Java中的分段LRU Cache - 腾讯云开发者社区

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使用Python标准库functools中的lru_cache实现缓存

[n] # fib = Fib() # fib(10) == 89 这些方式毕竟还是有点繁琐，这时候就到本文的主角登场了，functools.lru_cache，看一下它的文档。.../notebook-yiSh32rr/lib/python3.6/functools.py Type: function 可以看出lru_cache使用了LRU算法，在maxsize大小的空间内缓存函数的结果...，值得一提的事函数的参数是要可以哈希的，接下来我们利用lru_cache改进我们的递归算法，非常的简单。...我们可以比较一下这几种方案的效率。 JupyterLab(8).png 可见使用lru_cache的效率是最高的，直接递归的效率低的惊人，毕竟是指数级别的时间复杂度。...lru_cache比起成熟的缓存系统还有些不足之处，比如它不能设置缓存的时间，只能等到空间占满后再利用LRU算法淘汰出空间出来，并且不能自定义淘汰算法，但在简单的场景中很适合使用，就像本文的例子中写出简单直接的递归算法而不用担心其效率

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从 LRU Cache 带你看面试的本质

二是因为这道题可难可易，可以简单到像 Leetcode 上那样把 API 什么的都已经定义好了，也可以难到把 System Design 的内容都包含进来，聊一下 Redis 中的近似 LRU 算法。...LRU Cache LRU 是什么 LRU = Least Recently Used 最近最少使用它是一种缓存逐出策略 cache eviction policies[1] LRU 算法是假设最近最少使用的那些信息...LRU Cache 那我们知道了 LRU，了解了 Cache，合起来就是 LRU Cache 了：当 Cache 储存满了的时候，使用 LRU 算法把老家伙清理出去。...这道经典题大家都知道是要用 HashMap + Doubly Linked List，或者说用 Java 中现成的 LinkedHashMap，但是，为什么？你是怎么想到用这两个数据结构的？...那其实，Java 中的 LinkedHashMap 已经做了很好的实现。但是，即便面试时可以使用它，也是这么一步步推导出来的，而不是一看到题目就知道用它，那一看就是背答案啊。

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缓存淘汰算法与 python 中 lru_cache 装饰器的实现

由于该算法的广泛使用性，我们下文将以 python 中十分常用的方法执行参数与结果的缓存 — functools.lru_cache，来详细介绍一下该算法。 2.4....LRU 的实现 — python 标准库 functools.lru_cache 装饰器的实现 python 标准库中的 functools.lru_cache 装饰器实现了一个 LRU 算法的缓存，用来缓存方法所有参数与返回值的对应关系...【初始状态】初始状态下，cache 字典为空，环形双向链表中只有 key、result 均为 None 的 root 节点【缓存命中】当插入元素命中缓存，则在链表中移除该节点，并将该节点插入 root...利用 lru_cache 优化方法执行此前我们曾经提到，由于 python 没有尾递归优化，递归执行算法效率是很低的。在此前的文章中，针对这一情况，我们自行实现了简易的尾递归优化。...一个有效的优化条件就是将这些重复调用的结果缓存起来，再次调用时直接返回即可，这正是 lru_cache 的用途。 4.2.

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用functools.lru_cache实现Python的Memoization

用functools.lru_cache实现Python的Memoization 现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数，我会告诉你，你可以使用Python的functools.lru_cache...我发现functools.lru_cache是一个很好的例子。lru_cache装饰器是Python标准库实现的易于使用的记忆功能。...这一次，我会告诉你如何使用functools.lru_cache装饰器添加记忆：请注意我给lru_cache传递的maxsize参数是同时来限制存储在缓存中的项目数量。...不同的是，在这个例子中，我在函数定义的时候使用了@lru_cache装饰器。这意味着这次递归调用fibonacci()也在缓存中查找。...通过@lru_cache装饰器装饰fibonacci()函数，我基本上把它变成了一个动态编程解决方案，每个子问题只需要存储一次子问题解决方案，并在下次尝试解决相同问题时从缓存中查找结果。

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python lru_cache把重复计算的值缓存

functools.lru_cache() 把重复计算的值缓存，对于经常调用的某个函数添加该装饰器递归类的可以使用 import time import functools def clock...0.8fs] %s(%s) -> %r ' % (elapsed, name, arg_str, result)) return result return clocked @functools.lru_cache

