LRU近似算法的研究

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lru近似淘汰算法

lru近似淘汰算法1.引言1.1 概述近似淘汰算法是一种用于缓存管理的重要技术，其中最受欢迎和广泛使用的算法之一就是LRU（Least Recently Used）算法。

LRU算法的基本原理是根据最近使用的时间来决定何时淘汰掉缓存中的数据。

在计算机科学领域，缓存是一种用于存储临时数据的高速存储器。

由于其读写速度快、响应时间低等特点，缓存被广泛应用于各种系统中，如操作系统、数据库系统和网络应用等。

然而，缓存的大小是有限的，所以当缓存已满时，就需要采取一种淘汰策略来替换掉一部分旧的数据，以便为新的数据腾出空间。

LRU算法的思想是，当需要淘汰数据时，选择最近最久未使用的数据进行替换。

其基本操作是通过维护一个用于排序访问顺序的链表或者双向队列来实现的。

每当访问一个数据时，该数据就会被移动到链表的头部或者队列的头部，以表示这是最近被使用的数据。

当需要淘汰数据时，只需要将链表或者队列的尾部数据替换掉即可。

LRU近似淘汰算法相比于其他淘汰策略具有一些独特的优势。

首先，LRU算法能够充分利用最近的访问模式，因此能够相对准确地判断哪些数据是频繁访问的。

其次，LRU算法具有较高的缓存命中率，即能够更有效地将经常访问的数据保留在缓存中，从而提高系统的性能和响应速度。

另外，LRU算法的实现相对简单，容易理解和调试，因此广泛应用于实际系统中。

综上所述，本文将对LRU近似淘汰算法进行详细的介绍和探讨。

首先，将解释LRU算法的原理和基本操作。

然后，将探讨LRU近似淘汰算法相比其他淘汰策略的优势和适用性。

最后，将总结该算法的重要性和应用前景。

通过对LRU近似淘汰算法的深入理解，我们能够更好地应用该算法来提升系统的性能和效率。

文章结构部分的内容可以按照以下方式来撰写：1.2 文章结构本文将按照以下结构来展开介绍LRU近似淘汰算法：第一部分为引言，旨在概述本文的背景和目的。

首先，我们将对LRU 算法进行简要介绍，阐述其原理和应用场景。

lru算法原理

lru算法原理LRU算法原理LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的页面置换算法，在操作系统中被广泛应用于缓存管理、虚拟内存等领域。

