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Python的缓存策略：如何使用`lru_cache`、`weakref`和`Redis`实现高效的内存和分布式缓存。

Python 缓存策略：lru_cache、weakref 和 Redis 实战 大家好，今天我们来聊聊 Python 中缓存策略的实现。缓存是提升程序性能的常用手段，通过将计算结果存储起来，避免重复计算，从而提高响应速度和降低资源消耗。我们将从最简单的 lru_cache 开始，逐步深入到 weakref 和分布式缓存 Redis，探讨它们各自的适用场景和使用方法。 一、lru_cache: 函数级别缓存的瑞士军刀 lru_cache 是 functools 模块提供的一个装饰器，用于缓存函数的返回值。它基于 Least Recently Used (LRU) 算法，自动管理缓存的大小，当缓存达到上限时，会自动移除最近最少使用的条目。 1.1 基本用法 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) print(fibonacci(10)) # 第一次计算，耗时较长 …

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如何使用`functools`模块中的`lru_cache`、`partial`和`singledispatch`进行函数式编程。

好的，现在开始。 函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免状态更改和可变数据。Python 提供了多种工具来支持函数式编程，其中 functools 模块是其中的重要组成部分。本讲座将深入探讨 functools 模块中的 lru_cache、partial 和 singledispatch，并展示它们如何在函数式编程中发挥作用。 一、lru_cache: 缓存结果，提高效率 在函数式编程中，函数应该具有引用透明性，即相同的输入始终产生相同的输出。这意味着我们可以安全地缓存函数的计算结果，并在后续调用中使用缓存的结果，而无需重新计算。functools.lru_cache 装饰器提供了一种简单而有效的方式来实现这种缓存。 lru_cache 代表 "Least Recently Used Cache"，它使用 LRU (最近最少使用) 算法来管理缓存。当缓存已满时，最近最少使用的结果将被丢弃，以便为新的结果腾出空间。 基本用法： from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) # …

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MySQL的InnoDB的缓冲池：在不同读写工作负载下的命中率分析与LRU列表调优

MySQL InnoDB 缓冲池：不同读写工作负载下的命中率分析与 LRU 列表调优 各位听众，大家好。今天我们来探讨 MySQL InnoDB 存储引擎中一个至关重要的组件：缓冲池（Buffer Pool）。缓冲池是 InnoDB 用来缓存表和索引数据的内存区域，其大小直接影响数据库的性能。我们将深入研究在不同读写工作负载下缓冲池的命中率，并探讨如何通过 LRU (Least Recently Used) 列表调优来优化性能。 1. 缓冲池概述 InnoDB 的缓冲池本质上是一个缓存，它将磁盘上的数据页缓存到内存中，从而减少磁盘 I/O。当数据库需要访问某个数据页时，首先检查缓冲池中是否存在该页。如果存在，则直接从内存中读取，这就是一次“命中”（Hit）。如果不存在，则需要从磁盘读取到缓冲池中，这称为“未命中”（Miss）。缓冲池的命中率直接影响数据库的性能，命中率越高，磁盘 I/O 越少，性能越好。 缓冲池的结构可以简化地看作一个哈希表，键是表空间 ID 和页号，值是对应的数据页。当需要访问某个数据页时，InnoDB 首先计算该页的哈希值，然后在哈希表中查找对应的页。如果找到，则直 …

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MySQL的InnoDB的缓冲池：在不同读写工作负载下的命中率分析与LRU列表调优

MySQL InnoDB缓冲池：不同读写工作负载下的命中率分析与LRU列表调优 大家好，今天我们来深入探讨MySQL InnoDB存储引擎中的核心组件之一：缓冲池（Buffer Pool）。缓冲池对于数据库性能至关重要，因为它直接影响着数据访问的速度。我们将会分析不同读写工作负载下缓冲池的命中率，并探讨如何通过调整LRU（Least Recently Used）列表来优化性能。 1. InnoDB缓冲池概述 InnoDB缓冲池是主内存中的一块区域，用于缓存表和索引数据。当查询需要访问数据时，InnoDB首先检查缓冲池中是否存在所需数据。如果存在，则直接从内存读取，这就是一次“命中”。否则，InnoDB需要从磁盘读取数据，这被称为“未命中”，会显著降低查询速度。 缓冲池的大小直接影响数据库的性能。更大的缓冲池可以容纳更多的数据，从而提高命中率。然而，缓冲池的大小也受到服务器可用内存的限制。 2. 缓冲池的工作原理 InnoDB缓冲池由多个页面（Page）组成，每个页面通常为16KB。缓冲池使用改进的LRU算法来管理这些页面。传统的LRU算法会将最近使用的页面移动到列表的头部，而将最久未使 …