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LRU算法的Java实现

key中按照最近最少使用LRU原则剔除key，释放空间volatile-lru：易失key的LRU仅以设置过期时间key范围内的LRU(如均为设置过期时间，则不会淘汰)allkeys-random：所有...的效果左上-理论LRU效果；右上-Redis3.0中的近似LRU(采样值10)；左下-Redis2.8中的近似LRU(采样值5)；右下-Redis3.0中的近似LRU(采样值5) 浅灰色-被淘汰；灰色...好采样值越高越结果越接近理论LRU（但是采样值越高效率低）差不多采样率5就已经足够准确了，当然使用10已经基本接近理论LRU结果，但是损失效率Java中的LRU实现思路根据LRU算法，在Java中实现需要这些条件...使用）顺序排序数据量超过一定阈值后，需要删除Least Recently Used数据Java中一个简单的LRUCache实现对于上述的实现思路，java.util.LinkedHashMap已经实现了其中的...size() > MAX_CACHE_SIZE;}}

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内存lru file比cache大的一种场景介绍

)+Inactive(anon)大，推测是有部分anon page被统计到lru file page里，但是没有统计到lru anon中去。...搜下内核代码确实有相关的逻辑会将内存从LRU active annon移到lru inactive file的情况(但是这部分内存不会统计到cache里，这也是导致meminfo统计到的cache值比inactive...file + active file小的原因)： static void lru_lazyfree_fn(struct page *page, struct lruvec *lruvec) {...(page, lruvec, LRU_INACTIVE_ANON + active); //这里从LRU的active anon...执行drop cache并不会释放这部分内存，进程退出后这部分内存会自动释放回收，另外当系统内存紧张也就是出现低于水位线时该部分内存也会有机会被回收 MADV_FREE特性在linux 4.5内核版本才开始生效

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LRU Cache：高频访问数据的“智能保鲜舱”与经典淘汰艺术

一.什么是LRUCacheLRU是LeastRecentlyUsed(最近最少使用)的缩写;它是一种Cache替换算法，即当Cache空间不足时，决定淘汰哪些数据的策略。...什么是Cache(狭义)：指的是位于CPU和主存(内存)之间的快速RAM。与系统主存（通常使用DRAM技术）不同，Cache通常使用昂贵但更快的SRAM技术。...什么是Cache(广义)：指的是位于速度相差较大的两种硬件之间，用于协调两者数据传输速度差异的结构。Cache的其他应用场景：内存与硬盘之间存在Cache。...Cache容量有限，存满后需淘汰旧内容以容纳新内容；淘汰“最近最少使用”（即最久未使用）的内容；“LRU”直译为“最近最少使用”，但“最久未使用”更直观，强调淘汰长时间未被访问的数据；通过优先保留高频访问数据...机制更新缓存中节点的哈希表list>_list;//记录lru节点的链表int_capacity;};四.简单测试效果1.基础功能&LRU淘汰机制：这里通过LRU的满额度的冷数据淘汰机制的显示

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Java Cache之 Guava Cache的简单应用.

一: 什么是Guava Guava工程包含了若干被Google的 Java项目广泛依赖的核心库，例如：集合 [collections] 、缓存 [caching] 、原生类型支持 [primitives...所有这些工具每天都在被Google的工程师应用在产品服务中。...缓存中存放的数据总量不会超出内存容量。（Guava Cache是单个应用运行时的本地缓存。它不把数据存放到文件或外部服务器。...在pom文件中引入Guava Cache的坐标: com.google.guava guava中，除了要注意回收也是在重量逼近限定值时就进行了，还要知道重量是在缓存创建时计算的，因此要考虑重量计算的复杂度。