LRU算法的基本思想是根据页面的历史访问情况，将最长时间未被使用的页面置换出去，以腾出空间给新的页面使用。

LRU算法的核心原理是“最近使用的页面很可能在未来也会被使用”，因此，当系统需要置换页面时，选择最长时间未被使用的页面进行置换，以提高页面命中率，减少缺页中断。

具体来说，LRU算法维护一个页面访问历史的顺序链表。

每当一个页面被访问时，就将该页面移到链表的头部，表示该页面是最近使用的。

当需要置换页面时，选择链表尾部的页面进行置换，即选择最长时间未被使用的页面。

为了更好地实现LRU算法，可以使用双向链表和哈希表的数据结构。

双向链表用于维护页面的访问顺序，而哈希表用于快速查找页面在链表中的位置。

每当一个页面被访问时，可以通过哈希表快速定位到该页面在链表中的位置，并将其移动到链表头部。

当需要置换页面时，只需将链表尾部的页面移除即可。

在实际应用中，LRU算法可以根据不同的需求进行优化。

例如，可以使用近似LRU算法（Approximate LRU）来减少算法的开销。

近似LRU算法通过将页面分组，只记录每个页面组的最近使用状态，从而减少了对每个页面的访问历史的维护。

LRU算法还可以通过设置合适的缓存大小来提高算法的效率。

过小的缓存大小会导致频繁的缺页中断，而过大的缓存大小则会浪费内存资源。

因此，在实际使用中，需要根据系统的特点和需求来确定合适的缓存大小。

总结起来，LRU算法是一种基于页面访问历史的页面置换算法。

通过将最长时间未被使用的页面置换出去，LRU算法可以提高页面命中率，减少缺页中断。

在实际应用中，可以根据需求进行优化，如使用近似LRU算法、设置合适的缓存大小等。

LRU算法的原理简单明了，但在实际实现中需要考虑多个因素，以达到最佳的性能和资源利用效果。

数学中的近似算法

数学中的近似算法近似算法是指通过一系列计算步骤，近似地求解某个数学问题。

在数学领域中，我们经常会遇到一些难以精确求解的问题，这时候，近似算法就能帮助我们在可接受的误差范围内获得近似的解。

一、近似算法简介近似算法通常是在充分利用已知信息和资源的情况下，通过适当的逼近和调整，得出一个接近于准确解的结果。

它的优势在于其可行性和实用性，虽然无法保证完全准确，但却能在较短的时间内给出一个比较好的解。

二、常见的近似算法1. 近似求解函数极值的方法在数学中，我们经常会面临求函数的极值问题，通常可以通过近似求解的方法得到一个较优的解。

例如，梯度下降法、模拟退火算法等都是常用的近似求解函数极值的方法。

这些算法通过调整函数的自变量，以逐步优化目标函数的值，最终得到一个极值点。

2. 近似计算积分的方法计算复杂函数的积分往往是一项具有挑战性的任务，而近似计算积分的方法可以大大简化计算过程。

例如，辛普森法则、梯形法则等都是常用的近似计算积分的方法。

这些方法通过将区间分割为若干个小段，并在每个小段上做线性或非线性逼近，从而得到整个区间上的近似积分值。

3. 近似求解方程的方法求解非线性方程在数学中也是一项困难的任务，而近似求解方程的方法可以提供一个接近准确解的答案。

例如，牛顿迭代法、二分法等都是常用的近似求解方程的方法。

这些方法通过不断迭代的方式，逐步逼近方程的根，从而得到一个近似解。

4. 近似计算特殊函数值的方法特殊函数在数学中广泛应用，但其计算常常十分复杂。

而近似计算特殊函数值的方法可以在保证一定精度的情况下，大大简化计算。

例如，泰勒展开、二项式展开等都是常用的近似计算特殊函数值的方法。

这些方法通过将函数在某一点展开为幂级数或多项式，再仅计算有限项，从而得到特殊函数的近似值。

三、近似算法的应用案例1. 图像压缩图像压缩是一种常见的应用场景。

在图像压缩中，我们可利用近似算法，通过降低图像色彩的精度或其他方法，以减少图像文件的大小，同时尽量保留图像的质量。

fifo算法和lru算法

fifo算法和lru算法FIFO算法和LRU算法是计算机领域中两种常用的置换算法，它们被广泛应用于操作系统和缓存管理中。

本文将详细介绍FIFO算法和LRU算法的原理、应用场景以及优缺点，并比较它们在不同场景下的性能表现。

一、FIFO算法FIFO算法（First-In-First-Out）是一种简单直观的置换算法，它根据页面调入内存的先后顺序，选择最早进入内存的页面进行置换。

具体而言，当系统需要为新的页面腾出空间时，FIFO算法会选择最早进入内存的页面进行替换，以此保证内存空间的有效利用。

FIFO算法的工作原理如下：1. 系统维护一个页面队列，用于记录页面进入内存的顺序。

2. 当新的页面需要调入内存时，系统将其加入页面队列的末尾。

3. 当页面置换发生时，FIFO算法选择队列中最早进入内存的页面进行替换，即选择队列中的第一个页面。

FIFO算法的优点是简单且易于实现，适用于实时应用场景和对页面访问顺序没有严格要求的场景。

然而，FIFO算法也存在一些缺点。

首先，它无法利用页面的访问频率信息进行优化，导致可能会把频繁被访问的页面置换出去。

其次，FIFO算法对于长时间保留在内存中的页面和短时间仅被访问一次的页面一视同仁，无法根据页面的使用模式进行智能调整。

二、LRU算法LRU算法（Least Recently Used）是一种基于页面访问模式的置换算法，它根据页面最近被访问的时间顺序，选择最长时间未被访问的页面进行置换。

具体而言，当系统需要为新的页面腾出空间时，LRU算法会选择最长时间未被访问的页面进行替换，以此提高缓存命中率。

LRU算法的工作原理如下：1. 系统维护一个页面访问历史链表，用于记录页面的访问顺序。

2. 当页面被访问时，系统将其移动到链表的末尾。

3. 当页面置换发生时，LRU算法选择链表中最早进入的页面进行替换，即选择链表中的第一个页面。

LRU算法的优点是能够较好地适应页面访问模式，并做出相应调整。

存储管理及答案

一、单项选择题1．测得某个采用按需调页（Demand-paging）策略的计算机系统部分状态数据为：CPU 利用率20%，用于对换空间的硬盘利用率97.7%，其它设备的利用率5%，由此断定系统出现异常。

此种情况下（）能提高利用率。

a. 安装一个更快的硬盘b. 通过扩大硬盘容量增加对换空间c. 增加运行进程数d. 加内存条来增加物理空间容量2．具有虚拟存储功能的管理方法包括（）。

a. 可变分区存储管理b. 页式存储管理c. 段式存储管理d. 段页式存储管理3．最佳适应算法的空白区是（）。

a. 按大小递减顺序排列b. 按大小递增顺序排列c. 按地址由小到大排列d. 按地址由大到小排列4．存储管理方案中，（）可采用覆盖技术。

a.单一连续区存储管理b. 可变分区存储管理c. 段式存储管理d. 段页式存储管理5．页式虚拟存储管理的主要特点是（）。

a.不要求将作业装入主存的连续区域b.不要求将作业同时全部装入到主存的连续区域c.不要求进行缺页中断处理d.不要求进行页面置换6．在可变式分区分配方案中，某一作业完成后，系统收回其主存空间并与相邻空闲区合并，为此需修改空闲区表，造成空闲区数减1的情况是（）。

a. 无上邻空闲区也无下邻空闲区b. 有上邻空闲区但无下邻空闲区c. 有下邻空闲区但无上邻空闲区d. 有上邻空闲区也有下邻空闲区7．为使虚存系统有效地发挥其预期的作用，所运行的程序应具有的特性是（）。

a.该程序不应含有过多的I/O操作b.该程序的大小不应超过实际的内存容量c.该程序应具有较高的局部性（Locality）d.该程序的指令相关不应过多8．某虚拟存储器系统采用页式内存管理，使用LRU页面替换算法，考虑下面的页面访问地址流（每次访问在一个时间单位中完成）：18 1 7 8 2 7 2 1 8 3 8 2 1 3 1 7 1 3 7假定内存容量为4个页面，开始时空的，则页面失效次数是（）。

