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借助LinkedHashMap实现基于LRU算法缓存
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借助LinkedHashMap实现基于LRU算法缓存
一.LRU算法介绍 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法,是用在操作系统中的页面置换算法,因为内存空间是有限的,不可能把所有东西都放进来,所以就必须要有所取舍,我们应该把什么东西放进来呢?有没有什么判定标准呢?页面置换算法就是干这个的,企图通过之前的行为预测到之后的行为(这是概率问题),而LRU就是其中的一种,它的基本思想就是既然有一块数据,最近的一段时间内它是最少访问的,这说明在这之后它也可能是最少访问的,如果非要移除一个的话,我只好把它置换出内存了. 总结一下:…
LinkedList实现基于LRU算法的缓存
LinkedList实现基于LRU算法的缓存 2015年08月07日 18:18:45 秦江波 阅读数 2068 文章标签: java算法linkedlist缓存LRU更多 分类专栏: Java 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011763190/article/details/47343153 学过操作系统的人都知道LRU页面切换算法,其实这个算法不仅仅只是能在页面…
JDK自带的LinkedHashMap来实现LRU算法
1 代码如下 public class LRULinkedHashMap<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> { private final int maxCapacity; private static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; private final Lock lock = new ReentrantLock(); public LRULinkedHashMap(int maxCapac…
LRU算法 缓存淘汰策略
四种实现方式 LRU 1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的…
LRU算法---缓存淘汰算法
计算机中的缓存大小是有限的,如果对所有数据都缓存,肯定是不现实的,所以需要有一种淘汰机制,用于将一些暂时没有用的数据给淘汰掉,以换入新鲜的数据进来,这样可以提高缓存的命中率,减少磁盘访问的次数. LRU(Least Recently Used 最近最少使用)算法有两种策略(均以队列的方式实现),一种是不调整的,另外一种是随时进行调整的,即缓存命中后,将这个数据缓存项移到LRU队列的最前端. 例如,缓存容量为4,顺序访问数据项1 5 1 3 5 2 4 1 2 第一种策略:首先读取…
Go -- LRU算法(缓存淘汰算法)(转)
1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”. 1.2. 实现 最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的.周期性的…
mybatis PageHelper分页插件 和 LRU算法缓存读取数据
分页: PageHelper的优点是,分页和Mapper.xml完全解耦.实现方式是以插件的形式,对Mybatis执行的流程进行了强化,添加了总数count和limit查询.属于物理分页. 一.首先注入依赖: <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>4.2.1</versi…
基于LinkedhashMap实现的LRU算法
LRU全称是Least Recently Used,即最近最久未使用的意思.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.解决的实际问题:当做数据缓存时,缓存的数据会随着时间的推移越来越多,如果没有缓存清除策略,那么会出现俩个问题:1.缓存越来越大挤爆内存.2.很多不使用的数据占据这内存空间,导致内存得不到有效利用.此场景使用LRU算法非常合适.LRU算法的主要思想: 1.设…
使用LRU算法缓存图片,android 3.0
在您的UI中显示单个图片是非常简单的,如果您需要一次显示很多图片就有点复杂了.在很多情况下 (例如使用 ListView, GridView 或者 ViewPager控件), 显示在屏幕上的图片以及即将显示在屏幕上的图片数量是非常大的(例如在图库中浏览大量图片). 在这些控件中,当一个子控件不显示的时候,系统会重用该控件来循环显示 以便减少对内存的消耗.同时垃圾回收机制还会 释放那些已经载入内存中的Bitmap资源(假设您没有强引用这些Bitmap).一般来说这样都是不错的,但是在用户来回滑动屏…
Android图片缓存之Lru算法
前言: 上篇我们总结了Bitmap的处理,同时对比了各种处理的效率以及对内存占用大小.我们得知一个应用如果使用大量图片就会导致OOM(out of memory),那该如何处理才能近可能的降低oom发生的概率呢?之前我们一直在使用SoftReference软引用,SoftReference是一种现在已经不再推荐使用的方式,因为从 Android 2.3 (API Level 9)开始,垃圾回收器会更倾向于回收持有软引用或弱引用的对象,这让软引用变得不再可靠,所以今天我们来认识一种新的缓存处理算法…