// 运行与服务端的js // node.js lru-cache import LRU from 'lru-cache' const lruCache = LRU({ // 缓存队列长度 max: 2000, // 缓存有效期 maxAge: 60000 }) export const cache = { get: function (key) { let result = lruCache.get(key) if (result) { return JSON.parse(result) }

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

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

概念 LRU(least recently used)就是将最近不被访问的数据给淘汰掉,LRU基于一种假设:认为最近使用过的数据将来被使用的概率也大,最近没有被访问的数据将来被使用的概率比较低. 原理 LRU一般通过链表形式来存放缓存数据,新插入或被访问的数据放在链表头部,超过一定阈值后,自动淘汰链表尾部的数据.下图很形象的说明了LRU缓存淘汰过程.(图片来自网络) 步骤: 1.新插入A, 将A放置在队列头部 2.新插入B, 将B放置在队列头部, A自动推举次席. 3.新插入C, 将C放置在队列

我们做项目时,虽然axios也可以直接拿来用,但是对接口比较零散,不太好进行维护,也会产生大量的重复代码,所以我在这对axios进行了统一接口处理 第一步,先在src中的公共文件夹中如utils里新建request.js文件 import axios from 'axios' import router from '@/router/routers' import { Notification, MessageBox } from 'element-ui' import store from '

LeetCode题解: LRU Cache 缓存设计 2014年12月10日 08:54:16 邴越 阅读数 1101更多 分类专栏: LeetCode   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/leread/article/details/41841965 设计并实现最近最久未使用(Least Recently Used)缓存. 链接:https://oj.leetcode.c

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

使用单链表实现LRU(Least Recently Used)淘汰缓存机制 需求:存在一个单链表,在单链表尾部的都是越早之前添加的元素. 当元素被访问到时,会添加进缓存(也就是这个单链表中). 如果这个元素在之前已经被缓存到了链表中,则将这个元素从原来的位置删除,用头插法放到链表的头部. 如果这个元素不在链表中,则根据链表的容量进行判断 缓存容量未满时,直接用头插法,放到链表的头部 缓存容量已满时,首先删除链表尾部的元素,再将元素进行插入到头部. 创建Node对象 package com.cod

在开发环境和线上环境时,由于环境的不同,有时候需要修改一定的代码,可以通过配置webpack环境来减少对代码的修改:另外,有时候去看别人的代码,你可能都找不到他的数据请求在什么位置,最近在做一个vue的项目,写了一个对axios请求数据的封装和大家分享一下. 一.运行命令区分webpack环境 * 首先我们装一下依赖 npm i cross-env -D * 配置项目的package.json文件的scripts "scripts": { "dev": "

对于部分网页进行服务端的缓存,可以获得更好的渲染性能,但是缓存又涉及到一个数据的及时性的问题,所以在及时性和性能之间要有平衡和取舍. 官方文档里面写的使用方法 按照这个配置,试过了没什么用,但是从文档的另外一个地方示例里的代码是能够正常运行的,需要配置的地方有两个: 在使用之前,这个缓存组件并没有默认集成,需要自己安装后才可以使用 npm install lru-cache -s 1.nuxt.config.js module.exports = { render: { bundleRender

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:

LRU(Least Recently Used)算法是缓存技术中的一种常见思想,顾名思义,最近最少使用,也就是说有两个维度来衡量,一个是时间(最近),一个频率(最少).如果需要按优先级来对缓存中的K-V实体进行排序的话,需要考虑这两个维度,在LRU中,最近使用频率最高的排在前面,也可以简单的说最近访问的排在前面.这就是LRU的大体思想. 在操作系统中,LRU是用来进行内存管理的页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,操作系统会根据哪些数据属于LRU而将其移出内存而腾出空间

在最近的面试中,我曾被多次问到,怎么实现一个最近最少使用(LRU)的缓存.缓存可以通过哈希表来实现,然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题.现在我们看一下怎么实现. 最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收,我们需要很容易做到: 查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记 链表可以实现这两个操作.检测最近最少使用的项只需要返回链表的尾部.标记一项为最近使用的项只需要从当前位置移除,然后将该项放置到头部.比较困难的事情是怎么快速的在链表中找到该项. 哈希表的帮助 看一下我们工具箱

近来在使用vue重构公司m站时,使用了axios来进行数据的请求,由于项目的需要,对axios进行了二次封装,点击进入axios //引入axios import axios from 'axios'   let cancel ,promiseArr = {} const CancelToken = axios.CancelToken; //请求拦截器 axios.interceptors.request.use(config => {     //发起请求时,取消掉当前正在进行的相同请求   

LRU:Least Recently used 最近最少使用 1.使用LinkedHashMap实现 inheritance实现方式 继承map类 可以使用Collections.synchronizedMap方式实现线程安全的操作 public class LruCache<K,V> extends LinkedHashMap<K,V> { private final int MAX_CACHE_SIZE; public LruCache(int cacheSize) { sup

在最近的面试中,我曾被多次问到,怎么实现一个最近最少使用(LRU)的缓存.缓存可以通过哈希表来实现,然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题.现在我们看一下怎么实现. 最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收,我们需要很容易做到: 查询出最近最晚使用的项 给最近使用的项做一个标记 链表可以实现这两个操作.检测最近最少使用的项只需要返回链表的尾部.标记一项为最近使用的项只需要从当前位置移除,然后将该项放置到头部.比较困难的事情是怎么快速的在链表中找到该项. 哈希表的帮助 看一下我们工具箱

Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and put. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists in the cache, otherwise return -1.put(

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

分享下我自己的axios封装axios是个很好用的插件,都是一些params对象,所以很方便做一些统一处理 当然首先是npm安装axios 很简单$ npm install axios --save在src下新建文件夹 service / index.js接着上代码 1 import axios from 'axios'; 2 import { Toast} from 'mint-ui';// 我用的mint的框架来弹出我的错误返回 大家可以用别的提示 3 import router from

缓存命中率 命中:直接从缓存中读取到想要的数据. 未中:缓存中没有想要的数据,还需要到数据库进行一次查询才能读取到想要的数据. 命中率越高,数据库查询的次数就越少. 读取缓存的速度远比数据库查询的速度高得多. 所以命中率越高,性能越高. LRU Memcached使用的是LRU(Least Recently Used最近最少使用)算法来回收缓存,将那些属于LRU的数据移出内存,从而腾出空间来加载另外的数据. Memcached的内存分配原理 上图涉及了slab_class.slab.page.c

一.前言 注意:本教程需要你对axios有一定的了解,不适用于小白(只能借鉴,希望你能自己动手),注释都写的很清楚.此封装并非完整版,已进行部分删减修改操作,但仍然适用于大部分业务场景,如果不适用于你项目的特定业务场景,请自行修改. Axios 是一个基于 promise 的 HTTP 库,可以用在浏览器和 node.js 中. Axios的特性如下: 从浏览器中创建 XMLHttpRequests 从 node.js 创建 http 请求 支持 Promise API 拦截请求和响应 转换请求