a. 4b. 5c. 6d. 79．在分区分配方案中，需要执行靠拢（或紧凑）的操作是（）。

伪lru替换算法 -回复

伪lru替换算法-回复伪LRU替换算法是一种用于在计算机操作系统中管理页面置换的算法。

LRU是“最近最久未使用”（Least Recently Used）的缩写，伪LRU则是一种近似于LRU的替换算法。

本文将详细解释伪LRU替换算法的原理和步骤，以及它在操作系统中的应用。

一、算法原理伪LRU替换算法是基于页面访问模式的思想设计的。

它模拟了LRU算法中的页面置换过程，但是通过使用一种更加高效的数据结构来实现，以减少算法的时间复杂度。

在LRU算法中，每个页面都有一个时间戳，表示它最后一次被访问的时间。

当需要替换页面时，算法会选择时间戳最久远的页面进行置换。

然而，为了实现这一功能，需要维护页面的访问时间戳，并且在每次访问页面时更新这个时间戳，这样算法的时间复杂度较高。

伪LRU算法通过使用二叉树来代替时间戳，来降低时间复杂度。

二叉树的每个节点都代表一个页面，通过比较节点的数值来判断页面是否为最近使用的页面。

根节点代表最近使用的页面，左子节点代表较旧的页面，右子节点代表更旧的页面。

当需要替换页面时，算法将选择树的最深的路径，并将该页面替换掉。

根据这个逻辑，伪LRU算法在维护树的过程中，只需要比较树的节点，不需要维护时间戳，从而减少了时间复杂度。

二、算法步骤伪LRU替换算法的步骤如下：1. 初始化：为每个页面分配一个二叉树节点，并初始化树的叶子节点为空。

2. 页面访问：当有页面被访问时，算法将按照以下步骤进行操作：a. 如果页面已经在树中，将该页面对应的节点标记为最近使用，然后转到步骤d。

b. 如果页面不在树中，需要进行页面置换。

首先，找到树中最深的非叶子节点的子路径。

这个子路径上的节点都是连续被访问的页面，而且这个子路径的深度大于等于树的高度的一半。

在这个子路径中，如果左子节点的深度大于右子节点的深度，将页面替换为左子节点所代表的页面，否则替换为右子节点。

然后将新访问的页面的节点标记为最近使用，转到步骤d。

lru算法的原理

lru算法的原理
LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的缓存淘汰算法，其原理是根据数据的访问时间来进行决策。

