LRU缓存实现（C++编程）

最新推荐文章于 2025-12-03 16:41:09 发布
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文章标签： 缓存 c++ 开发语言 编程
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本文介绍了如何使用C++编程实现LRU缓存。LRU缓存是一种根据访问顺序淘汰最近最少使用的数据的策略。文章详细讲解了利用双向链表和哈希表构建LRU缓存的过程，包括get和put函数的实现，并提供了测试代码。

LRU（Least Recently Used）缓存是一种常用的缓存替换策略，它根据数据的访问顺序来决定替换哪些最近最少被使用的数据。在本文中，我们将使用C++编程语言来实现LRU缓存。

LRU缓存的基本思想是维护一个有序的数据结构，用于存储最近访问过的数据。当需要插入一个新的数据项时，如果缓存已满，则将最近最少使用的数据项替换出去。当访问一个已存在的数据项时，将其移动到数据结构的开头，表示这个数据项是最近访问的。

首先，我们需要定义一个数据结构来表示缓存的每个数据项。每个数据项包含一个键（key）和一个值（value）。我们可以使用C++的std::pair来表示这个数据结构：

#include <utility>

typedef int KeyType;
typedef int ValueType;<
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C++实现LRU缓存（新手入门详解）
ZY52678的博客
07-18 1372
LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种常用的缓存淘汰策略，主要目的是在缓存空间有限的情况下，优先淘汰那些最长时间没有被访问的数据项。并添加了一些整数元素。然后，我们遍历并打印链表中的元素，删除头部和尾部的元素，并再次打印链表中的元素。方法用于插入或更新缓存中的键值对，如果缓存已满，则淘汰最不常用的键（链表尾部的键）。：随着数据访问模式的变化，LRU策略可以动态调整缓存中的数据项，以适应访问模式的变化。：每次数据项被访问时，都会更新其访问记录，使得最近访问的数据项保留在缓存中。
【Leetcode 每日一题】146. LRU 缓存（c++）
weixin_50947533的博客
11-25 759
146. LRU 缓存
C++编程：LRU缓存的简单实现
Where there is life, there is hope.
07-02 456
实现了LRU缓存，结合了`unordered_map`和`list`数据结构，确保在插入、访问和淘汰元素时保持最近最少使用策略。
LRU缓存机制的实现（C++版本）
weixin_43310985的博客
06-17 948
1.题目简介（LeetCode 146） 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制。它应该支持以下操作： 获取数据 get 和 写入数据 put 。 获取数据 get(key) - 如果关键字 (key) 存在于缓存中，则获取关键字的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字/值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据
LRU缓存淘汰算法详解与C++实现
2301_81559955的博客
11-13 1373
LRU（Least Recently Used）最近最少使用算法是一种常用的缓存淘汰策略。当缓存空间不足时，它会优先淘汰最久未被访问的数据，保留最近被访问的数据。LRU缓存算法通过结合哈希表的快速查找和双向链表的顺序维护，实现了高效的缓存管理。这种设计模式在需要快速访问最近使用数据的场景中非常有用，是现代计算机系统中不可或缺的基础组件之一。优点时间复杂度优秀（O(1)）符合局部性原理实现相对简单缺点需要维护额外的数据结构内存开销较大（哈希表+链表）对于某些特殊访问模式可能不是最优。
《 C++ 修炼全景指南：二十五 》缓存系统的技术奥秘：LRU 原理、代码实现与未来趋势
Lenyiin
11-02 5114
本篇博客深入解析了 LRU（Least Recently Used）缓存机制，包括其核心原理、代码实现、优化策略和实际应用等方面。通过结合双向链表与哈希表，LRU 缓存实现了高效的数据插入、查找与删除操作。文章还对 LRU 的优化方案进行了详细讨论，包括在不同应用场景下的性能提升、内存优化以及扩展策略。此外，本文剖析了 LRU 的局限性，如在热点数据、高并发场景下的劣势，并对 LFU、LRU-K、ARC 等替代方案展开了对比分析，为不同应用需求提供了多样化的解决方案。未来的缓存设计趋势也在此分析中得到了展望
C++实现一个线程安全的LRU缓存
安
03-23 308
C++实现一个线程安全的LRU缓存
LRU 缓存算法的 C++ 实现
gitblog_00629的博客
01-12 435
LRU 缓存算法的 C++ 实现 项目基础介绍 本项目是一个使用 C++ 语言实现的最小最近使用（LRU）缓存算法的开源项目。LRU 缓存是一种常用的缓存淘汰策略，当缓存达到其预设的容量时，会自动移除最长时间未被使用的数据，以便为新的数据留出空间。这种缓存策略适用于需要快速访问计算结果，但又希望避免因缓存所有数据而占用过多内存的场景。 编程语言 项目主要使用 C++ 语言进行开发。 核心功能 项目...
C++ 实现 LRU 缓存机制，以及 采用模板的 LRU
ontheway12138的博客
07-25 1631
LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。 LeetCode 原题链接 思路，主要涉及到查找和更新，采用双向链表加 unordered_map 可以把时间复杂度降为 O(1) 其中，双向链表可以自己实现，也可以采用 STL 中的 list ，其中 list 里面有封装好的实现，可以精简代码 自己实现，...
