LRU缓存机制

最新推荐文章于 2025-06-29 23:19:34 发布
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分类专栏： android 文章标签： android 内存缓存
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/serapme/article/details/45748575
本文详细介绍了LRU（Least Recently Used）内存缓存机制的核心概念、工作原理及实例应用，通过具体例子展示了如何利用LRU机制优化内存管理，提升系统性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今天在看Android内存优化的文档的时候，有一段提到了LRU内存缓存机制，当时一下没想起来，遂search in net.然后知道真相的我眼泪掉下来，%>_<%
大学时候学的操作系统只是都扔了，想起操作系统老师的满头白发╮(╯▽╰)╭
老师 对不起您 鞠躬
下面背一段书。

LRU

LRU是Least Recently Used 的缩写，翻译过来就是最近最少使用。机制是把最近最少使用的数据移除，放入最新读取的数据。
一种很好理解的机制：最近使用的可能马上就会再次使用，把他放入缓存，可在一般情况下加快读取速度。
举例时间：
一块空间为3的缓存。按顺序读入4,3,2,1,3,2,1
那么缓存内容应该是这样的：
4-》3 4-》2 3 4-》1 2 3-》3 1 2-》2 3 1-》1 2 3。
简单明了~

深入探究LRU缓存机制：优化内存利用与提升性能
double222222的博客
03-13 1961
展望未来，随着数据规模的不断增大和计算机系统的不断发展，LRU缓存将继续发挥重要作用。我们期待着更多优秀的算法和技术在LRU缓存领域的应用，以进一步提升系统的性能和效率。最后，本文对LRU缓存的原理、应用和优化进行了总结，并希望读者能够从中获得启发和收获。通过本文的深入探讨，相信读者对LRU缓存有了更加全面和深入的了解。LRU缓存作为一种重要的缓存淘汰策略，不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也发挥着重要作用。
LRU缓存机制，你想知道的这里都有
欢迎来到我的博客
12-29 2193
概述 LRU是Least Recently Used的缩写，译为最近最少使用。它的理论基础为“最近使用的数据会在未来一段时期内仍然被使用，已经很久没有使用的数据大概率在未来很长一段时间仍然不会被使用”由于该思想非常契合业务场景 ，并且可以解决很多实际开发中的问题，所以我们经常通过LRU的思想来作缓存，一般也将其称为LRU缓存机制。 原理 实现LRU时，我们需要关注它的读性能和写性能，理想的LRU应该可以在O(1)的时间内读取一条数据或更新一条数据，也就是说读写的时间复杂度都是O(1)。 此时...
LRU缓存设计与实现详解
06-29 1365
LRU(Least Recently Used)作为最经典的缓存淘汰策略之一，广泛应用于操作系统、数据库、Web框架等场景。本文我将深入解析LRU缓存的核心原理、数据结构设计、算法实现及优化策略，结合Java代码实现，帮你掌握高性能缓存系统的设计方法
Java实现LRU缓存机制：深入解析与高效编码实践
10-16
在Java中实现LRU缓存机制，不仅可以帮助我们更好地理解和应用数据结构，还能在实际开发中提高程序的性能。本文将详细介绍如何在Java中实现LRU缓存机制，包括其原理、实现方式以及编码实践。 LRU缓存机制是一种非常...
使用Python实现一个LRU缓存机制.doc
最新发布
08-07
LRU缓存机制是一种广泛应用于计算机科学中的数据管理算法，用于优化存储空间的使用效率。其核心思想是根据数据的使用频率和时间来淘汰最不常使用或最近最少使用的数据项，从而为新数据腾出空间。这种机制在缓存系统...
Java实现简单LRU缓存机制的方法
08-19
Java实现简单LRU缓存机制的方法 Java实现简单LRU缓存机制的方法是指通过Java语言实现的一种缓存机制，该机制可以根据最近最少使用的原则淘汰缓存中的数据。缓存机制的实现主要是通过哈希表和双向链表来实现的。 ...
LRU 缓存机制(java代码).docx
04-01
### LRU 缓存机制详解及 Java 实现 #### 一、LRU 缓存机制简介 LRU（Least Recently Used）即最近最少使用算法，是计算机科学领域中一种常用的缓存淘汰策略。该策略的基本思想是：当缓存满时，优先移除最近最少...
LRU 缓存机制
Neverland_LY‘s Domain
08-29 475
文章转载自：王王王王王景的 LRU缓存机制 如有侵权，请联系博主删除 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) - 如果密钥 (key) 存在于缓存中，则获取密钥的值（总是正数），否则返回 -1。 写入数据 put(key, value) - 如果密钥不存在，则写入其数...
【LeetCode】146. LRU 缓存机制
韩旭051的博客
01-05 606
题目内容 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 。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void put(int key, int 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
lru缓存机制
03-11
### LRU缓存机制工作原理 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种常用的页面置换算法。当物理内存块不足以容纳所有正在执行的程序所需分配的空间时操作系统将寻找最长时间未被使用的页面将其移出内存。在缓存场景下，LRU用于决定哪些数据项应被淘汰以腾出空间给新加入的数据项。 为了实现高效的`get`和`put`操作，通常采用哈希表与双向链表相结合的方式[^3]。具体来说： - **哈希表**：提供快速查找功能，键映射到对应的节点位置。 - **双向链表**：维护元素顺序，头部表示最新访问过的元素而尾部则是最久未使用的元素。 每次调用`get(key)`方法获取某个key对应value的同时也会更新此条目至链表头端表明它是刚被访问过的内容；每当执行`put(key,value)`插入新的KV对或者覆盖已有记录时同样要调整相应结点的位置确保它成为最新的项目之一。一旦超出预设的最大容量(capacity)，就自动删除位于列表末端代表最旧的那个entry来释放资源。 以下是基于上述描述的一个Python版本的具体实现示例: ```python from collections import OrderedDict class LRUCache: def __init__(self, capacity: int): self.cache = OrderedDict() self.capacity = capacity def get(self, key: int) -> int: if key not in self.cache: return -1 val = self.cache.pop(key) # Move the accessed item to the end. self.cache[key] = val return val def put(self, key: int, value: int) -> None: if key in self.cache: del self.cache[key] elif len(self.cache) >= self.capacity: # Pop the first element as it is least recently used. old_key = next(iter(self.cache)) del self.cache[old_key] self.cache[key] = value # Your LRUCache object will be instantiated and called as such: # obj = LRUCache(capacity) # param_1 = obj.get(key) # obj.put(key,value) ``` 这段代码利用了 Python 内置模块 `OrderedDict`, 它可以记住字典中元素添加的先后次序，并支持通过 `.popitem(last=False)` 方法弹出最早插入的那一项从而达到淘汰策略的要求。
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