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博客提及AMD向科技部转让低功耗X86微处理器核心技术,还给出相关新闻链接及十一五规划的多个链接,核心围绕X86微处理器技术转让。

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### Recent 记录的数据存储与缓存机制 #### 数据存储方式 Recent 记录通常用于保存最近使用的项目列表,例如操作系统中的“最近打开的文档”功能或浏览器的历史记录。为了高效管理和查询这些记录,可以采用以下几种常见的数据结构和技术: - **链表结合哈希表**:通过双向链表维护项目的顺序关系,并使用哈希表实现快速查找。当新条目加入时,将其置于链表头部并更新哈希表;超出容量限制时,则移除链表尾部节点及其对应的哈希项[^1]。 - **LRU Cache(Least Recently Used 缓存)**:这是一种经典的缓存淘汰算法,适用于管理 recent 记录。它基于时间维度保留最常访问的内容,而丢弃长时间未被触及的信息。具体实现上可借助有序集合或者专用库函数完成逻辑封装[^2]。 #### 缓存机制设计要点 针对 recent 记录的特点,在构建其专属缓存体系时需考虑以下几个方面因素: ##### 加载过程 首次启动应用或初始化阶段应从持久化介质加载已有recent records到内存中形成初始状态。此过程中要确保数据一致性以及异常情况下的恢复能力。 ##### 淘汰策略 除了上述提到的 LRU 方法之外还可以选用其他更适合特定场景需求的方式比如 FIFO(first-in first-out), LFU(least frequently used)等依据实际业务特性选取最优解方案。 ##### 监控手段 建立完善的性能指标跟踪系统对于评估cache效果至关重要。主要包括但不限于命中率统计分析、吞吐量测量计算等方面的工作内容以便及时发现问题所在进而采取相应措施加以改进优化。 ##### 提高命中率/吞吐量的方法 可以通过预热常用资源提前填充部分热点数据进入缓存层减少初次请求延迟; 同时合理调整缓存大小配置平衡成本效益达到最佳性价比目标。 ##### 雪崩现象防护 为了避免因大量key同时过期造成瞬时压力激增引发的服务不可用状况发生, 应该实施随机延展有效期技术使得不同keys之间存在差异化的到期时间节点分布特征. ##### 扩展性考量 随着规模扩大可能面临单体架构难以支撑的情况此时引入分布式解决方案成为必然选择其中又细分为多种模式诸如复制式共享同一份副本给多个实例操作简化同步复杂度但牺牲了一定程度上的实时性和一致性水平 ; 而集中式的则相反强调全局视角下统一管控增强协作效率却增加了网络传输开销风险隐患相对较高一些。 ```python class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = {} self.order = [] self.capacity = capacity def get(self, key: str) -> any: if key not in self.cache: return None # Move the accessed item to front of order list. self.order.remove(key) self.order.insert(0, key) return self.cache[key] def put(self, key: str, value: any): if key in self.cache: self.order.remove(key) elif len(self.cache) >= self.capacity: lru_key = self.order.pop() del self.cache[lru_key] self.order.insert(0, key) self.cache[key] = value ```
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