LRU算法假设最近被访问过的数据在未来一段时间内也有很大的可能性被再次访问，因此将最近使用过的数据保留在缓存中，而淘汰掉最久未被使用的数据。

具体来说，LRU算法维护一个数据访问历史记录，当需要淘汰数据时，选择最久未被使用的数据进行淘汰。

具体步骤如下：
1. 当访问某个数据时，将该数据移动到历史记录的最前面，表示该数据最近被使用过。

2. 当需要淘汰数据时，选择历史记录的最后一个数据进行淘汰，即最久未被使用的数据。

LRU算法可以通过数据结构实现，常用的实现方式是使用一个双向链表和一个哈希表。

双向链表按照数据的访问时间顺序维护数据，链表头部是最近访问的数据，链表尾部是最久未被访问的数据。

哈希表用于快速查找数据在链表中的位置，通过数据的键来索引链表中的节点。

LRU算法的优点是简单高效，适用于各种数据访问模式。

然而，实现LRU算法需要额外的数据结构和操作，会增加一定的空间和时间复杂度。

内存管理中一些算法

内存管理中⼀些算法在内存管理中存在这两类算法：⼀类是内存分配算法，⼀类是页⾯置换算法内存分配算法：是指怎么从连续的逻辑地址空间上分配内存地址给进程。

常见内存分配算法及优缺点如下：（1）⾸次适应算法。

使⽤该算法进⾏内存分配时，从空闲分区链⾸开始查找，直⾄找到⼀个能满⾜其⼤⼩要求的空闲分区为⽌。

然后再按照作业的⼤⼩，从该分区中划出⼀块内存分配给请求者，余下的空闲分区仍留在空闲分区链中。

该算法倾向于使⽤内存中低地址部分的空闲分区，在⾼地址部分的空闲分区很少被利⽤，从⽽保留了⾼地址部分的⼤空闲区。

显然为以后到达的⼤作业分配⼤的内存空间创造了条件。

缺点在于低址部分不断被划分，留下许多难以利⽤、很⼩的空闲区，⽽每次查找⼜都从低址部分开始，这⽆疑会增加查找的开销。

（2）循环⾸次适应算法。

该算法是由⾸次适应算法演变⽽成的。

在为进程分配内存空间时，不再每次从链⾸开始查找，⽽是从上次找到的空闲分区开始查找，直⾄找到⼀个能满⾜要求的空闲分区，并从中划出⼀块来分给作业。

该算法能使空闲中的内存分区分布得更加均匀，但将会缺乏⼤的空闲分区。

（3）最佳适应算法。

该算法总是把既能满⾜要求，⼜是最⼩的空闲分区分配给作业。

为了加速查找，该算法要求将所有的空闲区按其⼤⼩排序后，以递增顺序形成⼀个空⽩链。

这样每次找到的第⼀个满⾜要求的空闲区，必然是最优的。

孤⽴地看，该算法似乎是最优的，但事实上并不⼀定。

因为每次分配后剩余的空间⼀定是最⼩的，在存储器中将留下许多难以利⽤的⼩空闲区。

同时每次分配后必须重新排序，这也带来了⼀定的开销。

（4）最差适应算法。

最差适应算法中，该算法按⼤⼩递减的顺序形成空闲区链，分配时直接从空闲区链的第⼀个空闲分区中分配（不能满⾜需要则不分配）。

很显然，如果第⼀个空闲分区不能满⾜，那么再没有空闲分区能满⾜需要。

这种分配⽅法初看起来不太合理，但它也有很强的直观吸引⼒：在⼤空闲区中放⼊程序后，剩下的空闲区常常也很⼤，于是还能装下⼀个较⼤的新程序。

LRU近似算法的研究

ＬＲＵ近似算法的研究作者：李芳徐丽陈亮亮来源：《现代电子技术》2009年第10期摘要:计算机内存管理的LRU置换算法在实际使用中需要硬件的支持,因而其应用受到一定限制。

为了更加方便地推广应用这种算法,在深入分析LRU算法、特点的基础上,综合利用LRU与SC算法的各自优点,研究了在无硬件支持条件下LRU置换算法的实现技术,给出LRU 的近似算法NFU算法的软件实现方法。

该近似算法能较好地模拟LRU算法,其应用可提高计算机内存的工作效率。

关键词:内存管理;页面置换;LRU算法;NFU算法中图分类号:TP31文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)10-036-03Study on Approximate Method of LRU AlgorithmLI Fang,XU Li,CHEN Liangliang(Information Engineering School,Chang′an University,Xi′an,710064,China)Abstract: LRU algorithm needs the hardware support when applied to manage the memory of the computer,therefore its application is limited to a certian extent.Based on analysis of characteristics of LRU algorithm and SC algorithm,the realization method of LRU without the support of hardware is researched,an approximate algorithm of LRU is given.This approximate algorithm is able to improve the work efficiency of computer memory.Keywords:memory management;page replacement;LRU algorithm;NFU algorithm0 引言为了进一步提高内存的使用效率,提高用户进程的并发执行程度,在内存管理中广泛使用可变页式存储管理方案。

LRU算法原理解析

LRU算法原理解析LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使⽤，常⽤于页⾯置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。

现代操作系统提供了⼀种对主存的抽象概念虚拟内存，来对主存进⾏更好地管理。

他将主存看成是⼀个存储在磁盘上的地址空间的⾼速缓存，在主存中只保存活动区域，并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据。

虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组，每个字节都有唯⼀的虚拟地址，作为到数组的索引。

虚拟内存被分割为⼤⼩固定的数据块虚拟页(Virtual Page,VP)，这些数据块作为主存和磁盘之间的传输单元。

类似地，物理内存被分割为物理页(Physical Page,PP)。

虚拟内存使⽤页表来记录和判断⼀个虚拟页是否缓存在物理内存中：如上图所⽰，当CPU访问虚拟页VP3时，发现VP3并未缓存在物理内存之中，这称之为缺页，现在需要将VP3从磁盘复制到物理内存中，但在此之前，为了保持原有空间的⼤⼩，需要在物理内存中选择⼀个牺牲页，将其复制到磁盘中，这称之为交换或者页⾯调度，图中的牺牲页为VP4。

把哪个页⾯调出去可以达到调动尽量少的⽬的？最好是每次调换出的页⾯是所有内存页⾯中最迟将被使⽤的——这可以最⼤限度的推迟页⾯调换，这种算法，被称为理想页⾯置换算法，但这种算法很难完美达到。

为了尽量减少与理想算法的差距，产⽣了各种精妙的算法，LRU算法便是其中⼀个。

LRU原理LRU 算法的设计原则是：如果⼀个数据在最近⼀段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很⼩。

也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。

根据所⽰，假定系统为某进程分配了3个物理块，进程运⾏时的页⾯⾛向为 7 0 1 2 0 3 0 4，开始时3个物理块均为空，那么LRU算法是如下⼯作的：基于哈希表和双向链表的LRU算法实现如果要⾃⼰实现⼀个LRU算法，可以⽤哈希表加双向链表实现：设计思路是，使⽤哈希表存储 key，值为链表中的节点，节点中存储值，双向链表来记录节点的顺序，头部为最近访问节点。

lru算法及例题讲解

lru算法及例题讲解
摘要：
1.LRU算法简介
2.LRU算法原理
3.LRU算法应用
4.例题讲解
5.总结与拓展
正文：
一、LRU算法简介
最近最少使用（Least Recently Used，简称LRU）算法是一种缓存置换策略，用于决定在内存有限的情况下，如何淘汰已失效的缓存数据。

LRU算法基于一个假设：最近访问过的数据很可能会在不久的将来再次被访问。

因此，当内存有限且需要腾出空间时，优先淘汰最近访问过的数据。

二、LRU算法原理
LRU算法通过维护一个访问顺序来实现。

当一个数据被访问时，将其放入一个队列（或栈）中，并按照访问顺序进行排序。

当需要淘汰缓存时，从队尾（或栈顶）移除最近访问过的数据。

三、LRU算法应用
LRU算法广泛应用于计算机科学领域，如操作系统、浏览器缓存、数据库等领域。

通过使用LRU算法，可以有效提高缓存利用率，提高系统性能。

四、例题讲解
题目：一个含有n个元素的缓存，采用LRU算法进行缓存置换，求第k个访问的元素在缓存中的位置。

解题思路：
1.初始化一个长度为n的数组，表示每个元素在缓存中的位置。

2.模拟访问过程，每次访问一个元素，按照LRU算法进行置换，并记录访问顺序。

3.当访问第k个元素时，找到其在访问顺序中的位置，即为在缓存中的位置。

五、总结与拓展
LRU算法作为一种高效的缓存置换策略，在实际应用中具有重要意义。

了解LRU算法的原理和应用，可以帮助我们更好地解决实际问题。

玩转Redis-8种数据淘汰策略及近似LRU、LFU原理

玩转Redis-8种数据淘汰策略及近似LRU、LFU原理此⽂转载⾃：https:///zxiaofan/blog/4765393> 《玩转Redis》系列⽂章主要讲述Redis的基础及中⾼级应⽤。

