Adaptive Replacement Cache(ARC)是一种缓存替换算法,用于提高缓存的命中率。ARC 动态调整缓存策略,以适应实际的访问模式,从而在不确定的工作负载下表现良好。它通过同时维护两个缓存列表来追踪最近使用和频繁使用的数据块,并根据访问模式在这两个列表之间动态分配缓存空间。
ARC 使用两个LRU队列(T1和T2)和两个历史列表(B1和B2):
ARC的核心操作如下:
以下是一个简单的线程安全的ARC缓存的Go实现:
package arc
import (
"container/list"
"sync"
)
type ARC struct {
mtx sync.Mutex
capacity int
t1 *list.List
b1 *list.List
t2 *list.List
b2 *list.List
cache map[interface{}]*list.Element
}
func NewARC(capacity int) *ARC {
return &ARC{
capacity: capacity,
t1: list.New(),
b1: list.New(),
t2: list.New(),
b2: list.New(),
cache: make(map[interface{}]*list.Element),
}
}
// Get returns the item from the cache.
func (c *ARC) Get(item any) any {
c.mtx.Lock()
defer c.mtx.Unlock()
if elem, found := c.cache[item]; found {
c.t2.MoveToFront(elem)
return elem.Value
}
return nil
}
func (c *ARC) Put(item any) {
c.mtx.Lock()
defer c.mtx.Unlock()
if c.capacity == 0 {
return
}
if elem, found := c.cache[item]; found {
elem.Value = item
c.t2.MoveToFront(elem)
return
}
// not found, so add it to the cache
if c.t1.Len()+c.t2.Len() == c.capacity {
if c.t1.Len() == c.capacity {
c.removeLast(c.b1)
} else {
c.removeLast(c.t1)
}
} else if c.t1.Len()+c.b1.Len()+c.t2.Len()+c.b2.Len() >= c.capacity {
if c.t1.Len()+c.b1.Len()+c.t2.Len()+c.b2.Len() == 2*c.capacity {
c.removeLast(c.b2)
} else {
c.removeLast(c.t2)
}
}
// add the new item to the cache
elem := c.t1.PushFront(item)
c.cache[item] = elem
}
// removeLast removes the last element from the list.
func (c *ARC) removeLast(l *list.List) {
if l.Len() == 0 {
return
}
elem := l.Back()
l.Remove(elem)
delete(c.cache, elem)
}
说明:
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。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。