LRU最近最少淘汰演算法

阿新 • • 發佈：2018-12-22

LRU （Least recently used，最近最少使用）

最常的實現就是使用一個連結串列來儲存快取資料，最常用在例如：

最近閱讀：。。。。

。。。。

經常訪問的網站。。。。

。。。。

等等等！

其核心的思想就是“如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也會更高！”

上張圖來看下其儲存資料的是想！

1.將資料插入到連結串列的頭部

2 每當快取資料被訪問時（快取命中），則將資料移動到連結串列的頭部

3 當連結串列裝滿的時候，將尾部的資料丟棄！

當資料存在熱點時（也就是有幾條資料頻繁被訪問）LRU的效率很好！但是在偶發性的，週期性的批量操作會導致LRU的命中率急速

下降，快取汙染的情況比較嚴重！

LRU-K

lru-k中的k代表最近使用的次數！lru-k主要是為了解決lru的汙染快取問題！其核心思想就是講最近使用過1次的資料擴充套件到最近使

用過K次的資料！

相比之下，LRU-K比LRU多維護一個佇列，用於記錄快取資料被訪問歷史！只有當快取資料達到K次的時候才將資料放入到快取

當中。需要淘汰時，LRU-K會淘汰掉第K次訪問時間距離當前時間最長的資料。


1.資料第一次被訪問，加入到訪問歷史列表 2 如果資料在訪問歷史列表裡面沒有達到K次訪問次數，則按照FIFO進行淘汰 3 當訪問歷史佇列中的資料訪問次數達到K此以後，將資料索引從歷史佇列刪除，將資料移到快取佇列中，並快取此資料，快取佇列重新按照時間排序。 4 快取佇列中的資料被再次訪問後，重新排序 5 需要淘汰資料時，淘汰掉快取佇列中排在末尾的資料，既：淘汰掉快取中訪問時間裡現在最久的資料。LRU-K具有LRU的優點，同時能夠避免LRU的缺點，實際應用中LRU-K時綜合各種因素後的最優選擇，LRU-3或許有更大的K中命中率，但適應性差，需要大量的資料訪問才能將歷史訪問記錄清楚掉！
分析：LRU-K 命中率：LRU-K降低了“快取汙染”帶來的問題，命中率比LRU要高複雜度：LRU-K佇列是一個優先順序佇列，演算法複雜度和代價比較高代價：由於LRU-K還需要記錄哪些被訪問過，但是還沒有放入快取的物件，因此記憶體消耗會比LRU更多！當資料訪問量很大的時候，記憶體消耗會比較可觀！ LRU-K需要基於時間進行排序（可以需要淘汰時在排序，也可以及時排序）CPU消耗比LRU更高！

LRU最近最少淘汰演算法

LRU （Least recently used，最近最少使用）最常的實現就是使用一個連結串列來儲存快取資料，最常用在例如：最近閱讀：。。。。。。。。

關於FIFO（頁面淘汰演算法）和LRU（最近最少使用演算法）詳細說明

舉例說明：例如在一個虛存系統中，程序的記憶體空間為3頁，已開始記憶體為空，有以下訪問序列：2,3,2,1,5,2,4,5,3,2,5,2。分別用以上兩種方法分別計算缺頁次數。 A：使用FIFO（頁面淘汰演算法） FIFO:先進先出，也就是，先調2（缺）記憶體為2.

LRU(最近最少使用淘汰算法)基本實現

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LRU演算法，最近最少使用演算法

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快取淘汰演算法LRU及JAVA實現

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06-連結串列（上）如何實現LRU快取淘汰演算法

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算法系列-連結串列：如何實現LRU快取淘汰演算法

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LRU最近最少淘汰演算法

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