LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）算法是一种常用于缓存管理的算法，用于在缓存空间有限的情况下，决定哪些数据应该被移除。它的基本思想是：如果一个数据最近被访问过，那么在将来一段时间内它被再次访问的概率较高。因此，当缓存已满，需要移除数据时，优先移除那些最近最少被使用的数据。

LRU缓存算法的核⼼数据结构就是哈希链表，双向链表和哈希表的结合体。这个数据结构⻓这样：创建的需要有两个方法，一个是get方法，一个是put方法。一些问题：为什么需要使用双向链表呢？因为删除链表的本身，需要得到他的前一个节点。如果使用单链表，效率就会很低，这边是使用的空间换

一、RedisObject1.1、Redis数据存储1.2、RedisObject的数据结构redis的value都封装在redisObject中redisObject的底层实现：redisObject的数据结构如下：server.htypedefstructredisObject{ unsignedtype:4; unsignedencoding:4; unsignedlru

背景tcp网关出现了内存泄漏的现象，经排查后发现是一个java原生内存缓存导致的。Map<String,String>belongCache=newConcurrentHashMap<>();该内存缓存作为兜底缓存使用，主要逻辑是读取redis用户身份信息后，有则更新到内存缓存，没有则从内存缓存中获取缓存数据。该内存缓存直

#include<iostream>#include<unordered_map>#include<list>usingnamespacestd;classLRUCache{private:intcapacity;unordered_map<int,pair<int,list<int>::iterator>>cache;list<int>lruList;

TTL是TimeToLive的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。应用场景数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。

LRU-K是一种缓存淘汰算法，旨在改进传统的LRU（LeastRecentlyUsed，最近最少使用）算法的性能。将其中高频的数据达到K次访问移入到另一个队列进行保护。算法思想LRU-K中的“K”代表最近使用的次数。因此，LRU可以认为是LRU-1的特例。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的

1、缓存应用一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十ns到100ns，再到几ms，性能的差异很大，如果每次CPU处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。所以，计算机系统中，默认有两种缓存：（1）CPU里面的末级缓存，即LLC，用来

本篇了解一下内核是怎样触发页面回收的。触发内存回收的方式有两种，同步和异步回收。alloc_pages在分配内存的时候，如果内存短缺会主动回收内存，这是同步回收；内核有一个或多个kswapd内核线程负责在后台回收内存，这是异步。 看一下shrink_active_liststaticvoidshrink_lruvec(st

性能测试，在编写代码后，单元测试及性能测试是重要的验收点，好的性能测试可以让我们提前发现程序中存在的问题。测试用例在Rust中，测试通常有两部分，一部分是文档测试，一部分是模块测试。通常我们在函数定义的开始可以看到以///三斜杠开头的就是文档注释发布的时候会将自动生成到docs.

参考《深入理解linux内核架构》和这篇博客Linux中的内存回收[一]-知乎(zhihu.com)内核代码v6.8-rc2内存在计算机系统中经常是稀缺资源，当系统中内存不足甚至耗尽，为了让系统继续运行必须回收一部分内存。为了回收内存，我们必须首先知道系统中的内存都处于什么状态。内存中的页

LRU（LeastRecentlyUsed）是一种常用的页面置换算法，其核心思想是选择最近最久未使用的页面予以淘汰。LRU算法原理基本思想：LRU算法基于一个假设，即如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很低。因此，当缓存空间不足时，算法会选择最久未使用的数据进行

目录1.Redis过期时间淘汰策略1.1惰性删除1.2定期删除1.3主动扫描2.Redis内存淘汰策略2.1最大内存配置2.2LRU最近最少使用2.2.1传统LRU2.2.2Redis中的LRU2.2.3LRU的缺点2.3访问频率最低2.3.1传统LFU2.3.2Redis的LFU2.3.2.1时间衰减函数2.3.2.2热度值函数2.3.2.3总结2

在Js中，“记忆化（Memoization）”是一种优化技术，它通过存储昂贵函数的结果，并复用这些结果以避免重复执行，从而可以加快代码执行速度。这种技术在处理递归和迭代问题时尤其有用。下面是一个记忆化函数的一般实现：functionmemoize(fn){letcache={}returnfunction(.

