LRU演算法 快取演算法

lru演算法主要用於快取演算法，在節省資源的情況下提高資料訪問效率

篩選熱點資料：對不斷訪問的資料進行篩選淘汰，剩下的資料就為熱點資料；相對而言，釋放最近未被訪問資料占用的空間也是採用lru演算法。

1 lru的實現——鍊錶

使用乙個鍊錶儲存快取資料

（1）新資料插入到鍊錶頭部；

（2）每當快取命中（即快取資料被訪問），則將資料移到鍊錶頭部；

（3）當鍊表滿的時候，將鍊錶尾部的資料丟棄。

鍊錶實現的優缺點：

2 lru的實現——雜湊鍊錶

當乙個位置被命中之後，就將該位置調整到煉表頭的位置，新加入的資料也直接加到煉表頭中。這樣，在多次進行cache操作後，最近被命中的，就會被向煉表頭方向移動，而沒有命中的，就向鍊錶後面移動，鍊錶尾則表示最近最少使用的資料。當需要替換內容時候，鍊錶的最後位置就是最少被命中的位置，我們只需要淘汰鍊錶最後的部分即可。

使用雜湊鍊錶的好處就是在命中資料時，無序遍歷鍊錶。

參考部落格：

LRU快取演算法

為什麼要有lru快取演算法 我們用快取來存放以前讀取的資料，而不是直接丟掉，這樣，再次讀取的時候，可以直接在快取裡面取，而不用再重新查詢一遍，這樣系統的反應能力會有很大提高。但是，當我們讀取的個數特別大的時候，我們不可能把所有已經讀取的資料都放在快取裡，畢竟記憶體大小是一定的，我們一般把最近常讀取的...

快取淘汰演算法 LRU演算法

lru least recently used，最近最少使用 演算法根據資料的歷史訪問記錄來進行淘汰資料，其核心思想是 如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也更高 最常見的實現是使用乙個鍊錶儲存快取資料，詳細演算法實現如下 新資料插入到鍊錶頭部 每當快取命中 即快取資料被訪問 則將資料移到鍊錶...

LRU演算法 快取淘汰演算法

lru least recently used，最近最少使用 演算法根據資料的歷史訪問記錄來進行淘汰資料，其核心思想是 如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也很高 反過來說 如果資料最近這段時間一直都沒有訪問,那麼將來被訪問的概率也會很低 兩種理解是一樣的 常用於頁面置換演算法，是為虛擬頁式儲...