什么是LFULeast Frequently Used 最近最少使用，表示以次数为参考，淘汰一定时期内被访问次数最少的数据如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高比LRU多了一个频次统计，需要时间和次数两个维度进行判断是否淘汰关键流程新加入数据插入到队列尾部...，需要吧引用计数初始值为 1当队列中的数据被访问后，对应的元素引用计数 +1，队列按【次数】重新排序，如果相同次数则按照时间排序当需要淘汰数据时，将排序的队列末尾的数据删除，即访问次数最少图片编码实战public...class CacheObj implements Comparable{ //定义使用的key private K key; //定义访问次数...private int count; //定义最后访问的时间 private long lastTime; public K getKey()
2.LFU算法 LFU（Least Frequently Used）最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。 ...注意LFU和LRU算法的不同之处，LRU的淘汰规则是基于访问时间，而LFU是基于访问次数的。...则重置value值；如果不存在该key，则将该key插入到到Cache中，若Cache已满，则淘汰最少访问的数据。...为了能够淘汰最少使用的数据，因此LFU算法最简单的一种设计思路就是 利用一个数组存储 数据项，用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置，然后为每个数据项设计一个访问频次，当数据项被命中时，访问频次自增...，在淘汰的时候淘汰访问频次最少的数据。
上一次，相信大家已经知道关于 LRU 页面置换算法的思想和实现了，这里可以一键直达： 【LRU】一文让你弄清 Redis LRU 页面置换算法 Redis 的淘汰策略中，关于 LFU 页面置换算法，今天咱们来捋一捋到底思想是啥...，可以如何去实现它 这就让我们进入状态吧 ✔LFU 的思想和实现 LFU 全称为：Least frequently used 含义为：使用频次最少的，即为 最不经常使用的 思想是：如果数据在一段时间被访问的次数较少...，那么在未来的一段时间，这段数据被访问的几率就会更小 可以看到 LRU 和 LFU 思想上的区别是非常明显的 LRU 强调最近最少使用，关注的是最近有没有使用过 LFU 强调的是一段时间的使用次数，关注的是频次...Redis 淘汰策略中的 LRU 和 LFU 页面置换算法的思想，演示，以及具体实现都聊了一下，如果有偏差， 还请提出，兄弟们不吝赐教哦 感兴趣的，随时可以下载源码，在你的机器上运行哦，仓库地址如下：...我是阿兵云原生，欢迎点赞关注收藏，下次见~ 文中提到的技术点，感兴趣的可以查看这些文章： 【LRU】一文让你弄清 Redis LRU 页面置换算法 什么是单点登录？什么又是 OAuth2.0？
LFU (Least Frequently Used) 是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。...LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：工作原理计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的次数。...增加计数：每次缓存项被访问时，其计数器加一。移除策略：当缓存满时，移除计数器值最小的项。如果有多个项的计数器值相同，则根据预定规则（如最早被访问的项）移除其中一个。...实现LFU算法的实现可以使用多种数据结构，如哈希表、双向链表和优先队列。以下是一种常见的实现方法：使用哈希表和优先队列：哈希表 (cache)：用于存储缓存项及其计数器。...访问缓存项：如果缓存项存在，更新其计数器并调整优先队列中的位置。如果缓存项不存在，返回未命中。应用场景LFU算法适用于以下场景： 数据访问具有明显的热点数据，且热点数据相对稳定。