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LRU的理解与Java实现

其实很多老外发明的词直译过来对于我们来说并不是特别好理解，甚至有些词并不在国人的思维模式之内，比如快速排序中的Pivot，模拟信号中的Analog 等等。...其实LRU这个概念映射到现实生活中非常好理解，就好比说小明的衣柜中有很多衣服，假设他的衣服都只能放在这个柜子里，小明每过一阵子小明就会买新衣服，不久小明的衣柜就放满了衣服。...这个小明想了个办法，按照衣服上次穿的时间排序，丢掉最长时间没有穿过那个。这就是LRU策略。映射到计算机概念中，上述例子中小明的衣柜就是内存，而小明的衣服就是缓存数据。我们的内存是有限的。...所以对于LRU的抽象总结如下：缓存的容量是有限的当缓存容量不足以存放需要缓存的新数据时，必须丢掉最不常用的缓存数据实现理解了LRU的原理之后，想要将其转换为代码并不是一件很困难的事。...添加时间戳的方式为我们的数据带来了麻烦，我们并不太好在缓存数据中添加时间戳的标识，这可能需要引入新的包含时间戳的包装对象。而且我们的需要只是找到最久没用使用的缓存数据，并不需要精确的时间。

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【Oracle】-【LRU和DBWR】-LRU算法与DBWR中的应用

为了减少与理想算法的差距，又出现了各种精妙的算法，LRU就是其中一个。...它是基于：前面内存中的数据很可能在后面频繁使用，反过来说，已经很久没用的内存中数据可能在未来较长时间内不会被用到，这是著名的局部性原理，比内存速度还要快的cache，也是基于同样的原理运行的。...因此我们只需要在每次内存调换时，找到最近最少使用的内存数据调出内存，这就是LRU算法的内容。...有的书中提到的“如果数据库空运转，最终DBWR会将全部缓冲区存储区写入磁盘”，DBWR会将dirty缓冲区写入磁盘，使用的是LRU算法，如上原理所述，根据DBWR触发的若干条件，外加LRU算法，DBWR...当然会将全部buffer cache写入磁盘。

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Spring中的Cache

在其父类AdviceModeImportSelector的selectImports方法中，最终会回调子类的selectImports方法 @Override public final String[]...SpringAOP的起点就是在AbstractAutoProxyCreator中的postProcessAfterInitialization方法中，创建代理之前有个前置校验，如下： protected...属性=BeanDefinition.ROLE_INFRASTRUCTURE的时候才会为这个bean创建代理对象 ProxyCachingConfiguration 上面已经创建了一个针对于Cache的AutoProxyCreator...extends Cache> caches; private final Collection cacheNames; } LinkedMultiValueMap中维护的是:...属性为true，则清除缓存； 3、根据@Cacheable注解，尝试从缓存中获得key对应的值：如果命中，包装返回值；如果没有命中，执行名表方法的到返回值，然后包装返回值； 4、如果@Cacheable

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Linux系统中的Page cache和Buffer cache

used2：也就是第一行中的used – buffers - cached也是实际使用的内存总量。...Page cache是磁盘数据在内存中的缓存，而swap cache则是交换分区在内存中的临时缓存。...共享内存中的页通常都位于page cache，私有内存映射只要没有修改，也位于page cache。当进程试图修改一个私有映射内存页时，内核就把该页进行复制，并在页表中用复制的页替换原来的页。...当page cache的数据需要刷新时，page cache中的数据交给buffer cache，但是这种处理在2.6版本的内核之后就变的很简单了，没有真正意义上的cache操作。...Buffer cache是针对磁盘块的缓存，也就是在没有文件系统的情况下，直接对磁盘进行操作的数据会缓存到buffer cache中，例如，文件系统的元数据都会缓存到buffer cache中。

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Linux系统中的Page cache和Buffer cache

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Java的ConcurrentHashMap是使用的分段锁？

了不起在前两天的时候给大家讲述了关于这个 Java 的公平锁，非公平锁，共享锁，独占锁，乐观锁，悲观锁，递归锁，读写锁，今天我们就再来了解一下其他的锁，比如，轻量级锁，重量级锁，偏向锁，以及分段锁。...轻量级锁 Java的轻量级锁（Lightweight Locking）是Java虚拟机（JVM）中的一种优化机制，用于减少多线程竞争时的性能开销。...偏向锁在Java中，偏向锁（Biased Locking）是Java虚拟机（JVM）为了提高无竞争情况下的性能而引入的一种锁优化机制。...分段锁在Java中，"分段锁"并不是一个官方的术语，但它通常被用来描述一种并发控制策略，其中数据结构或资源被分成多个段，并且每个段都有自己的锁。...我们看一个分段锁实现安全计数器的代码： import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock