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JavaScript内核与高级编程之：`JavaScript`的`LRU`缓存：如何使用`Map`实现`LRU`算法。

各位靓仔靓女们，晚上好！我是你们的老朋友，今晚咱们来聊聊JavaScript中的LRU缓存，顺便用Map给它安排得明明白白。 开场白：缓存的重要性，以及LRU为何如此受欢迎 在前端的世界里，速度就是生命！想象一下，如果每次用户访问你的网站，都要重新加载所有资源，那体验简直糟糕透顶。这时候，缓存就闪亮登场了，它能把那些常用的数据临时存起来，下次再用的时候直接从缓存里拿，速度杠杠的！ 缓存策略有很多种，但LRU（Least Recently Used，最近最少使用）绝对是明星级的。它的思想很简单：如果一个数据很久没被用过了，那就说明它可能不太重要了，可以优先把它踢出缓存，给新来的数据腾地方。这就像你整理房间，总是先把那些你几个月都没碰过的东西扔掉，道理是一样的。 LRU缓存的基本原理 LRU缓存的核心在于“最近使用”这个概念。我们需要记录每个数据的使用情况，以便在缓存满了的时候，找到那个“最不常用”的数据。 容量限制： LRU缓存都有一个容量上限，超过这个容量就需要淘汰数据。 数据存储： 我们需要一个数据结构来存储缓存的数据。 访问记录： 每次访问一个数据，都需要更新它的“最近使用”状态。 …

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Python高级技术之：`Python`的`functools.lru_cache`：如何实现高效的函数结果缓存。

晚上好，各位编程界的靓仔靓女们！今晚咱们来聊聊Python里一个神奇的小工具，它能让你的代码跑得飞快，而且用法简单到不行，这就是functools.lru_cache。 什么是functools.lru_cache？ 想象一下，你有一个非常耗时的函数，比如计算斐波那契数列的第N项。如果你多次调用这个函数，每次都重新计算一遍，那简直就是浪费生命啊！lru_cache就像一个聪明的管家，它会记住你函数的结果，下次你再问同样的问题，它直接从记忆里掏出答案，根本不用重新计算。 lru_cache是"Least Recently Used Cache"的缩写，意思是“最近最少使用缓存”。 简单来说，它会缓存函数最近使用的结果，当缓存满了之后，它会丢弃最近最少使用的结果，保证缓存的效率。 lru_cache的简单用法： 直接上代码，感受一下它的魔力： from functools import lru_cache import time @lru_cache(maxsize=None) #maxsize=None，缓存大小无限制 def fibonacci(n): “””计算斐 …

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请用 JavaScript 实现一个 LRU (Least Recently Used) 缓存淘汰算法。

各位好，我是今天的讲师，很高兴能和大家聊聊LRU缓存，这可是面试常客，也是实际应用中提升性能的一大利器。今天咱们就来一起扒一扒它的实现原理，并用JavaScript把它安排得明明白白。 一、什么是LRU？为什么要用它？ 首先，咱们得搞清楚LRU是啥。LRU，全称 Least Recently Used，顾名思义，就是“最近最少使用”。 也就是说，当缓存满了，我们需要淘汰掉那些最近最少被访问的数据，留下那些“香饽饽”。 想象一下，你是一个图书管理员，书架容量有限。如果有人借了一本很旧的书，但最近总有人来查阅，那你就不能轻易把它扔掉。但如果有一本书已经很久没人碰了，那就可以考虑把它清理出去，给新书腾地方。 这就是LRU的核心思想。 那么，为什么要用LRU呢？ 简单来说，是为了提升性能。 缓存加速： 将经常访问的数据放在缓存里，下次再访问时直接从缓存取，速度比从数据库或者硬盘读取快得多。 减少资源消耗： 减少对数据库或其他存储介质的访问，减轻服务器压力。 提高用户体验： 更快的响应速度，提升用户体验。 二、LRU的实现思路 实现LRU的关键在于： 记录访问顺序： 我们需要一种方法来记录每个数 …