LFU 算法 /** * @param {number} capacity */ var LFUCache = function (capacity) { this.map = new Map...();// 存放 key:node 的索引，便于快速访问节点 this.freqArr = new Array() // 定义一个频次数组，存放一个双向链表 this.capacity.../ 插入一个双向链表，因为 minFreq 默认设置为了 1，所以要push两次 }; /** * @param {number} key * @return {number} */ // 访问...freq，并且freq的双向链表指向为空，证明需要更新最小访问次数为最新的访问次数，避免原频次下节点删除后对应的节点已不存在 if (freq === this.minFreq && this.freqArr...lastNode = this.tail.prev this.del(lastNode) return lastNode } 源代码链接：https://leetcode.cn/problems/lfu-cache
本文讲解了操作系统中进程读内存时，维护高速缓存的页面淘汰算法，其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法，学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率的原理。...常用的页面淘汰算法有四种：最优算法、随机算法、先进先出算法和最近最少使用算法。...随机算法也是一个计算机模拟的算法，采用随机的方式进行页面淘汰，因为随机具有较大的不确定性，所以也没有多大的实际求解意义。 接下来重点讲解先进先出算法和最近最少使用算法。...---- 三、 最近最少使用算法 最近最少使用算法是每次淘汰最低频使用的数据。 这种算法不会出现倒挂现象（抖动现象）。...---- 四、总结 本文讲解了操作系统中进程读内存时，维护高速缓存的页面淘汰算法，其中重点讲解了先进先出算法和最近最少使用算法，学习高速缓存 Cache 提高程序执行效率的原理。
[译]合适以及为何使用最少使用(LFU)缓存与Golang中的实现 在过去的这些年，参与计算机科学和工程师的人们一直在努力优化各种性质。...对最不常用的缓存采取特定的实现方法，并使成员资格测试和驱逐算法具有良好的性能。并且，我们还将介绍基础知识并探究这种缓存方案可用的地方。 基础 LFU是一种缓存算法。...一旦超过了容量，讲运用驱逐算法，从缓存中挑选和过期（移除）项目。 如果你之前实现过LFU缓存，你可能已经考虑使用最小堆数据结构。因为它对数时间复杂度处理插入，删除和更新。...这种资产缓存是LFU缓存的完美用例。LFU缓存逐出算法永远不会驱逐频繁访问的资产。事实上，在这样的缓存中，谷歌的微标几乎将永远缓存，相比之下。...如果由于Reddit，Slashdot和Hackernews首页上的新产品的新登录页面而有任何图像将会访问，一旦超级风暴过去，资产将被驱逐得更快，因为访问频率将急剧下降，尽管在过去几天他们已经被访问过很多次
顺序为：C ->B ->D ->E ❞ LFU算法 定义 在「Redis」 4.0中引入了一个新的淘汰算法LFU，可以说是LRU的进阶版。...LFU算法规定的是按最近访问的频率进行淘汰，与LRU算法相比，LFU更精准的表示了一个「key」被访问的热度。 为甚么Redis要引入LFU算法呢？...如果一个「key」长时间没有没访问，只是刚刚被用户偶尔访问了一下。在LRU算法下，这个「key」是不容易被淘汰的。但如果是LFU算法，会追踪最近一段时间的访问频率。...就是说在LFU算法下，只是最近偶尔被访问一次是不足以说明这个「key」是热点数据。 算法示意图： 如图，算法将访问次数最高的放在最前面，容量满后会删除末尾的元素。...LRU算法和LFU算法有各自的特点，我们应该根据实际业务使用情况去使用。
缓存算法是指令的一个明细表，用于决定缓存系统中哪些数据应该被删去。 常见类型包括LFU、LRU、ARC、FIFO、MRU。...最不经常使用算法（LFU）： 这个缓存算法使用一个计数器来记录条目被访问的频率。通过使用LFU缓存算法，最低访问数的条目首先被移除。...这个方法并不经常使用，因为它无法对一个拥有最初高访问率之后长时间没有被访问的条目缓存负责。 最近最少使用算法（LRU）： 这个缓存算法将最近使用的条目存放到靠近缓存顶部的位置。...自适应缓存替换算法(ARC)： 在IBM Almaden研究中心开发，这个缓存算法同时跟踪记录LFU和LRU，以及驱逐缓存条目，来获得可用缓存的最佳使用。...最近最常使用算法（MRU）： 这个缓存算法最先移除最近最常使用的条目。一个MRU算法擅长处理一个条目越久，越容易被访问的情况。
