LRU（Least Recently Used）算法是一种缓存淘汰算法，常用于缓存系统中，通过保留最近使用的数据而淘汰最久未使用的数据，以提高缓存的命中率。LRU算法的核心思想是基于时间局部性原理：最近访问的数据在未来会被再次访问。
① 判断置换算法好坏的标准： 具有较低的页面置换频率。 ② 内存抖动： 页面的频繁更换，导致整个系统效率急剧下降，这个现象称为内存抖动。 一、最佳置换算法 1.作用 其所选择的被淘汰页，
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略，原理不难，但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧，需要对数据结构进行层层抽象和拆解，本文 labuladong 就给你写一手漂亮的代码。
最近有个小伙伴跟我诉苦，说他没面到LRU，他说他很久前知道有被问过LRU的但是心想自己应该不会遇到，所以暂时就没准备。
LRU 算法就是一种缓存淘汰策略，原理不难，但是面试中写出没有 bug 的算法比较有技巧，需要对数据结构进行层层抽象和拆解，本文就带你写一手漂亮的代码。
在进程运行过程中，若其所要访问的页面不在内存而需把它们调入内存，但内存中已无空闲空间时，为了保证该进程能正常运行， 系统必须从内存中调出一页程序或数据到磁盘的对换区中。但应将哪个页面调出，需根据一定的算法来实现。 常见的页面置换算法有： 1. 最佳置换算法（Optimal） 从内存中移除永远都不再需要的页面或者说是未来最长时间内不再被访问的页面，如果这样的页面存在，则选择最长时间不需要访问的页面。采用最佳置换算法，可以保证较低的页面更新频率。从理论上讲，由于无法预知哪一个页面是未来最长时间内不再
而Cache的容量有限，那如果cache满了怎么办？ 当Cache的容量用完后，而又有新的内容需要添加进来时， 就需要挑选并舍弃原有的部分内容，从而腾出空间来放新内容。 那应该选取那一部分的内容和新内容进行替换呢？这就涉及到cache的替换算法，而LRU Cache就是cache替换算法中的一种！ LRU Cache 的替换原则就是将最近最少使用的内容替换掉。其实，LRU译成最久未使用会更形象， 因为该算法每次替换掉的就是一段时间内最久没有使用过的内容。
文章目录 知识总览 1. 最佳置换算法（OPT) 2. 先进先出置换算法（FIFO) 3. 最近最久未使用置换算法（LRU) 4. 时钟置换算法（CLOCK) 5. 改进型的时钟置换算法 知识回顾与
LRU 最近最少使用，是一种常见的淘汰（置换）算法，选择最近最久未使用的予以淘汰。常用于内存管理。
上周参加一个云原生 DevOps 开发的面试，第一轮面试问一些技能、项目相关问题，最后留了 20 分要求用 Golang 实现 LRU。
系统的内存并不是无限大，操作系统会为每个程序分配内存，当访问的地址块不在内存中，就要从外存（即硬盘，U盘等）调入，这就是所说的缺页异常。
考虑这样一种情况：刚刚从内存中换出到磁盘的页面马上又要被重新换入到内存中，刚刚从磁盘中换入到内存的页面马上就要被换出来。这种频繁的页面调度行为称为抖动。这是页面置换过程中一种最糟糕的情形。
LRU（Least Recently Used，最近最久未使用算法）是一种常见的缓存淘汰算法，当缓存满时，淘汰最近最久未使用的元素，在很多分布式缓存系统（如Redis, Memcached）中都有广泛使用。其基本思想是如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么可以认为在将来它被访问的可能性也很小。因此，当缓存满时，最久未被访问的数据最先被淘汰。具体做法是将最近使用的元素存放到靠近缓存顶部的位置，当一个新条目被访问时，LRU 将它放置到缓存的顶部。当缓存满时，较早之前访问的条目将从缓存底部被移除。
在《Redis 数据缓存满了怎么办？》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。
页面置换算法是在当进程运行过程中，若其要访问的页面不在内存且内存已满时，要决定将哪个页面换出的算法。常见的页面置换算法包括最佳置换、先进先出置换、最近最久未使用置换和Clock置换等。本次的实验实现的算法包括最佳置换算法（OPT）、先进先出置换算法（FIFO）和最近最久未使用算法（LRU）。
算了吃啥午餐啊，我直接放大招，把我自己整理的所有操作系统八股文一次性放出来给大家好了！
1 什么是LRU Cache 在LeetCode上有一个LRU Cache实现的题目 Design and implement a data structure for Least Recently Used (LRU) cache. It should support the following operations: get and set. get(key) - Get the value (will always be positive) of the key if the key exists
众所周知，Python 语言灵活、简洁，对程序员友好，但在性能上有点不太令人满意，这一点通过一个递归的求斐波那契额函数就可以说明：
leetCode（https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/）
要说计算机系统里，什么技术把tradeoff体现的淋漓尽致，那肯定是缓存无疑。为了协调高速部件和低速部件的速度差异，加入一个中间缓存层，是解决这种冲突最有效的方案。
当缺页中断发生, 需要调入新的页面而内存已满时, 选择内存当中哪个物理页面被置换.