掌握LeetCode算法：LRU缓存与C++编程实践
1. **LRU缓存**：LRU（Least Recently Used）缓存是一种常用的页面置换算法，也用于实现缓存机制，当缓存达到容量上限时，会移除最近最少使用的数据。在C++实现中，这通常涉及到链表和哈希表的结合使用，以达到快速...
LRU缓存实现与多语言编程高级笔记
来自不同编程领域的一些高级笔记”，描述中提到了C++、Python3、Go语言、算法、数据结构、最佳实践和可视化器等内容，可以推断出该笔记集合系统性地整理了包括LRU缓存在内的多种高级编程知识，并覆盖多语言实现与...
【大数据高并发核心场景实战】缓存层 - 写缓存
一辉的博客
12-02 992
上一篇文章讲到我们通过读缓存以减少数据库读操作的压力，却也存在着不足，比如写操作并发量大时，这个方案不会奏效。那该怎么办呢？本篇就来讨论怎么处理写操作并发量大的场景。
第9章 Node框架实战篇 - Redis 缓存
weixin_43800535的博客
11-30 432
创建 redis 连接工具类。从 redis 获取热门视频。redis 连接配置。创建获取热门视频路由。实现获取热门视频逻辑。
Caffeine不只是Guava Cache升级版：高并发场景下的缓存设计与实战陷阱
safestar2012的博客
12-03 614
在某些特定访问模式下，可能会导致某个key的频率计数被衰减到低于新来的key，从而在PK中被淘汰。突然来了1000个只访问一次的热点数据（比如明星八卦新闻），按照LRU，这些“一次性热点”会把之前积累的真正热点数据全部挤出缓存。结果就是：第一个请求卡在加载数据，后面的999个请求全部在等待这个锁。我们在灰度环境发现一个奇怪现象：某个关键配置项的缓存，白天命中率99%，但每天早上8点总会准时出现一波缓存穿透，持续大概5分钟。Caffeine只计算了对象的浅层大小，但这些软引用持有的实际数据没有被统计在内。
Java-184 缓存实战：本地缓存 vs 分布式缓存（含 Guava/Redis 7.2）
最新发布
永远好奇 无限进步
12-03 533
覆盖本地缓存（Local Cache/Guava Cache 32.x，Java 17）与分布式缓存（Redis 7.2，2025 年）在实战中的取舍、组合与常见坑。结合 Cache Aside、Read/Write Through、Write Behind 等策略，给出数据库减压、临时数据、Session 分离、分布式锁等典型落地方式，并给出建议命中率区间（80%–95%）与常见 QPS 参考（MySQL 单机 2k–4k、Redis 单机 10w 级）。文中对 Guava Cache 的容量/过期/并发
7_线程安全_线程间的内存可视性2缓存_内存屏障_读写排序
Pou光明的博客
11-29 451
但这也并不总是正确的。如果两个线程向同一个32位内存单元中写入不同的8位数据，则结果是最后写入的线程将确定两个8位字节的值，即覆盖第一个线程写入的值。聪明的你是不是想到了一种情况——如果一个变量跨越了内存单元的界限(这将在允许对齐内存访问的机器上出现)，计算机不得不在两次总线事物中传送数据。现在很多的计算机（通常是最快的计算机）不再保证不同处理器间内存访问的顺序，除非程序使用特殊的指令，这些指令就是常说的"内存屏障确保：所有在内存屏障之前发起的内存访问，必须先于在设置屏障之后发起的内存访问之前完成。
Mybatis——缓存
2302_79781252的博客
11-29 356
本文介绍了缓存机制及MyBatis的缓存实现。MyBatis提供两级缓存：一级缓存是SqlSession级别的默认缓存，基于Map存储查询结果；二级缓存是跨SqlSession的应用级缓存，需显式配置开启，可实现多会话共享数据。两者都通过减少数据库访问来提高性能，但作用范围和生命周期不同。使用时需注意缓存清除、数据一致性等问题，合理配置可显著优化系统性能。
PCIe 5.0 SSD有无独立缓存对性能影响大吗？Kingston FURY Renegade G5！
RoboWizard的博客
11-29 381
这套“黄金组合”协同工作，确保了它高达14,800MB/s的读取和14,000MB/s的写入速度能够稳定发挥，无论是加载次世代游戏的庞大开放世界，还是处理TB级的素材文件，都能提供丝滑流畅、毫不妥协的极致体验。在PCIe 5.0的巨大带宽下，一个顶尖的主控搭配一颗高速的独立缓存，就如同一个经验丰富的赛车手配上了最顶级的导航系统，两者协同工作，才能把引擎的马力百分之百发挥出来，确保在任何极端负载下都能提供稳定、无延迟的性能输出。独立缓存的存在，确保了主控能以最快速度定位这些文件，让加载条“一闪而过”。
Nginx 缓存清理
2509_94087265的博客
11-30 781
Nginx 缓存机制主要用于缓存响应数据，从而加速请求处理。代理缓存：Nginx 作为反向代理时，缓存从后端服务器获取的响应。这样可以减少后端服务器的负载，提高系统的整体响应速度。FastCGI 缓存：当 Nginx 作为前端代理处理 PHP 或其他 FastCGI 应用时，可以缓存从 FastCGI 后端获取的动态内容。静态文件缓存：Nginx 对于静态资源（如图片、CSS、JS 文件）进行缓存，减少用户请求时的文件读取延迟。HTTP 缓存：包括基于 HTTP 协议的缓存控制，如和Expires。
LRU缓存算法原理与C++实现详解
本文围绕“LRU缓存算法详解[源码]”这一主题，深入剖析其原理、实现机制、数据结构选择、时间复杂度优化以及带过期机制的扩展变种，并结合C++语言进行具体实现说明。 首先，从应用场景来看，LRU算法常用于虚拟内存...
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