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springboot中的cache（二）

springboot 自定义 cache 原理：在 SpringBoot 的 Cache 中，会默认使用 SimpleCacheManager, 生成一个 KeyGenerator()，将数据保存在 ConcurrentMap...中也就是重写一个 MyCacheConfig类，来覆盖 @EnableCaching默认的方法 ?...访问来到了自定义的配置的 cache，说明配置成功 ?...在 spring 配置文件中定义，必须指定至少一个例如 @Cacheable(value=”mycache”)@Cacheable(value={”cache1”,”cache2”} key 缓存的...@CachePut 注释，这个注释可以确保方法被执行，同时方法的返回值也被记录到缓存中，实现缓存与数据库的同步更新。

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springboot中的cache（三）

https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/103656959 CSDN 今天 redis+cache Redis 是一个高性能的 key-value...向集合中添加多次相同的元素，集合中只存在一个该元素。在实际应用中，这意味着在添加一个元素前不需要先检查元素是否存在。...Pom.xml 中引用相关的依赖 <!...=0 补充：在 Java 中操作 redis 是 StringRedisTemplate 与 RedisTemplate StringRedisTemplate 与 RedisTemplate 区别点...中的， ?

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Nop中的Cache浅析

Nop中定义了ICacheManger接口，它有几个实现，其中MemoryCacheManager是内存缓存的一个实现。...，在需要的地方构建cache key然后调用ICacheManger接口存储起来： var cachedModel = _cacheManager.Get(cacheKey, () =>...当你缓存一个Blog的列表，如果后面对某个Blog进行Update的时候，你就有两个选择：1.更新这个Blog的cache 2.移除所有关于Blog的cache。...Nop选择的是后者，因为第一种方案实现起来的代价有点大，你可能需要给单独每个Blog指定一个Key来缓存起来，或者遍历所有关于Blog的cache。...这些消费者其实并未主动的去注册订阅，而是通过反射在启动的时候自动加载进IoC容器里的，当需要使用的时候通过接口直接取出来使用。

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Springboot中的cache（一）

springboot2.0加cj（mysql驱动） spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver #我把ip去掉了，33306是我docker中的...对应的 employee 类的字段，后面代码直接 ALT+INS补充 getting, setting，和 tostring方法 ? cache 的体验 ?...) { return employeeService.getEmpByLastName(lastName); } } 缓存用 @Cacheable 封装在 server 服务中的...源码中使用的是 SimpleCacheConfiguration 运行流程：方法运行之前，先去查询 Cache（缓存组件），按照 cacheNames 指定的名字去缓存中获取（CacheManager...去 Cache 中查找缓存的内容，使用一个 key（默认是方法的参数），其中 key 是按照某种策略生成的，默认是使用 SimpleKeyGenerator 生成的。

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浅谈内存管理中的分页和分段

MMU的内存管理机制在x86体系结构下CPU对内存寻址都是通过分段和分页方式进行，在保护模式下，一个段的可以理解为基地址+段的界线+类型。...进程的虚拟地址就是在段中的偏移量;线性地址就是在某个段中基地址+偏移地址得出的地址;在x86中MMU提供了分页机制,如果未开启，那么线性地址就是物理地址;反之需要经过分页机制换算后，线性地址才能转为物理地址...MMU对于内存的管理主要是分段和分页,CPU把生成的逻辑地址交给MMU内的分段单元，分段单元为每个逻辑地址生成一个线性地址，然后再将线性地址交给MMU的分页单元，最终生成物理内存的地址。...80x86的分页机制是由CR0寄存器中的PG位开启，如果PG=1则开启分页机制，把线性地址转为物理地址;如果PG=0,禁用分页机制，直接把分段单元产生的线性地址当做物理地址使用。...32位或者64位系统的逻辑地址中，经过分段单元，把逻辑地址转换为线性地址，在由分页单元,根据这个地址去查找对应多级页目录，根据页目录查找页表，最终得到物理地址。

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使用Python标准库functools中的lru_cache实现缓存

从 LRU Cache 带你看面试的本质

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