如何实现LRU淘汰缓冲算法

最新推荐文章于 2025-04-27 17:21:00 发布
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本文探讨了缓存的基本概念，包括其在提高数据读取性能中的作用，并深入分析了缓存淘汰策略，如FIFO、LFU和LRU。同时，文章详细比较了链表和数组在实现LRU策略上的优缺点，展示了不同数据结构在缓存管理中的应用。

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  1. 缓冲淘汰策略：指缓存被用满时清理数据的优先顺序

    • 先进先出策略(FIFO:First in,First out)
    • 最少使用策略（LFU:Least Frequently Used ）
    • 最近最少使用策略(LRU:Least Recently Used)

  2. 链表：通过‘指针’将一组零散的内存块串联起来使用。适合插入、删除操作频繁的场景，查询时间复杂度较高。

  3. 链表分类

    • 单链表
    • 循环链表
    • 双向链表
    • 双向循环链表

  4. 记录下个节点地址的指针叫做后继指针next

  5. 单链表：头结点用来记录链表的基地址，尾节点指向一个空地址NULL,表示链表最后一个节点。

  6. 循环链表：尾结点指向链表的头结点

  7. 双向链表：每个结点包含后继指针与前驱指针

  8. 思想：

    • 空间换时间（比如缓冲操作）：对于执行较慢的程序，通过消耗更多的内存来进行优化。
    • 时间换空间（代码跑在手机或者单片机上）：消耗过多内存的程序，通过消耗更多的时间来降低内存的消耗。

  9. 链表与数组性能比拼

时间复杂度数组链表
插入、删除O(n)O(1)
随机访问O(1)O(n)
  1. 什么是缓存

缓冲是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非广泛的应用，比如常见的 CPU 缓冲、数据库缓冲、浏览器缓冲

  1. 为什么使用缓存？即缓存的特点

缓冲的大小是有限的，当缓存被用满时，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？就需要用到缓存淘汰策略(如第 1 点)

  1. 链表实现 LRU 缓存淘汰策略

当访问的数据没有存储在缓存的链表中时，直接将数据插入链表表头，时间复杂度为O(1)；当访问的数据存在于存储的链表中时，将该数据对应的节点，插入到链表表头,时间复杂度为O(n)。如果缓存被占满，则从链表尾部的数据开始清理，时间复杂度为O(1)。

  1. 数组实现 LRU 缓存淘汰策略
  • 方式一：首位置保存最新访问数据，末尾位置优先清理

当访问的数据未存在于缓存的数组中时，直接将数据插入数组第一个元素位置，此时数组所有元素需要向后移动1个位置，时间复杂度为O(n)；当访问的数据存在于缓存的数组中时，查找到数据并将其插入数组的第一个位置，此时亦需移动数组元素，时间复杂度为O(n)。缓存用满时，则清理掉末尾的数据，时间复杂度为O(1)。

  • 方式二：首位置优先清理，末尾位置保存最新访问数据

当访问的数据未存在于缓存的数组中时，直接将数据添加进数组作为当前最有一个元素时间复杂度为O(1)；当访问的数据存在于缓存的数组中时，查找到数据并将其插入当前数组最后一个元素的位置，此时亦需移动数组元素，时间复杂度为O(n)。缓存用满时，则清理掉数组首位置的元素，且剩余数组元素需整体前移一位，时间复杂度为O(n)。（优化：清理的时候可以考虑一次性清理一定数量，从而降低清理次数，提高性能。）

