样的场景&#xff1a; 凌晨3点&#xff0c;某物流中心灯火通明却空无一人。AGV机器人集群根据实时订单动态规划路径&#xff1b;AI视觉系统在0.1秒内扫描包裹信息&#xff1b;数字孪生平台正模拟次日峰值流量压力…...

【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容

目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法&#xff0c;当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...