Ehcache 是现在最流行的纯Java开源缓存框架,配置简单.结构清晰.功能强大,最初知道它,是从Hibernate的缓存开始的.网上中文的EhCache材料 以简单介绍和配置方法居多,如果你有这方面的问题,请自行google:对于API,官网上介绍已经非常清楚,请参见官网:但是很少见到特性说明和对实现 原理的分析,因此在这篇文章里面,我会详细介绍和分析EhCache的特性,加上一些自己的理解和思考,希望对缓存感兴趣的朋友有所收获. 一.特性一览,来自官网,简单翻译一下: 1.快速轻量 过去几

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是+LRU+缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的+CPU+缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

常见的缓存淘汰策略: 先进先出 FIFO 最少使用LFU(Least Frequently Used) 最近最少使用 LRU(Least Recently Used) 链表定义: 链表也是线性表的一种, 数组需要一块连续的内存空间来存储,对内存要求比较高, 链表恰恰相反,它并不需要一块连续的内存空间,它通过"指针"将一组零散的内存块 串联起来使用. 最常见的链表结构: 单链表 双向链表 循环链表 用空间换时间: 当内存空间充足的时候,如果更加追求代码的执行速度,可以选择空间复杂度相对较

1.概念分析 FIFO(First In First Out),即先进先出.最先进入的数据,最先出来.一个很简单的算法.只要使用队列数据结构即可实现.那么FIFO淘汰算法基于的思想是"最近刚访问的,将来访问的可能性比较大".看了这三个算法,大家对淘汰的理解,我想一定深入了不少,基于一种对未来可能性的推断上. 2.原理分析 FIFO的淘汰过程与传送带的方式类似,最先放到传送带上的数据会最先被淘汰.如下图中的A. 3.优略分析 [命中率] 命中率较低,不推荐使用. [复杂度] 非常简单.

1.概念分析 LFU(Least Frequently Used)即最近最不常用.从名字上来分析,这是一个基于访问频率的算法.与LRU不同,LRU是基于时间的,会将时间上最不常访问的数据淘汰;LFU为将频率上最不常访问的数据淘汰.既然是基于频率的,就需要有存储每个数据访问的次数.从存储空间上,较LRU会多出一些持有计数的空间. 那么LFU算法的主导思想是什么呢?LFU算法认为"如果数据过去访问频率很高,那么将来被访问的频率也很高".好吧,我知道这又是个伪命题,不过所有的可实现的淘汰算法

1.优异虚拟存储系统,若进程在内存中占3页(开始时内存为空),若采用先进先出(FIFO)页面淘汰算法,当执行以下访问页号序列后1,3,4,2,1,3,5,1,2,5,4,2,会产生多少次缺页(9) 在进程运行时,先将1,3,4三个页面装入内存,当进程访问2页面将会产生缺页中断,由于页面1是最先调入的,所以淘汰页面1,将页面2调入 页面走向 1 3 4 2 1 3 5 1 2 5 4 2 物理块1 1     2 2 2 5   5   5   物理块2   3   3 1 1 1   2   2

前段时间去网易面试,被这个问题卡住,先做总结如下: 常用缓存淘汰算法 FIFO类:First In First Out,先进先出.判断被存储的时间,离目前最远的数据优先被淘汰. LRU类:Least Recently Used,最近最少使用.判断最近被使用的时间,目前最远的数据优先被淘汰. LFU类:Least Frequently Used,最不经常使用.在一段时间内,数据被使用次数最少的,优先被淘汰. FIFO类 先进先出 ※ FIFO 原理: 按照“先进先出(First In,First 

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.

前言 我们常用缓存提升数据查询速度,由于缓存容量有限,当缓存容量到达上限,就需要删除部分数据挪出空间,这样新数据才可以添加进来.缓存数据不能随机删除,一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据.常用淘汰算法有 LRU,LFU,FIFO,这篇文章我们聊聊 LRU 算法. LRU 简介 LRU 是 Least Recently Used 的缩写,这种算法认为最近使用的数据是热门数据,下一次很大概率将会再次被使用.而最近很少被使用的数据,很大概率下一次不再用到.当缓存容量的满时候,优先淘汰最近很少使用

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略

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

缓存如果写满, 它必须淘汰旧值以容纳新值, 最近最少使用淘汰算法 (LRU) 是一个不错的选择, 因为你如果最近使用过某些值, 这些值更可能被保留. 你如果构造一个比缓存限制还长的循环, 当循环最后的值可以命中缓存时, LRU 就会是完美的, 但是当它无法命中缓存时, 这个缓存将失效. 缓存的淘汰算法也要降级为随机淘汰算法. 基于 sync.Map 和 map 的无序遍历机制, 带有 过期时间 的随机淘汰缓存可以非常轻松被实现. 实现 构造器 type Item struct { item in

前言 之前也用过一些缓存中间件,框架,也想着自己是不是也能用Java写一个出来,于是就有了这个想法,打算在写的过程中同步进行总结. 源码:weloe/Java-Distributed-Cache (github.com) 本篇代码: Java-Distributed-Cache/src/main/java/com/weloe/cache/outstrategy at master · weloe/Java-Distributed-Cache (github.com) Java-Distribut

最近在学习缓存方面的知识,了解了缓存(Cache)的基本概念,为什么要使用缓存,以及一些缓存算法(缓存替换),如LRU.LFU.ARC等等. 这些缓存算法的实现过程会使用一些基本的数据结构,如list.map等.STL提供了一些标准的容器模板类可以拿来使用,我要在QT环境下测试,所以就近学习一下QT的容器类,如QList.QMap等. 可在QT官方帮助文档中关键词搜索“Container Classes” 这些容器类的设计比STL容器更轻,更安全,更易于使用. 如果您不熟悉STL,或者喜欢以“Q

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

请珍惜小编劳动成果,该文章为小编原创,转载请注明出处. LRU算法,即Last Recently Used ---选择最后一次訪问时间距离当前时间最长的一页并淘汰之--即淘汰最长时间没有使用的页 依照最多5块的内存分配情况,实现LRU算法代码例如以下: public class LRU { private int theArray[]; private int back; //定义队尾 private int currentSize; //队列中存放元素个数 private int maxSiz

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

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

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/16/13247663_304923435.shtml 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

原文地址 :http://www.360doc.com/content/13/0805/16/13247663_304916783.shtml 1. LFU类 1.1. LFU 1.1.1. 原理 LFU(Least Frequently Used)算法根据数据的历史访问频率来淘汰数据,其核心思想是“如果数据过去被访问多次,那么将来被访问的频率也更高”. 1.1.2. 实现 LFU的每个数据块都有一个引用计数,所有数据块按照引用计数排序,具有相同引用计数的数据块则按照时间排序. 具体实现如下:

原文地址:http://www.360doc.com/content/13/0805/15/13247663_304901967.shtml 参考地址(一系列关于缓存的,后面几篇也都在这里有):http://www.360doc.com/userhome.aspx?userid=13247663&cid=48# 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