Cache replacement policies 缓存实现算法

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Cache replacement policies 缓存实现算法

Cache replacement policies - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies Cache replacement policies From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigationJump to search This article is about general cache algorithms. For…

基于年纪和成本（Age & Cost）的缓存替换(cache replacement)机制

一.客户端的缓存与缓存替换机制客户端的资源缓存: 在客户端游戏中,通常有大量的资源要处理,这些可能包括贴图.动作.模型.特效等等,这些资源往往存在着磁盘文件->内存(->显存)的数据通路,因为从磁盘文件读入内存是一个昂贵的的操作,所以很多客户端中的处理方法是放入一个缓存,当读入一个文件到内存后,就在内存中为他暂时保留一段时间,下次在读入这个文件就不用重复从磁盘读了,这种优化带来了客户端效率的极大提升,比如在一个有上百玩家的场景,可能我们用的玩家模型资源都是一个,只是贴图不同而已,如果使用缓存…

链表：如何实现LRU缓存淘汰算法?

缓存淘汰策略: FIFO:先入先出策略 LFU:最少使用策略 LRU:最近最少使用策略链表的数据结构: 可以看到,数组需要连续的内存空间,当内存空间充足但不连续时,也会申请失败触发GC,链表则可以是零散的.…

缓存淘汰算法 LRU 和 LFU

LRU (Least Recently Used), 即最近最少使用用算法,是一种常见的 Cache 页面置换算法,有利于提高 Cache 命中率. LRU 的算法思想:对于每个页面,记录该页面自上一次被访问以来所经历的时间 \(t\),当淘汰一个页面时,应选择所有页面中其 \(t\) 值最大的页面,即内存中最近一段时间内最长时间未被使用的页面予以淘汰. 其余常见的页面置换算法还有: OPT:理想化的置换算法,假设 OS 知道程序后续访问的所有页面的顺序,每次淘汰页面时,OPT 选择的页面将是以…

昨天面试被问到的缓存淘汰算法FIFO、LRU、LFU及Java实现

缓存淘汰算法在高并发.高性能的质量要求不断提高时,我们首先会想到的就是利用缓存予以应对. 第一次请求时把计算好的结果存放在缓存中,下次遇到同样的请求时,把之前保存在缓存中的数据直接拿来使用. 但是,缓存的空间一般都是有限,不可能把所有的结果全部保存下来.那么,当缓存空间全部被占满再有新的数据需要被保存,就要决定删除原来的哪些数据.如何做这样决定需要使用缓存淘汰算法. 常用的缓存淘汰算法有:FIFO.LRU.LFU,下面我们就逐一介绍一下. FIFO FIFO,First In First Ou…

基于Spring Cache实现二级缓存(Caffeine+Redis)

一.聊聊什么是硬编码使用缓存? 在学习Spring Cache之前,笔者经常会硬编码的方式使用缓存. 我们来举个实际中的例子,为了提升用户信息的查询效率,我们对用户信息使用了缓存,示例代码如下: @Autowire private UserMapper userMapper; @Autowire private RedisCache redisCache; //查询用户 public User getUserById(Long userId) { //定义缓存key String cacheKe…