本⽂是《玩转Redis》系列第【14】篇，最新系列⽂章请前往查看，或即可。

本⽂关键字：玩转Redis、Redis数据淘汰策略、8种数据淘汰策略、Redis缓存满了怎么办、Redis近似LRU算法、Redis的LFU算法；往期精选：⼤纲为什么Redis需要数据淘汰机制？Redis的8种数据淘汰策略Redis的近似LRU算法LRU算法原理近似LRU算法原理（approximated LRU algorithm）Redis的LFU算法LFU与LRU的区别LFU算法原理⼩知识为什么Redis要使⽤⾃⼰的时钟？如何发现热点key？1、为什么Redis需要数据淘汰机制？众所周知，Redis作为知名内存型NOSQL，极⼤提升了程序访问数据的性能，⾼性能互联⽹应⽤⾥，⼏乎都能看到Redis的⾝影。

为了提升系统性能，Redis也从单机版、主从版发展到集群版、读写分离集群版等等，业界也有诸多著名三⽅扩展库（如Codis、Twemproxy）。

既然Redis这么⽜，那我们就使劲把数据往⾥⾯存储吗？ 32G DDR4 内存条⼤约 900 元，1TB 的 SSD 硬盘⼤约 1000 元，价格实在悬殊。

此外，即使数据量很⼤，但常⽤数据其实相对较少，全放内存性价⽐太低。

“⼆⼋原则”在这⾥也是适⽤的。

既然内存空间有限，为避免内存写满，就肯定需要进⾏内存数据淘汰了。

性价⽐；内存空间有限；2、Redis的8种数据淘汰策略 redis.conf中可配置Redis的最⼤内存量 maxmemory，如果配置为0，在64位系统下则表⽰⽆最⼤内存限制，在32位系统下则表⽰最⼤内存限制为 3 GB。

当实际使⽤内存 mem_used 达到设置的阀值 maxmemory 后，Redis将按照预设的淘汰策略进⾏数据淘汰。

LRU算法——精选推荐

LRU算法前⾔：【⼩王的困惑】⾸先考虑这样的⼀个业务场景,⼩王在A公司上班，有⼀天产品提出了⼀个需求：“咱们系统的⽤户啊，每天活跃的就那么多，有太多的僵⼫⽤户，根本不登录，你能不能考虑做⼀个筛选机制把这些⽤户刨出去，并且给活跃的⽤户做⼀个排名，我们可以设计出⼀些奖励活动，提升咱们的⽤户粘性，咱们只需要关注那些活跃的⽤户就⾏了“”。

⼩王连忙点头，说可以啊，然⽽⼼⾥犯起嘀咕来了：这简单，按照常规思路，给⽤户添加⼀个最近活跃时间长度和登录次数，然后按照这两个数据计算他们的活跃度，最后直接排序就⾏了。

嘿嘿，简直完美!不过！⽤户表字段已经很多了，⼜要加两个字段，然后还得遍历所有的数据排序？这样查询效率是不是会受影响啊？并且公司的服务器上次就蹦过⼀次，差点没忙出命来才调好。

有没有更优雅的⼀种⽅式呢？⼩王⾯朝天空45°，陷⼊了⽆限的思考中.....本篇博客的⽬录⼀：LRU是什么？⼆：LRU的实现三：测试四：总结⼀：LRU是什么？1.1：LRU是什么？按照英⽂的直接原义就是Least Recently Used,最近最久未使⽤法，它是按照⼀个⾮常著名的计算机操作系统基础理论得来的：最近使⽤的页⾯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页⾯很有可能在未来较长的⼀段时间内仍然不会被使⽤。

基于这个思想,会存在⼀种缓存淘汰机制，每次从内存中找到最久未使⽤的数据然后置换出来，从⽽存⼊新的数据！它的主要衡量指标是使⽤的时间，附加指标是使⽤的次数。

在计算机中⼤量使⽤了这个机制，它的合理性在于优先筛选热点数据，所谓热点数据，就是最近最多使⽤的数据！因为，利⽤LRU我们可以解决很多实际开发中的问题，并且很符合业务场景。

1.2：⼩王的困惑当⼩王看到LRU的时候，瞬间感觉抓住了救命稻草，这个算法不是就完全契合产品的需求吗？只要把⽤户数据按照LRU去筛选，利⽤数据结构完成的事情，完全减少了⾃⼰存储、添加字段判断、排序的过程，这样对于提⾼服务器性能肯定有很⼤的帮助，岂不美哉！⼩王考虑好之后，就决定先写⼀个demo来实现LRU，那么在java中是如何实现LRU呢？考虑了许久，⼩王写下了这些代码。