概述 引起BPC的页面访问缓慢的原因有很多，可能是由于网络慢、可能是由于BPC进程太忙、也可能是由于mongo数据库性能吃紧，所以对于页面访问缓慢需要根据具体情况实施解决方案 注意：本文分析的页面访问缓慢...，仅是慢，但不报错 知识点 根据前台页面表现来大致区分一下问题的归属： 仅查询数据的页面访问缓慢 点击链接跳转时，在当前页面停留较长时间 可能是web处理不过来 可能是网络慢或忙...点击链接跳转时，页面白屏较长时间 可能是加载静态资源慢(暂时无法形成文档，需要具体分析) 点击链接跳转时，数据加载较长时间(数据加载图标时间长) 可能是mongo慢或忙...可能是jobber处理不过来(暂时无法形成文档，需要具体分析) 可能是services处理不过来 所有页面访问缓慢(包括smartdecode) 任何时间都慢，基本可以认为和数据库无关
常见的置换算法 缓存置换算法常用的策略有三种，分别是： (1) FIFO：First In First Out，先进先出策略 (2) LFU：Least Frequently Used，最不经常使用策略...LFU LFU 全称 Least Frequently Used，从名字上我们就能看出来这个算法是基于数据访问频率（次数）来淘汰数据的，也就是说系统会记录一段时间内所有数据的访问次数，当缓存区满的时候，...会优先淘汰访问次数最少的数据。...其核心思想：如果一个数据在最近一段时间内访问次数很少，则在将来一段时间内被访问的可能性也很小。显然，这是一种合理的算法，因为到目前为止最少使用的页面，很可能也是将来最少访问的页面。...LRU LRU 全称 Least Recently Used，基于数据访问历史记录来执行淘汰策略，LRU是首先淘汰最长时间未被使用的页面，这种算法把近期最久没有被访问过的页面作为被替换的页面，与LFU不一样的是
总结：常用的淘汰算法有：FIFO、LRU、LFU FIFO 算法（Fist in first out：先进先出） FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。...再进行置换时，只需把置换指针所指的数据（页面）顺次换出，并把新加入的数据插到队尾即可。 （2）缺点：这种算法有个很严重的缺点，就是会导致缺页率增加。缺页率指的是判断一个页面置换算法优劣的指标。...随着分配页面的增加，被置换的内存页面往往是被频繁访问的，因此FIFO算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存，从而导致缺页率增加。...LRU算法（Least recently used：最近最少使用） LRU算法是一种常见的缓存算法，它的思想是：最近最少使用的会被优先淘汰。...LFU算法（Least frequently used：最不常使用） LFU算法的思想是：如果一个数据在最近一段时间很少被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。
最近最久未使用页面淘汰算法（Least Recently Used，LRU） 做法：淘汰最长时间未被访问的页面 这是一种基于局部性原理的淘汰算法 LRU 算法认为：如果一个页面刚被访问过，那么不久的将来被访问的可能性就大...最近最少使用页面淘汰算法（Least Frequently Used，LFU） 做法：淘汰当前使用的最少的页面 着眼点在于页面的使用频率 LFU 算法认为：在一段时间内使用得最多的页面，将来用到的可能性就大...要实现 LFU 算法，应该为内存中每一个页面设置一个计数器，对某个页面每访问一次计数器加一，过一段时间，所有计数器清零 提示：LRU和LFU是不同的!...LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面!...LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页!