进程运行时，若其访问的页面不在内存而徐将其调入，但内存已无空闲时间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区。 而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。好的页面置换算法应有较低的页面更换频率，也就是说，应将以后不会再访问或者较长时间不会再访问的页面先调出。
这里作者就先实现了两种置换方法 第一种就是先进先出算法 第二种就是最久未使用算法 首先看到先进先出，我们最容易想到的就是队列了，所以实现起来比较简单 第二个就是最久未使用，这里面的难点就是在如何判断哪个页号是最久未使用的那个，以及每次不管页号是否在内存中，都需要进行的操作。这里作者就不讲解了， 下面的源代码中会详细讲解。
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
在计算机软件领域，缓存（Cache）指的是将部分数据存储在内存中，以便下次能够更快地访问这些数据，这也是一个典型的用空间换时间的例子。一般用于缓存的内存空间是固定的，当有更多的数据需要缓存的时候，需要将已缓存的部分数据清除后再将新的缓存数据放进去。需要清除哪些数据，就涉及到了缓存置换的策略，LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是很常见的一个，也是 Python 中提供的缓存置换策略。
就是⼀种缓存淘汰策略。计算机的缓存容量有限，如果缓存满了就要删除⼀些内容，给新内容腾位置。但问题是，删除哪些内容呢？我们肯定希望删掉哪些没什么⽤的缓存，⽽把有⽤的数据继续留在缓存⾥，⽅便之后继续使⽤。LRU 缓存淘汰算法就是⼀种常⽤策略。LRU 的全称是 Least Recently Used，也就是淘汰掉最近最久未使用的缓存。
缺页中断（英语：Page fault，又名硬错误、硬中断、分页错误、寻页缺失、缺页中断、页故障等）指的是当软件试图访问已映射在虚拟地址空间中，但是目前并未被加载在物理内存中的一个分页时，由中央处理器的内存管理单元所发出的中断。
大家好，我是柒八九。在前天(周六)利用一天的时间，看了关于前端工程化的相关书籍和知识点，里面涉及到很多关于工程化的细节点和设计细节。但是其中有一点，说到关于「客户端缓存」
通过请求页式存储管理中页面置换算法模拟程序，了解虚拟存储技术的特点，掌握请求页式存储管理的页面置换算法。
在设置key的过期时间的同时，为该key创建一个定时器，让定时器在key的过期时间来临时对key进行删除。 优点： 保证内存被尽快释放。 缺点： 1)若过期key很多，删除这些key会占用很多的CPU时间，在CPU时间紧张的情况下，CPU不能把所有的时间用来做要紧的事儿，还需要去花时间删除这些key。 2)定时器的创建耗时，若为每一个设置过期时间的key创建一个定时器（将会有大量的定时器产生），性能影响严重。
Redis缓存作为提高系统性能最好的方式相信大家对其一定不陌生，各位作为秃头老码农不仅需要掌握Redis的基础用法还得了解Redis的相关原理，比如Redis过期策略和内存淘汰机制。
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作，开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率，也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
上篇博客作者只介绍了两种算法 下面作者介绍另外两种算法 第一种就是最佳置换算法，这种算法只在理论成立，但是在实际操作中是无法进行操作的，他的理念就是，每次置换的时候是置换出将来最晚使用的页号，所以可以达到最大程度上的节约置换的操作 第二种就是最少使用算法，主要是通过计数每个页号在一定时间内出现的次数，然后置换出出现次数最少的那一个页号，也就相当于是出现频率的意思，这种算法要记得和最近最久未使用算法进行区别,最久未使用算法的意思是，每次置换出队列中没有被使用的时间最长的元素，这里强调的是时间的最长 详细的可以看下面的源代码：