Redis缓存的LRU算法

Redis缓存的LRU算法Redis是一种基于内存的开源键值存储系统，常用于缓存、消息队列和数据库等场景。

其中一个重要的功能是提供高效的缓存机制，通过将数据存储在内存中，实现快速读取和写入，有效提升系统性能。

在Redis中，LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常用的缓存淘汰策略，用于决定哪些数据应该被优先清除，以腾出空间存放新数据。

LRU算法基于一个假设，即最近被访问的数据更有可能在将来被再次访问。

因此，当缓存达到容量上限时，LRU算法会优先淘汰最近最少被访问的数据，以确保新数据能够被缓存。

下面我们将详细介绍Redis中LRU算法的实现机制。

1. Redis内部数据结构在Redis中，LRU算法的实现依赖于一个特殊的数据结构——LRU 链表。

该链表以访问数据的时间顺序来排列数据节点，最新访问的节点会被插入到链表头部，而最久未被访问的节点则位于链表尾部。

同时，Redis还使用一个字典来存储键和值的映射关系。

2. 数据访问过程当接收到一个读请求时，Redis会首先在LRU链表中查找对应的数据节点。

如果数据节点存在于链表中，说明该数据是热点数据，即最近被访问过，Redis会将该节点从原来的位置移动到链表头部，以表示其最新被访问。

然后，Redis会返回该节点所对应的值。

如果数据节点不存在于链表中，说明该数据是冷数据，即最近未被访问过。

此时，Redis会从缓存中查找对应的值，如果找到则返回；如果缓存中不存在该值，则需要从数据库中读取。

读取后，Redis会将该值缓存到LRU链表的头部，并更新字典中的映射关系。

3. 缓存淘汰策略LRU算法的核心是决定何时淘汰链表尾部的数据节点。

当缓存达到容量上限时，新的数据需要被缓存，而此时链表尾部的数据节点是最近最少被访问的，因此应该被淘汰。

为了高效地删除链表尾部节点，Redis采用了一种优化的数据结构——LRU近似算法。

该算法通过周期性采样的方式，以概率的形式选择链表尾部的节点进行淘汰。

redis的lru近似算法

Redis的LRU近似算法一、背景介绍Redis是一种开源的高性能键值对存储数据库，常用于存储和缓存数据。

在缓存应用场景中，缓存的大小是有限的，因此需要一种算法来决定哪些数据应该被保留在缓存中，以便提高缓存命中率。

LRU（Least Recently Used）是一种经典的缓存淘汰策略，即最近最少使用的数据会最先被淘汰。

然而，在现实应用中，完全按照LRU策略来淘汰缓存数据可能代价过高。

因此，Redis采用了一种近似的LRU算法来解决这个问题。

二、完全LRU算法在介绍Redis的LRU近似算法之前，先简单介绍一下完全LRU算法。

完全LRU算法需要维护一个访问顺序的链表，并且每次访问一个数据时，都将该数据移动到链表的头部。

当缓存满时，需要淘汰链表中的末尾数据。

这种算法的优点是简单直观，但缺点也显而易见：每次访问数据都需要维护链表的访问顺序，时间复杂度为O(n)，其中n为缓存中的数据量，效率较低。

三、Redis的LRU近似算法为了解决完全LRU算法效率低的问题，Redis采用了一种近似的LRU算法，即Clock-Pro算法。

Clock-Pro算法引入了一个时间戳位和一个访问标志位来辅助判断数据的访问顺序。

具体算法如下：1.每个缓存数据项有两个位，一个时间戳位和一个访问标记位，初始均为0。

2.当一个数据被访问时，将时间戳位设置为当前时间，并将访问标记位置为1。

3.当需要淘汰一个数据时，从链表头开始遍历，找到第一个时间戳位为0且访问标记位为0的数据，将其淘汰。

4.如果没有找到时间戳位和访问标志位都为0的数据，则从链表头开始遍历，找到一个时间戳位为0但访问标记位为1的数据，将其淘汰，并将其访问标记位置为0。

5.如果还是没有找到，那么重复步骤4，直到找到一个数据。

这种近似LRU算法相对于完全LRU算法的优势是，每次访问数据时只需要修改两个位的状态，时间复杂度为O(1)，大大提高了效率。

四、Clock-Pro算法的特点Clock-Pro算法相对于完全LRU算法来说，具有以下几个特点：1. 近似LRUClock-Pro算法是一种近似LRU算法，它通过时间戳位和访问标志位的组合来判断数据的访问顺序。

lru算法堆栈类算法 -回复

lru算法堆栈类算法-回复什么是LRU算法？LRU算法，全称为“最近最少使用”（Least Recently Used）算法，是一种常用的缓存算法。

LRU算法的核心思想是，如果一个数据最近被访问或使用过，那么它以后也有很高的概率会被再次访问或使用，因此应该优先保留在缓存中。

与其他缓存算法不同，LRU算法会从缓存中淘汰最近最少被访问的数据，以便为新的数据腾出空间。

LRU算法的目的是提高缓存的命中率，从而提高系统性能。

LRU算法的实现原理是通过一个数据结构来记录缓存中数据项的访问顺序。

一般使用一个双向链表来实现，链表头表示最近使用的数据项，链表尾表示最久未使用的数据项。

每当一个数据项被访问时，它会被移到链表头，而当缓存满时，链表尾的数据项会被淘汰。

这样做的好处是，链表的头部是最热门的数据项，被频繁访问的几率较高，而链表的尾部是最冷门的数据项，被访问的几率较低。

下面一步一步来介绍LRU算法的实现过程。

步骤一：创建一个双向链表的节点类首先，我们需要创建一个双向链表的节点类，该节点类包含一个值域和两个指针，分别指向前一个节点和后一个节点。

该节点类的定义如下：javaclass Node{int key;int value;Node prev;Node next;}步骤二：创建一个哈希表来存储缓存的键值对为了使LRU算法的查找效率更高，我们需要使用一个哈希表来存储缓存的键值对。

