【技术讲座】深入解析 JS 的 ‘LRU-K’ 算法：比标准 LRU 更精准的热点数据缓存淘汰策略 引言 在软件工程中，缓存是一种常见的优化手段，用于存储频繁访问的数据，以减少对原始数据源的访问次数，从而提高系统性能。LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的缓存淘汰策略，它基于数据的使用频率来决定哪些数据应该被移除。然而，在多线程或分布式系统中，LRU 算法可能无法精确地反映数据的实际使用情况。为了解决这个问题，LRU-K 算法应运而生。本文将深入探讨 LRU-K 算法的原理、实现以及在实际应用中的优势。 LRU-K 算法概述 LRU-K 算法是对 LRU 算法的扩展，它通过引入“K”个队列来更精确地模拟数据的使用模式。每个队列代表一个不同的使用频率级别，队列中的元素按照访问时间排序。当一个数据元素被访问时，它会被移动到最接近其使用频率的队列中。当缓存空间不足时，LRU-K 算法会从最不常用的队列中淘汰数据。 LRU-K 算法原理 LRU-K 算法的关键在于如何维护这些队列。以下是一些核心概念： 队列结构：每个队列使用双向链表来存储元素， …
LRU 缓存算法：如何利用 Map 和链表实现最近最少使用淘汰策略？
LRU 缓存算法详解：如何用 Map 和链表实现最近最少使用淘汰策略？ 大家好，我是你们的技术讲师。今天我们要深入探讨一个在软件工程中极其重要的经典数据结构——LRU（Least Recently Used）缓存算法。 如果你曾经开发过 Web 应用、数据库系统或高频访问的 API 接口，你一定遇到过这样的问题： “我的服务器内存有限，但用户频繁请求相同的数据，怎么才能既快速响应又不浪费资源？” 这时候，LRU 缓存就是你的最佳选择之一！ 一、什么是 LRU 缓存？ LRU 是一种缓存淘汰策略，全称是 Least Recently Used（最近最少使用）。它的核心思想是： 如果缓存满了，就删除最久未被访问的那个元素。 举个例子： 假设缓存容量为 3，我们依次放入 A → B → C，此时缓存满了。 接着访问 A（A 变成最新），再插入 D（淘汰最久没用的 C），最后访问 B（B 变成最新）。 最终缓存状态应该是：[D, A, B]，其中 D 是最早插入的，也是最可能被淘汰的。 这种机制非常适合模拟“用户行为”场景，比如浏览器历史记录、Redis 缓存、操作系统页表管理等。 二、为什么 …
实现一个带 LRU 淘汰策略的高效缓存：底层数据结构选择（Map + LinkedList）
讲座主题：高效缓存设计与LRU淘汰策略——基于Map与双向链表的实现 各位技术同仁，大家好！ 在当今高性能计算和大规模数据处理的时代，如何高效管理数据、提升系统响应速度，是每个开发者和架构师必须面对的核心挑战之一。缓存技术，作为优化数据访问路径、减少后端负载的关键手段，其重要性不言而喻。今天，我们将深入探讨一种广受欢迎且高效的缓存淘汰策略——LRU（Least Recently Used，最近最少使用），并通过剖析其底层数据结构（Map与双向链表）的协同工作机制，亲手实现一个功能完善、性能卓越的LRU缓存。 一、 缓存的本质与LRU策略的必要性 1.1 什么是缓存及其重要性 缓存，顾名思义，是存储数据的临时区域，旨在通过将经常访问的数据存储在访问速度更快、离使用者更近的地方，来提高后续访问的速度。它广泛应用于各种场景，从CPU的L1/L2/L3缓存，到操作系统文件缓存，再到数据库查询缓存、Web服务器的页面缓存，以及分布式系统中的Redis、Memcached等。 缓存带来的核心价值体现在以下几个方面： 提升性能：显著减少数据获取时间，降低延迟。 减轻后端负载：减少对数据库、远程服务或 …
ImageCache 的 LRU 策略：图片内存占用的精确计算与清理机制
ImageCache 的 LRU 策略：图片内存占用的精确计算与清理机制 大家好，今天我们来深入探讨 ImageCache 的实现，特别是其中至关重要的 LRU (Least Recently Used) 策略，以及如何精确计算图片内存占用并实现有效的清理机制。在移动应用开发中，图片资源占据了相当大的内存比例，不合理的缓存策略会导致 OOM (Out Of Memory) 错误，影响用户体验。因此，理解并正确实现一个高效的 ImageCache 至关重要。 1. ImageCache 的基本结构 一个基础的 ImageCache 通常包含以下几个核心组件： 缓存存储结构: 用于存储图片的容器，常见的选择是 LruCache (Android SDK 提供) 或者自定义的 LinkedHashMap。 键 (Key): 用于唯一标识图片的键，通常是图片的 URL 或者文件名。 值 (Value): 图片本身，通常是 Bitmap 对象。 大小计算器 (Size Calculator): 用于计算每个图片所占用的内存大小。 LRU 策略: 用于决定何时以及如何移除缓存中的图片。 2. Lr …
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 …
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 …
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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