Go -- FIFO类(缓存淘汰算法)(转)

1 FIFO

1.1. 原理

按照“先进先出（First In，First Out）”的原理淘汰数据。

1.2. 实现

FIFO队列，具体实现如下：

1. 新访问的数据插入FIFO队列尾部，数据在FIFO队列中顺序移动；

2. 淘汰FIFO队列头部的数据；

1.3. 分析

l 命中率

命中率很低，因为命中率太低，实际应用中基本上不会采用。

l 复杂度

简单

l 代价

实现代价很小。

2. Second Chance

2.1. 原理

FIFO算法的改进版，其思想是“如果被淘汰的数据之前被访问过，则给其第二次机会（Second Chance）”。

2.2. 实现

每个数据会增加一个访问标志位，用于标识此数据放入缓存队列后是否被再次访问过。

如上图，A是FIFO队列中最旧的数据，且其放入队列后没有被再次访问，则A被立刻淘汰；否则如果放入队列后被访问过，则将A移到FIFO队列头，并且将访问标志位清除。

如果所有的数据都被访问过，则经过一次循环后就会按照FIFO的原则淘汰数据。

2.3. 分析

l 命中率

命中率比FIFO高。

l 复杂度

与FIFO相比，需要记录数据的访问标志位，且需要将数据移动。

l 代价

实现代价比FIFO高。

3. Clock

3.1. 原理

Clock是Second Chance的改进版，通过一个环形队列，避免将数据在FIFO队列中移动。

3.2. 实现

如上图，其具体实现如下：

l 当前指针指向C，如果C被访问过，则清除C的访问标志，并将指针指向D；

l 如果C没有被访问过，则将新数据插入到C的位置,将指针指向D。

3.3. 分析

l 命中率

命中率比FIFO高，和Second Chance一样。

l 复杂度

与FIFO相比，需要记录数据的访问标志位，且需要将数据指针移动。

l 代价

实现代价比FIFO高，比Second Chance低。

4. FIFO类算法对比

对比点	对比
命中率	Clock =  Second Chance > FIFO
复杂度	Second Chance  > Clock > FIFO
代价	Second Chance  > Clock > FIFO

由于FIFO类算法命中率相比其他算法要低不少，因此实际应用中很少使用此类算法。