哈希表的键用来进行快速查找，对应的值是指向双向链表节点的指针。

在Java中，我们可以使用HashMap来实现哈希表。

具体的代码如下：javaimport java.util.HashMap;class LRUCache {int capacity;HashMap<Integer, Node> map;Node head;Node tail;public LRUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;map = new HashMap<>();head = new Node();tail = new Node();head.next = tail;tail.prev = head;}}步骤三：实现LRU算法的get操作当进行get操作时，首先需要在哈希表中查找对应的节点。

LRU算法详解

LRU算法详解⼀、什么是 LRU 算法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，给新内容腾位置。

但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么⽤的缓存，⽽把有⽤的数据继续留在缓存⾥，⽅便之后继续使⽤。

那么，什么样的数据，我们判定为「有⽤的」的数据呢？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。

举个简单的例⼦，安卓⼿机都可以把软件放到后台运⾏，⽐如我先后打开了「设置」「⼿机管家」「⽇历」，那么现在他们在后台排列的顺序是这样的：但是这时候如果我访问了⼀下「设置」界⾯，那么「设置」就会被提前到第⼀个，变成这样：假设我的⼿机只允许我同时开 3 个应⽤程序，现在已经满了。

那么如果我新开了⼀个应⽤「时钟」，就必须关闭⼀个应⽤为「时钟」腾出⼀个位置，关那个呢？按照 LRU 的策略，就关最底下的「⼿机管家」，因为那是最久未使⽤的，然后把新开的应⽤放到最上⾯：现在你应该理解 LRU（Least Recently Used）策略了。

当然还有其他缓存淘汰策略，⽐如不要按访问的时序来淘汰，⽽是按访问频率（LFU 策略）来淘汰等等，各有应⽤场景。

本⽂讲解 LRU 算法策略。

⼆、LRU 算法描述LRU 算法实际上是让你设计数据结构：⾸先要接收⼀个 capacity 参数作为缓存的最⼤容量，然后实现两个 API，⼀个是 put(key, val) ⽅法存⼊键值对，另⼀个是 get(key) ⽅法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。

注意哦，get 和 put ⽅法必须都是O(1)的时间复杂度，我们举个具体例⼦来看看 LRU 算法怎么⼯作。

/* 缓存容量为 2 */LRUCache cache = new LRUCache(2);// 你可以把 cache 理解成⼀个队列// 假设左边是队头，右边是队尾// 最近使⽤的排在队头，久未使⽤的排在队尾// 圆括号表⽰键值对 (key, val)cache.put(1, 1);// cache = [(1, 1)]cache.put(2, 2);// cache = [(2, 2), (1, 1)]cache.get(1); // 返回 1// cache = [(1, 1), (2, 2)]// 解释：因为最近访问了键 1，所以提前⾄队头// 返回键 1 对应的值 1cache.put(3, 3);// cache = [(3, 3), (1, 1)]// 解释：缓存容量已满，需要删除内容空出位置// 优先删除久未使⽤的数据，也就是队尾的数据// 然后把新的数据插⼊队头cache.get(2); // 返回 -1 (未找到)// cache = [(3, 3), (1, 1)]// 解释：cache 中不存在键为 2 的数据cache.put(1, 4);// cache = [(1, 4), (3, 3)]// 解释：键 1 已存在，把原始值 1 覆盖为 4// 不要忘了也要将键值对提前到队头三、LRU 算法设计分析上⾯的操作过程，要让 put 和 get ⽅法的时间复杂度为 O(1)，我们可以总结出 cache 这个数据结构必要的条件：查找快，插⼊快，删除快，有顺序之分。

一种基于近似LRU算法的高缓方案

中图分类号：Ｐ３Ｔ３３
种基于近似ＬＲＵ算法的高缓方案
奠东星，李晓明。
（．黑龙江大学电子工程学院，哈尔滨１０８；２哈尔滨工业大学微电子中心，哈尔滨１００）１５００５０１
摘
要：提出了一个用于扩充高缓块管理的近似ＬＵ算法。用该算法，Ｒ利设计了一个可过滤ＬＵ数据块的扩充高缓方案——Ｌｕ块过滤ＲＲ
ＢＡＯｎｘｎＬＩＸｉｏｎｇＤｏｇｉｇ，ａｍｉｚ
（．ｎｔｕｅｏｌｃｏｉｎｉｅｒｇＨｅｌｎｊｎｎｖｒｉ，ｒｉ５００１Ｉｓｉｔｆｅｔｎｃｇｎｅｎ，ｉｇｉｇＵｉｅｓｙＨａｂｎ１０８；ｔＥｒＥｉｏａｔ
ｄｒｃ－ｐｎａｈｔｏｂｅｓｚ．ｉｅｔｍａｐｉｇｃｃｅｗｉｄｕｌｉｅｈ
［ｙｗｒｓｃｅｅｏａｃ；ｔａｉ；ＲｌｏｔｍＫｅｏｄＣａｈｒｒｎｅＨｉｒｔＬＵａｇｒｈｌｐｆｍｏｉ
有可能是当前工作集所在。因此将每个块做一个标志，以区
ｏｕｍｅｔｄｃｃｅｎｍｅｅｓｒｃｎｌ— ｓｄｂｏｋｌｒｃｃｅ（Ｂａｈ）ｉｄｓｎｄＡｆｒｔｅｓｌｉｎｔｅｐｒｒｎｅｏＢａｈｆｇｎｅａｈａｄｌａｔｅｅｔｕｅｌｃｓｆｔａｈＬＦｃｃｅｓｅｉｅ．ｔｉａｏ，ｅｏｍａｃｆＬＦｃｃｅａ－ｙｉｅｇｅｈｍｕｔｈｆ
维普资讯