数组实现LRU缓存淘汰策略
月守护的博客
01-13 964
LRU简介 LRU 缓存淘汰算法就是一种常用策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是说我们认为最近使用过的数据应该是是「有用的」，很久都没用过的数据应该是无用的，内存满了就优先删那些很久没用过的数据。 过程思考 我的思路是这样的：我们维护一个数组，越靠近数组尾部的结点是越早之前访问的。当有一个新的数据被访问时，我们遍历数据 1.如果此数据之前已经被缓存在数组中了，我们遍历得到这个数据，返回成功，并将其从原来的位置删除，然后再插入到数组的头部。 2.如果此数据没有在缓存在数组中，
LRU缓存淘汰算法真实实现方案
csdn681的博客
11-26 1168
我们在平时项目开发中是不是会遇到这样的场景，每次访问的时候需要去取内存里的数据，没取到就添加到内存，但是，又不想取到的内存是过于陈旧的。那这块我们该怎么去设计算法，从而很合理的去管理我们内存的数据呢？ 今天，给大家分享一个在我们开发中比较常用的缓存淘汰算法 LRU，LRU是指最近最少使用策略来管理内存数据。根据数据的历史访问记录来进行淘汰缓存，即假如数据最近被访问过，那么它以后被访问到的几率会更...
Redis的LRU缓存淘汰算法实现
JavaEdge全是干货的技术号
12-26 3151
1 标准LRU的实现原理 LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。 LRU会使用一个链表维护缓存中每个数据的访问情况，并根据数据的实时访问，调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置，表示数据是最近刚访问的，还是已有段时间未访问。 LRU会把链头、尾分别设为MRU端和LRU端： MRU，Most Recently Used 缩写，表示此处数据刚被访问 LRU端，此处数据最近最少被访问的数据 LRU可分成如下情况： case1：当有新数据插入，LRU
实现LRU缓存淘汰算法
qq_45044074的博客
01-03 870
LRU:缓存淘汰算法,最近最少使用淘汰 队列 class LRUCache{ constructor(size){ this.capacity = size; this.cache = new Map(); } // 队列 先前先出 对头进 队尾出 get(key){ if(this.cache.has(key)){ let temp = this.cache.get(key); .
算法必知 --- LRU缓存淘汰算法
架构师小秘圈
08-24 202
作者：_code_x链接：https://www.jianshu.com/p/b7fed77324b9写在前就是一种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除一些内容，给新内...
web技术分享| LRU 缓存淘汰算法
anyRTC的博客
11-23 1547
了解 LRU 之前，我们应该了解一下缓存，大家都知道计算机具有缓存内存，可以临时存储最常用的数据，当缓存数据超过一定大小时，系统会进行回收，以便释放出空间来缓存新的数据，但从系统中检索数据的成本比较高。 缓存要求： 固定大小：缓存需要有一些限制来限制内存使用。 快速访问：缓存插入和查找操作应该很快，最好是 O(1) 时间。 在达到内存限制的情况下替换条目：缓存应该具有有效的算法来在内存已满时驱逐条目 如果提供一个缓存替换算法来辅助管理，按照设定的内存大小，删除最少使用的数据，在系统回收之前主动释放出空间
缓存淘汰算法（LRU）
Arlssaze的博客
11-16 3277
1. LRU 1.1. 原理 LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： \1. 新数据插入到链表头部； \2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部； \3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。 1.3. 分析 【命中率】 当存在热点数据时，LRU的效率很好，但
实现篇：LRU算法的几种实现
最新发布
独立开发，个人小站：ai-bar.cn，网站中还有最近开发得一个写作软件（竹记），欢迎体验交流
04-27 1526
LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种缓存淘汰策略，核心思想是优先淘汰最久未被访问的数据，适用于有限容量的缓存场景。其运作逻辑基于时间局部性原理，即最近被访问的数据很可能在短期内再次被访问。
实现 LRU 算法，和 Caffeine 和 Redis 中的缓存淘汰策略.docx
07-10
LRU (Least Recently Used) 算法是一种常用的缓存淘汰策略，它的核心思想是优先淘汰最近最少使用的数据。在计算机系统中，由于内存资源有限，当缓存内容达到最大容量时，必须采取一定的策略来决定哪些数据应该被移除...
聊聊Redis中缓存淘汰算法的实现
禅与计算机程序设计的艺术
07-02 708
的核心实现，可以看到其内部会检查当前使用的内存并查看是否超过最大内存上限，如果超过了则根据策略定位数据，则进入循环每次淘汰一批元素直到内存空间充裕为止，以笔者为例配置的是。通过上文的解析我们了解redis缓存淘汰算法的基本设计思路，我们不妨通过源码的方式加以印证，当调用set等指令添加新的键值对的时候，redis就会给这个键值对的。因为近期收到很多读者的私信，所以也专门创建了一个交流群，感兴趣的读者可以通过上方的公众号获取笔者的联系方式完成好友添加，点击备注。
