LFU 与 LRU

最新推荐文章于 2025-11-02 18:12:36 发布
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A least frequently used (LFU) policy will replace the line that has been referenced the fewest times over some past time window. A least recently used (LRU) policy will replace the line that was last accessed the furthest in the past.

LRU和LFU 算法（页面置换算法）
热爱学习和钻研。
02-27 4万+
LRU和LFU的区别 LRU和LFU都是内存管理的页面置换算法。 LRU：最近最少使用(最长时间)淘汰算法（Least Recently Used）。LRU是淘汰最长时间没有被使用的页面。 LFU：最不经常使用(最少次)淘汰算法（Least Frequently Used）。LFU是淘汰一段时间内，使用次数最少的页面。 例子 假设LFU方法的时期T为10分钟，访问如下页面所花的时间正好为10分钟，内存块大小为3。若所需页面顺序依次如下： 2 1 2 1 2 3 4 ----------
算法之LRU和LFU算法
sixingmiyi39473的博客
04-19 2242
在地址映射过程中，若在页面中发现所要访问的页面不在内存中，则产生缺页中断。当发生缺页中断时，如果操作系统内存中没有空闲页面，则操作系统必须在内存选择一个页面将其移出内存，以便为即将调入的页面让出空间。而用来选择淘汰哪一页的规则叫做**页面置换算法。**
图解缓存淘汰算法 LRU、LFU ｜ 最近最少使用、最不经常使用算法 ｜ go语言实现
最新发布
2509_93985794的博客
11-02 585
无论是什么系统，在研发的过程中不可避免的会使用到缓存，而缓存一般来说我们不会永久存储，但是缓存的内容是有限的，那么我们如何在有限的内存空间中，尽可能的保留有效的缓存信息呢？那么我们就可以使用 LRU/LFU算法，来维持缓存中的信息的时效性。
LRU LFU 概念、底层原理及其实现 超详细~
weixin_45532984的博客
10-05 6453
计算机的运行的程序和数据保存在内存中，内存的空间是有限的，所运行的程序可能需要新的数据，而数据不在内存，在磁盘(硬盘)中。CPU 访问的页面在物理内存时，便会产生一个缺页中断，请求操作系统将所缺页调⼊到物理内存。对于要新加入内存的页面，需要一定的算法来确定把哪个页面剔除出去给新的要加进来的页面让位。所以，页面置换算法的功能是，当出现缺页异常，需调入新页面而内存已满时，选择被置换的物理页面，也就是说选择⼀个物理页面换出到磁盘，然后把需要访问的页面换入到物理页。那其算法目标则是，尽可
LRU算法与LFU算法
m0_48847163的博客
01-23 4412
LRU算法 LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用算法，是操作系统中页面置换算法的一种，由于内存中存放的页数有限，所以将最近没有使用到的算法会移出内存。 LRU原理： LRU原理如下图所示： 它会将最近访问的节点放在前面，将最近没有访问的节点放在后面。如果缓存空间满了，就会将最后一个节点删掉，并将新的节点添加到首部。 Java实现 对于链式存储的结构，使用到的集合有ArrayList和LinkedList，而ArrayList底层是基于数组的，对元素的移动花费的时间复杂度较高
LRU和LFU算法
qq_43325216的博客
09-26 5036
在redis的学习中，了解到了两种缓存清理算法，分别是LRU和LFU，在此针对这两种算法进行学习。
两种常见的缓存淘汰算法 LFU 和 LRU
RayPick的博客
03-02 1889
LFU 1.1. 原理 LFU（Least Frequently Used）算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据，其核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。 1.2. 实现 LFU的每个数据块都有一个引用计数，所有数据块按照引用计数排序，具有相同引用计数的数据块则按照时间排序。 具体实现如下： 新加入数据插入到队列尾部（因为引用计数为1）； 队列中的数据被访问后，引用计数增加，队列重新排序； 当需要淘汰数据时，将已经排序的列表最后的数据块删除。 1.3. 分析 l
Redis LFU与LRU比较：热度追踪与内存优化
在本篇源码分析中，我们将深入探讨两种内存管理策略——LFU (Least Frequently Used) 和 LRU (Least Recently Used) 在Redis中的应用。LRU是Redis 3.x版本中采用的主要淘汰策略，它根据最近的访问顺序来决定哪些数据...