LRU算法总结

LRU算法总结LRU算法总结⽆论是哪⼀层次的缓存都⾯临⼀个同样的问题：当容量有限的缓存的空闲空间全部⽤完后，⼜有新的内容需要添加进缓存时，如何挑选并舍弃原有的部分内容，从⽽腾出空间放⼊这些新的内容。

解决这个问题的算法有⼏种，如最近使⽤算法（LRU）、先进先出算法（FIFO）、最近最少使⽤算法（LFU）、⾮最近使⽤算法（NMRU）等，这些算法在不同层次的缓存上执⾏时拥有不同的效率和代价，需根据具体场合选择最合适的⼀种。

最近使⽤算法，顾名思义，可以将其理解为如果数据最近被访问过，那么将来被访问的⼏率也很⾼。

它的实现有多种⽅式，⽐如LRU、LRU-K、Two queues、Mutiple queues等。

LRU常⽤的实现是使⽤下图中的⽅式，往头部加⼊新的数据，如果该数据存在则将其放到头部，如果加⼊时已满，则从底部淘汰掉数据。

这种⽅式虽然简单，在频繁访问热点数据的时候效率⾼，但是它的缺点在于如果是偶尔的批量访问不同的数据时其命中率就会很低。

⽐如我频繁的访问A，接着访问不同的数据直到A被淘汰，此时我再访问A，则不得不⼜再次把A加⼊到Cache中，显然这种⽅式是不合时宜的，因为A已经访问了很多次了，不应该将其淘汰⽽把⼀堆只访问⼀次的数据加⼊到Cache中。

LRU-K上⾯的LRU只会将最近使⽤的⼀次加⼊到缓存，因此需要将其进⾏优化，变成缓存k次的才加⼊到缓存中，于是我们需要维护⼀个历史队列，纪录其数据对应的访问次数，其根据访问次数来进⾏淘汰，如果访问次数达到了k次才从历史队列中删除加⼊到缓存中，缓存按照LRU的规则来淘汰数据。

它的命中率要⽐LRU要⾼，但是因为需要维护⼀个历史队列，因此内存消耗会⽐LRU多。

实际应⽤中LRU-2是综合各种因素后最优的选择，LRU-3或者更⼤的K值命中率会⾼，但适应性差，需要⼤量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。

Two queues(2Q)和LRU-k类似，但不同的是，其有两个缓存队列，⼀个是FIFO队列，⼀个是LRU队列。

基于对列实现lru算法

基于对列实现lru算法基于队列实现LRU算法LRU（Least Recently Used）是一种常用的页面置换算法，用于解决操作系统中的页面调度问题。

LRU算法的基本思想是，当需要置换出一个页面时，选择最近最久未使用的页面进行置换。

在本文中，我们将介绍如何使用队列数据结构来实现LRU算法。

我们需要了解队列的基本概念。

队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，类似于现实生活中的排队。

在队列中，元素从队尾入队，从队头出队。

因此，我们可以利用队列的特性来实现LRU算法。

具体实现LRU算法的步骤如下：1. 创建一个队列并指定其最大容量。

LRU算法需要记录最近使用的页面，因此需要一个队列来保存页面的顺序。

队列的容量应该等于内存中页面的数量。

2. 当访问一个页面时，检查页面是否已经存在于队列中。

- 如果页面已经存在于队列中，将其从队列中移除，并重新插入到队尾，表示该页面是最近使用的页面。

- 如果页面不存在于队列中，需要进行以下操作：- 如果队列未满，直接将页面插入到队尾；- 如果队列已满，需要将队头的页面移除，并将新页面插入到队尾。

3. 重复步骤2，直到所有页面都被访问完毕。

通过以上步骤，我们就可以利用队列实现LRU算法。

下面我们通过一个具体的例子来演示算法的实现过程。

假设内存中有5个页面，并且队列的容量为3。

初始时，队列为空。

1. 访问页面1。

队列为空，直接将页面1插入到队尾。

队列：1。

2. 访问页面2。

队列中只有一个页面1，将页面1移除，并将页面2插入到队尾。

队列：2。

3. 访问页面3。

队列中有页面1和页面2，将页面1移除，并将页面3插入到队尾。

队列：2, 3。

4. 访问页面4。

队列中有页面2和页面3，将页面2移除，并将页面4插入到队尾。

队列：3, 4。

5. 访问页面5。

队列中有页面3和页面4，将页面3移除，并将页面5插入到队尾。

队列：4, 5。

通过以上例子，我们可以看到队列始终保持最近使用的页面在队尾，最久未使用的页面在队头。