文章目录前言一、淘汰策略1. 全局淘汰：2. 淘汰 expire ：3. 不淘汰：二、淘汰算法1. LRU 算法2. LFU 算法三、淘汰1. 何时清理？2. 清理哪些？3. 清理多少？4. 怎样清理？ 前言本文参考源码版本 redis6.2Redis 基于内存设计，所有数据存放在内存，随着时间推移，内存占用也越来也高 …由于内存容量这个物理限制，我们需要在内存使用量达到一定比例后，做一些内存清
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2024-07-12 19:48:19
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代码仓库：JJLi0427/operationsystem (github.com)1.实验目标利用标准C 语言，编程设计与实现最佳淘汰算法、先进先出淘汰算法、最近最久未使用淘汰算法、简单 Clock 淘汰算法及改进型 Clock 淘汰算法，并随机发生页面访问序列开展有关算法的测试及性能比较。2.算法描述 1. 最佳淘汰算法（Optimal Replacement Algor
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2024-08-01 10:17:14
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4.1 最佳淘汰算法(OPT) 工作机制：如果被替换掉的页是以后再也不会使用的，那么这种算法无疑是 最优秀的。因为不管什么算法，替换掉的页也有可能再次被缓存，替换掉其它的 页。 优点：为一种度量，替换的次数理论会最少，可以很高效地实现页面替换， 这种算法无疑是优秀的算法。虽然这种理想的算法无法被实现，但是可以作为优 先选择项。 缺点：最佳置换算法可以保证最低的缺页率，但实际上，只有在
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2023-06-18 15:21:36
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1、LRU算法 LRU(Least Recently Used)， 即“最近最少使用”，其认为最近最少使用的键在未来一段时间内也不会被用到，即当需要空间时这些键是可以被删除的，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想
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2023-09-01 21:37:57
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缓存管理策略 “缓存就是存贮数据（使用频繁的数据）的临时地方，因为取原始数据的代价太大了，所以我可以取得快一些。” in order to manage a cache of information stored on the computer keeping recent or often-use
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2019-04-15 15:11:00
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缓存淘汰算法系列之1——LRU类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...
原创
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2023-04-24 18:11:12
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volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db [i].expires）中任意选择数据淘汰allkeys-lru：从数据集（s
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2023-09-22 18:43:10
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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
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2017-09-05 16:12:17
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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“
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2023-04-28 10:00:26
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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，
原创
2023-05-15 12:11:18
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Redis算法（二）LRU数据淘汰算法Redis淘汰策略：当Reis使用的内存超过配置的maxmemory时，便会触发数据淘汰策略 数据淘汰策略： volatile-lru: 最近最少使用算法，从设置了过期时间的键中选择空转时间最长的键值对清除掉 volatile-lfu: 最近最不经常使用算法，从设置了过期时间的键中选择某段时间之内使用频次最小的键值对清除掉 volatile-ttl: 从设置了
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2023-10-10 16:24:33
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1. LFU类1.1. LFU1.1.1. 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
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2023-04-25 16:24:33
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LRU含义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。LRU的实现思路使用数组存储数据,给每个数据项增加一个长整型标识(初始值可设置为时间戳),每次插入数据时先给已有的数据项的时间戳自增,然
原创
2022-02-12 11:33:51
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一、过期策略 定时删除 在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操
redis内存数据数据集大小升到一定大的时候，就会实行数据淘汰策略（回收策略）。1，volatile-lru：从已设置过期时间的哈希表(server.db[i].expires)中随机挑选多个key,然后在选到的key中用lru算法淘汰最近最少使用的数据2，allkey-lru：从所有key的哈希表（server.db[i].dict）中随机挑选多个key,然后再选到的key中利用lru算法淘汰最
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2023-08-30 10:50:48
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————— 两个月前 ————— 用户信息当
原创
2022-06-03 01:10:06
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class LRUCache { //哈希表+双向链表 LinkedHashMap (最近最少使用) 缓存机制 private Map<Integer,Node> map; //存储key value value为Node节点 private int capacity; //最大容量 private ...
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2021-07-16 08:26:00
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class LRUCache { //哈希表+双向链表 LinkedHashMap (最近最少使用) 缓存机制 private Map<Integer,Node> map; //存储key value value为Node节点 private int capacity; //最大容量 private ...
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2021-07-16 07:26:00
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class LRUNode{ String key; Object value; LRUNode next; public LRUNode(String key, Object value) { this.key = key; this.value = value; } } public class ...
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2021-10-19 15:10:00
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什么是LRU算法？ LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使用，在有限的内容块中存储最近使用次数最多的数据，当内容块已满时，把最少使用的数据删除以便存储新的内容。
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2019-01-10 14:55:00
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