零、资料LRU和LFU缓存淘汰算法（javascript与go语言实现） 一、基本概念LRU（LeastRecentlyUsed）和LFU（LeastFrequentlyUsed）是两种常见的缓存淘汰算法，用于在缓存空间有限的情况下选择合适的缓存对象进行淘汰，以提高缓存的利用效率LRU算法基于"最近最少使用"的原则进行淘汰

一、课程设计目的通过请求页式管理方式中页面置换算法的模拟设计，了解虚拟存储技术的特点，掌握请求页式存储管理中的页面置换算法。二、课程设计内容模拟实现OPT（最佳置换）、FIFO和LRU算法，并计算缺页率。三、要求及提示1、首先用随机数生成函数

所谓LRU算法，是指在发生缺页并且没有空闲主存块时，把最近最少使用的页面换出主存块，腾出地方来调入新页面。问题描述：一进程获得n个主存块的使用权，对于给定的进程访问页面次序，问当采用LRU算法时，输出发生的缺页次数。defLRU(pages,maxNum,n):temp=[]times=0f

Redis过期策略有几种？Redis中提供八种过期策略，默认是noeviction，即不删除任何数据，当内存不足时会直接报错。可以在Redis的配置文件中进行设置。noeviction:不淘汰任何key，但是内存满时不允许写入新数据，默认就是这种策略。volatile-ttl:对设置了TTL的key，比较key的剩余TTL值，TTL越

缓冲池介绍每次读写数据都是通过BufferPool；当BufferPool中没有用户所需要的数据时，才去硬盘中获取；通过innodb_buffer_pool_size进行设置总容量；该值设置的越大越好；innodb_buffer_pool_instances设置为多少个缓冲池；总容量还是innodb_buffer_pool_size设置多个insta

利用LinkedHashMap进行重写，实现LRU作为缓存字典1、代码实现importjava.util.LinkedHashMap;importjava.util.Map;/***利用LinkedHashMap进行重写，实现LRU作为缓存字典**@param<K>key*@param<V>value*@date2024-04-1009:42**/publicclassLRUCach

/***表示双向链表中的节点。*/classNode{constructor(key=0,value=0){this.key=key;//缓存条目的唯一标识符。this.value=value;//与键关联的值。this.prev=null;//引用列表中的上一个节点。this.next

LeetCode-146.LRU缓存【设计哈希表链表双向链表】题目描述：解题思路一：双向链表，函数get和put必须以O(1)的平均时间复杂度运行。一张图：解题思路二：0解题思路三：0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：LR

介绍在本文中，我们将用Go实现LRUCache。LRUCache最近最少使用（LRU）是一种缓存逐出算法，它按使用顺序组织元素。在LRU中，最长时间没有被使用的元素会被从缓存中逐出。例如，如果我们有一个容量为三个项目的缓存：最初，缓存是空的，我们将元素8放入缓存中，元素9和6像以前一样被缓存

参考资料https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-buffer-pool.htmlhttps://relph1119.github.io/mysql-learning-notes/#/mysql/InnoDB内存结构内存结构如下图查看InnoDB运行状态SHOWENGINEINNODBSTATUS通过上述命令查看InnoDB运行时的状态信息BufferPool

cmu154452022falllab1BufferPool此project实现一个bufferpool，缓存住磁盘查询的数据。Task1这部分需要我们实现一个可扩展的哈希表，这部分的难点在于插入操作时的分裂，由于Remove不需要我们将目录和桶收缩回去，所以它也很简单。先分析清楚目录和桶的结构。我们可以先实现简