40源码 8：精益求精 —— LFU vs LRU(1).md
04-01
本文将详细探讨Redis中的LFU与LRU两种策略，深入理解它们的工作原理及其在实际应用中的效果。 ### LRU（Least Recently Used）模式 LRU算法的核心思想是淘汰最长时间未被使用的数据。在Redis中，每个键值对都包含...
精选资源
用于golang的缓存库。 它支持过期的Cache，LFU，LRU和ARC。-Golang开发
05-26
它支持过期的Cache，LFU，LRU和ARC。 功能支持过期的缓存，LFU，LRU和ARC。 Goroutine安全。 支持事件处理程序，该事件处理程序可以为golang逐出，清除和添加GCache缓存库。 它支持过期的Cache，LFU，LRU和ARC。 ...
LRU与LFU
Sword52888的博客
04-25 2001
LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法和LFU（Least Frequently Used，最近最少使用）算法都是用来作为缓存淘汰机制，保证缓存空间的有效利用。
常用缓存淘汰算法（LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU）
热门推荐
Java技术栈，分享最主流的Java技术
01-06 2万+
缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。 常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。 最不经常使用算法（LFU）： 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。这个方法并不经常使用，因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责。 最近最少使用算法（LRU）： 这个缓存
缓存淘汰算法的实现与应用介绍(LRU,LFU)
dblinux
04-05 718
缓存淘汰算法的实现与应用介绍（LRU、LFU） 1. 梗概 LRU：时间；每次将访问的key放到链表的最前面，若需要删除一个key，则删除的是链表最末尾的节点。 LFU：频率；每访问一次key1，就给key1使用频率加一，频率越高，越排在链表的前面，越不容易被删除；若两个key访问频率一致，则最近访问的key排在前面。 缺点：LFU容易饿，若有一种情况：某一段时间某一个key被访问了很多次，但后面几乎不被访问，但还是占据着链表的前面位置 LRU：当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的,周期性的批量操
内存替换算法：LRU和LFU超详细！！！
Zystem
06-14 4204
在我们内存或者cache中有两种替换算法来保证内存或者cache中都是“热点”的数据，一个是LRU和LFU。下面会先分析再给出代码！ 在这里的get和set操作的时间复杂度都是O（1），因为这两种速度都是很快的，不能要求O（n）。 一、LRU 首先我们搞一个双向链表。 我们定义这个规则：如果有节点被访问（get或者set），那么直接放入到末尾，每一个队列都有一个capacity值表示容量，如果新元素加入，现在达到了容量值，就需要淘汰最近最少使用的，就是头节点。例如：现在node1被访问。
LRU及LFU学习笔记
leon_flippy的博客
05-13 716
概述 也算巧合，最近在做将数据缓存到本地的cache中提升访问效率的项目，正好用到了LFU的开源实现，就顺着这条线索往下看了看与之相关的LRU算法和LFU算法的原理及其应用，本文主要篇幅记录其原理，应用方面只做一些优缺点的阐述。总的来说LRU和LFU算是比较相似的算法，其核心问题是解决在cache空间有限的前提下，选择合适的退出策略来保证cache命中率始终维持在较高水平。通俗来说，即通过cach...
LRU、LFU
haoranhaoshi的博客
11-20 551
LRU，即：最近最少使用淘汰算法（Least Recently Used）。LRU是淘汰最长时间没有被使用的数据。 LFU，即：最不经常使用淘汰算法（Least Frequently Used）。LFU是淘汰一段时间内，使用次数最少的数据。 举例： 数据2 1 2 1 2 3 4，加入4时内存超过阈值。 根据LRU会淘汰1，因为1距离想加入4的时间点（也就是淘汰时间点）最长。 根据LFU会淘汰3，因为加入4前的这段时间里，3的使用次数最少。 LRU算法实现： LeetCode官方题...
Redis 淘汰算法
weixin_39815304的博客
07-14 816
当 Redis 内存超出物理内存限制时，内存的数据会开始和磁盘产生频繁的交换 (swap)。交换会让 Redis 的性能急剧下降，对于访问量比较频繁的 Redis 来说，这样龟速的存取效率基本上等于不可用。 在生产环境中我们是不允许 Redis 出现交换行为的，为了限制最大使用内存，Redis 提供了配置参数 maxmemory 来限制内存超出期望大小。 当实际内存超出 maxmemory 时，Redis 提供了几种可选策略 (maxmemory-policy)...
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