LFU 全称 Least Frequently Used，从名字上我们就能看出来这个算法是基于数据访问频率（次数）来淘汰数据的，也就是说系统会记录一段时间内所有数据的访问次数，当缓存区满的时候，会优先淘汰访问次数最少的数据...其核心思想：如果一个数据在最近一段时间内访问次数很少，则在将来一段时间内被访问的可能性也很小。显然，这是一种合理的算法，因为到目前为止最少使用的页面，很可能也是将来最少访问的页面。...毫无疑问就是3了，因为3的访问次数最少。...本文主要介绍了LFU缓存算法的简单实现和复杂度分析，LFU算法可以避免偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU算法命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重的问题。...LFU整体上在空间和时间复杂度上均高于LRU算法，这也是为什么LRU算法更受欢迎的原因，在下篇文章我们会重点介绍下如何实现一个LRU缓存。
等到下次访问该数据时，如果数据已过期，再对数据进行删除。 优点 ：对于cpu来说是非常友好的，减少了cpu资源的占有。...volatile-lru：尝试淘汰设置了过期时间的 key，最少使用的 key 优先被淘汰。没有设置过 期时间的 key： 不会被淘汰，这样可以保证需要持久化的数据不会突然丢失。...allkeys-random：对所有key随机淘汰 volatile-lfu：对设置了过期时间的key使用lfu算法进行删除 allkeys-lfu：对所有key使用lfu算法进行删除 总结：volatile-xxx...LRU：最近最少使用页面置换算法，淘汰最长时间未被使用的页面，看页面最后一次被使用到发生调度的时间长短，首先淘汰最长时间未被使用的页面。...LFU：最近最不常用页面置换算法，淘汰一定时期内被访问次数最少的页，看一定时间段内页面被使用的频率，淘汰一定时期内被访问次数最少的页
缺点： 判断一个页面置换算法优劣的指标就是缺页率，而 FIFO 算法的一个显著的缺点是，在某些特定的时刻，缺页率反而会随着分配页面的增加而增加，这称为 Belady 现象。...产生 Belady 现象现象的原因是，FIFO 置换算法与进程访问内存的动态特征是不相容的，被置换的内存页面往往是被频繁访问的，或者没有给进程分配足够的页面，因此 FIFO 算法会使一些页面频繁地被替换和重新申请内存...LFU LRU（Least Frequency Used）是一种最少使用调度策略。最少使用策略，无论是否过期，根据元素的被使用次数判断，清除使用次数较少的元素释放空间。...借助 LRU 和 LFU 基本思想实现，以获得可用缓存的最佳使用。 OPT OPT（OPTimal replacement）是一种理论上最佳的页面置换算法。...•LRU：Least Recently Used，优先替换最近最少使用的内容。•LFU：Least Frequently Used，优先替换访问次数最少的内容。
上篇文章 算法题就像搭乐高：手把手带你拆解 LRU 算法 写了 LRU 缓存淘汰算法的实现方法，本文来写另一个著名的缓存淘汰算法：LFU 算法。...从实现难度上来说，LFU 算法的难度大于 LRU 算法，因为 LRU 算法相当于把数据按照时间排序，这个需求借助链表很自然就能实现，你一直从链表头部加入元素的话，越靠近头部的元素就是新的数据，越靠近尾部的元素就是旧的数据...而 LFU 算法相当于是淘汰访问频次最低的数据，如果访问频次最低的数据有多条，需要淘汰最旧的数据。把数据按照访问频次进行排序，而且频次还会不断变化，这可不容易实现。...所以说 LFU 算法要复杂很多，labuladong 进字节跳动的时候就被面试官问到了 LFU 算法。...至此，经过层层拆解，LFU 算法就完成了。
2）allkeys-lru：移除最久未使用（使用频率最少）使用的key。推荐使用这种。 3）volatile-lru：在设置了过期时间的key中，移除最久未使用的key。...7）allkeys-lfu：移除最近最少使用的key。 8）volatile-lfu：在设置了过期时间的key中，移除最近最少使用的key。...LRU和LFU的区别： LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面!...比如有数据 1，1，1，2，2，3 此时缓存中已有（1，2） 当3加入的时候，得把前面的1淘汰，变成（3，2） LFU是最近最不常用页面置换算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定时期内被访问次数最少的页
优缺点分析 LRU的优点：LRU相比于 LFU 而言性能更好一些，因为它算法相对比较简单，不需要记录访问频次，可以更好的应对突发流量。...LFU的优点：LFU根据访问频次访问，在大部分情况下，热点数据的频次肯定高于非热点数据，所以它的命中率非常高。 LFU的缺点：LFU 算法相对比较复杂，性能比 LRU 差。...为了改进上述 LRU 和 LFU 存在的问题，前Google工程师在 TinyLfu的基础上发明了 W-TinyLFU 缓存算法。Caffine 就是基于此算法开发的。...：从所有配置了过期时间的键中驱逐使用频率最少的键 allkeys-lfu：从所有键中驱逐使用频率最少的键 最常用的就是两种 LRU 和 两种 LFU 的。...Redis 中的 LFU LFU 算法是 4.0 之后才加入进来的。
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