如何实现LRU缓存淘汰算法
u013733643的博客
04-08 136
缓存是一种提高数据读取性能的技术，比如常见的cpu缓存以及浏览器缓存！但是缓存的大小有限，当缓存用满的时候，哪些数据应该被清理出去，哪些数据应该被保留？ 解决方案：FIFO--->先进先出 LFU---> 最少使用 LRU-->最近最少使用 比方：买来很多技术书太占用书房空间了，这时候会选择扔掉一些书籍，但是采取啥样的策率呢？一般就是上面三种策率！ 问题：如何使用链表实现LRU缓存淘汰策率呢？ 1.五花八门的链表结构 1）数组与链表底层存储结构的对比 详解：数组...
LRU缓存淘汰算法实现 | LRU Cache
嗅探网的博客
09-29 623
如果所需的页面不在内存中，我们将其加入内存。简单来说，就是在队列的最前面增加一个新节点，并更新哈希表中对应的节点地址。如果队列已满，即所有帧都已满，我们从队列的尾部移除一个节点，并将新节点添加到队列的前端。当一个页面被引用时，需要的页面可能在内存中。如果它在内存中，我们需要将链表的节点分离出来，放到队列的最前面。LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法，可以理解为淘汰。LRU淘汰机制本质上很好理解，但实现起来并不那么容易，尤其是最佳的实现方式？的缓存，是目前应用范围最广的缓存淘汰机制。
如何实现一个LRU算法？
ceoaxv5008的博客
09-04 331
LRU就是Least recently used,最近最少使用，如果空间不足淘汰掉最近最少使用的数据。实现方式可以有一下三种： 1、单链表 实现原理：1、插入：插入数据是最新的数据，直接插入到链表尾部2、查找：查找到的数据移动到链表尾部，代表最新访问。3、删除：链表头代表最近最少使用，如果链表满，则删除链表头数据 时间复杂度：O(n) 2、哈希表+双向链表 1、先后插入5个节点，每个节点在2个...
缓存淘汰算法-LRU 实现原理
luzhensmart的专栏
09-10 725
01、前言 我们常用缓存提升数据查询速度，由于缓存容量有限，当缓存容量到达上限，就需要删除部分数据挪出空间，这样新数据才可以添加进来。缓存数据不能随机删除，一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据。常用淘汰算法有 LRU,LFU,FIFO,这篇文章我们聊聊 LRU 算法。 02、LRU 简介 LRU是 Least Recently Used 的缩写，这种算法认为最近使用的数据是热门数据，下一次很大概率将会再次被使用。而最近很少被使用的数据，很大概率下一次不再用到。当缓存容量的满时候，优先淘汰最近很.
缓存淘汰算法--LRU算法
分享专栏一一一每天进步一点点
09-17 1660
1. LRU 1.1. 原理 LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下： 1. 新数据插入到链表头部； 2. 每当缓存命中（即缓存数
基于数组的LRU缓存策略
hhyycc22_的博客
07-07 310
缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的CPU缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。 缓存的大小有限，当缓存用满时，哪些数据应该清理出去，哪些数据应该保留？这就需要淘汰策略来决定。常见的策略有三种：先进先出策略FIFO(First In,First Out)、最少使用策略LRU(Least Frequently Used)、最近最少使用策略LRU(Lea...
LRU淘汰算法
张氏小毛驴的博客
07-29 387
LRU，全称为Least Recently Used，意思为最近最少使用，是一种内存淘汰算法，常用在缓存中作为一种淘汰策略。计算机内存是有有限的，因此不可能无限的增加数据，缓存也是内存的一种，存在于内存中，缓存容量是有限制的，当缓存满了，就需要删除一些数据，给新的数据腾空间。但这里有个问题是，应该删除哪些缓存呢？对于我们来说，肯定希望将没用的缓存删掉，留下有用的，但是怎么判定缓存是没用的？
LRU实现方法
挪威的森林
09-06 1410
/* * Copyright (c) 2020 wcx * All rights reserved. */ /* 关于LRU实现的四种方法： LRU(least recently used最近最久未使用) （1）数组实现，利用时间戳每次删除最大的，但是切换次数多了可能就爆int （2）链表插入删除（每次找到就插入到前面，没有就直接插入） （3) unorder_map+链表 o(1)实现 */ #include <bits/stdc++.h> #i
算法|LRU淘汰算法
sinat_27143551的博客
03-19 355
缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中都有着非常广泛的应用，比如常见的 CPU 缓存、数据库缓存、浏览器缓存等等。缓存的大小有限，当缓存被用满时，哪些数...
Java实现LRU缓存置换算法示例程序
在这个程序中，开发者可能已经实现了LRU算法的核心功能，包括维护一个有序的缓存列表来跟踪最近使用的数据，以及当缓存容量达到上限时，淘汰最不常用的数据。 文件名***.txt可能是一个文本文件，包含了关于这个资源...
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