MRU(Most Recently Used)算法是一种缓存替换策略,与LRU(Least Recently Used)算法相反。MRU算法优先移除最近使用的缓存项,而保留较久未使用的缓存项。MRU算法适用于某些特定的访问模式,例如当数据访问具有较强的局部性时,MRU可能比LRU更有效。
MRU算法的核心思想是,当缓存需要淘汰旧条目时,选择最近使用过的条目进行淘汰。这种策略基于一种假设,即最近被使用的条目将来不太可能会再次被访问。因此,优先淘汰这些条目可以提高缓存的命中率。
MRU算法适用于某些特定的访问模式。例如,当数据访问存在“短期集中访问”特性时,即某段时间内某些数据被频繁访问,但之后很长一段时间内不会再被访问,这种情况下MRU可能比LRU更有效。
MRU算法的实现通常涉及以下步骤:
优点:
缺点:
package mru
import (
"container/list"
"sync"
)
// MRUCache represents a Most Recently Used (MRU) cache.
type MRUCache struct {
mtx sync.Mutex
capacity int
cache map[any]*list.Element
list *list.List
}
// NewMRUCache creates a new MRUCache with the given capacity.
func NewMRUCache(capacity int) *MRUCache {
return &MRUCache{
capacity: capacity,
cache: make(map[any]*list.Element),
list: list.New(),
}
}
// Get returns the item from the cache.
// This function is safe for concurrent access.
func (c *MRUCache) Get(item any) any {
c.mtx.Lock()
defer c.mtx.Unlock()
node, exists := c.cache[item]
if exists {
return node.Value
} else {
return nil
}
}
// Add adds the given item to the cache.
// This function is safe for concurrent access.
func (c *MRUCache) Put(item any) {
c.mtx.Lock()
defer c.mtx.Unlock()
// if capacity is 0, nothing can be added, so just return
if c.capacity == 0 {
return
}
// check if the item is already in the cache
if node, exists := c.cache[item]; exists {
node.Value = item
c.list.MoveToFront(node)
return
}
// if the cache is full, remove the front element
if c.list.Len() == c.capacity {
elem := c.list.Front()
c.list.Remove(elem)
delete(c.cache, elem.Value)
}
// add the new item to the back of the list
node := c.list.PushFront(item)
c.cache[item] = node
}
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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