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Redis 对象系统：类型、编码与 LRU 计数器详解

好的，没问题！ 各位观众老爷们，今天咱们来聊聊Redis的“对象系统”，听起来是不是有点高大上？其实一点都不难，说白了，就是Redis怎么管理它里面的数据，以及怎么省着点用内存。 Redis作为一个内存数据库，寸土寸金，每一块内存都要精打细算。所以，它搞了一套“对象系统”，就像一个精明的管家，把各种数据都打理得井井有条。 对象系统是什么？ 简单来说，Redis里存储的任何东西，都不是直接存的，而是封装成了一个redisObject结构体。这个结构体就像一个“百宝箱”，里面装着真实的数据，还记录着数据的类型、编码方式，以及一些其他的元数据。 typedef struct redisObject { unsigned type:4; // 对象类型 (5种) unsigned encoding:4; // 对象编码 (8种) unsigned lru:LRU_BITS; // LRU时间 (用于淘汰) int refcount; // 引用计数 void *ptr; // 指向底层数据结构的指针 } robj; 看到没？这个redisObject就是核心。咱们一点点来解剖它： type ( …

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`maxmemory-samples` 参数对 LRU/LFU 精度与性能的权衡

Redis 内存管理：maxmemory-samples 探秘之旅：精度、性能与抉择的华尔兹 各位观众，各位听众，欢迎来到今天的 "Redis 内存管理" 脱口秀专场！今天我们要聊的主角，不是Redis 缓存的网红数据结构，也不是持久化的感人故事，而是幕后英雄，那个默默决定你缓存命中率、决定你服务器 CPU 负载的参数——maxmemory-samples！ 先别打瞌睡，我知道 "内存管理" 听起来就像财务报表一样催眠，但请相信我，理解 maxmemory-samples，就像掌握了一把开启 Redis 性能宝藏的钥匙。它关系着你的缓存策略是否足够聪明，关系着你的服务器是否能优雅地处理高并发请求。 第一幕：内存危机与缓存策略的诞生 想象一下，你是一位餐厅老板，手头只有有限的食材，却要满足络绎不绝的顾客。如果食材无限供应，那自然是 "顾客想吃啥就做啥"，但现实总是残酷的。你必须制定一个策略：哪些菜品应该优先备货？哪些菜品可以暂时下架？ Redis 的内存管理也是如此。当 Redis 实例的内存达到 maxmemory 限制时，它 …

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内存淘汰机制的精确行为：LRU 和 LFU 的实现细节

好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“缓存秘史”讲堂！我是你们的老朋友，代码界的段子手，Bug 界的侦探——程序猿小黄。今天咱们要聊点硬核的，但保证让您听得津津有味，就像在瓜田里吃瓜一样🍉。 主题：内存淘汰机制的精确行为：LRU 和 LFU 的实现细节 今天的主角是内存淘汰机制中的两位“扛把子”：LRU（Least Recently Used，最近最少使用）和 LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）。它们就像后宫佳丽三千，争夺着有限的内存资源，谁能留下，谁要被打入冷宫，全看它们的表现！ 一、 缓存是什么？为什么要淘汰？ 在正式开讲之前，咱们先来聊聊“缓存”这玩意儿。 想象一下，你经常去同一家饭馆吃饭，每次都点同样的几个菜。 如果每次都要厨师从头开始做，那得等到猴年马月啊？ 聪明的老板会提前把这些热门菜做好一部分，放在保温箱里，你一点菜，直接端上来，速度杠杠的！ 这“保温箱”就相当于缓存，它存储着那些经常被访问的数据，下次再要的时候，直接从缓存里拿，不用再去慢吞吞的硬盘里找了。 缓存就像高速公路，让数据访问速度嗖嗖嗖地往上涨！🚀 但是，高速公路也是有容量限制的 …

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