模拟实现的算法：FIFO，Optimal（最佳置换），LRU，Clock，改进的Clock算法 一、先入先出（FIFO）: 最简单的页面置换算法是先入先出（FIFO）法。这种算法的实质是，总是选择在主存中停留时间最长（即最老）的一页置换，即先进入内存的页，先退出内存。理由是：最早调入内存的页，其不再被使用的可能性比刚调入内存的可能性大。建立一个FIFO队列，收容所有在内存中的页。被置换页面总是在队列头上进行。当一个页面被放入内存时，就把它插在队尾上。 这种算法只是在按线性顺序访问地址空间时才是理想的，否则
计算机硬件中，内存是一种十分昂贵的资源，而Redis又是一个相当消耗内存的数据库。Redis中有下列两种方式，使得写入内存的数据能够被清理：
LRU 是 Least Recently Used 的缩写，即最近最少使用，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。该算法赋予每个页面一个访问字段，用来记录一个页面自上次被访问以来所经历的时间 t，当须淘汰一个页面时，选择现有页面中其 t 值最大的，即最近最久未使用的页面予以淘汰。-百科 上面是对操作系统中 LRU 算法的阐述，本文说的 LRU 主要是指该算法在业务层的缓存算法中的应用，总而言之，基本的实现逻辑是一样的。
里面介绍了个心跳服务的宕机判断算法，当时只是理论分析了下使用 LRU 算法来实现，没有手撕代码。
程序执行时会呈现出局部性规律，即在一较短的时间内，程序的执行仅局限于某个部分，相应地，所访问的存储空间也局限于某个区域。
◆ 前言 本文参考源码版本 redis6.2 Redis 基于内存设计，所有数据存放在内存，随着时间推移，内存占用也越来也高 ... 由于内存容量这个物理限制，我们需要在内存使用量达到一定比例后，做一些内存清理工作，以保证有足够的空间来完成正常的处理。 在 Redis 中，完成这个工作的就是本文的主角 ------- Redis 内存淘汰机制。 一定比例：在 redis 中就是 maxmemory 阈值 淘汰策略：在 redis 中目前有两种流行的算法：LRU 与 LFU 算法 如果让你来设计一款内存淘汰策
这个算法的思想就是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。所以，当指定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。
<keep-alive>是vue源码中实现的一个组件， 我们可以从源码入手进行分析，基于vue 2.6.11 版本, 源码位置src/core/components/keep-alive.js[2]
Vue3的内置KeepAlive组件是一个高效且实用的抽象组件，它能够优化组件性能，减少频繁卸载和挂载DOM所带来的开销。对于一些复杂的、需要长时间计算或获取数据的组件，使用KeepAlive可以极大提高用户体验。接下来我们将通过剖析KeepAlive组件的源码，来深入理解其背后的实现原理，主要分析组件渲染、缓存处理、props参数的处理，以及组件卸载过程。
LRU 算法全称是最近最少使用算法（Least Recently Use），是一种简单的缓存策略。顾名思义，LRU 算法会选出最近最少使用的数据进行淘汰。
FIFO（First in First out），先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想，比如作业调度（先来先服务），为什么这个原则在很多地方都会用到呢？因为这个原则简单、且符合人们的惯性思维，具备公平性，并且实现起来简单，直接使用数据结构中的队列即可实现。
为了达到降低随后发生缺页中断的次数或者概率，人们设计出了各种各样的页面替换算法，这些算法大致可分为公平算法和非公平算法。
LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法是一种常用于缓存管理的算法，用于在缓存空间有限的情况下，决定哪些数据应该被移除。它的基本思想是：如果一个数据最近被访问过，那么在将来一段时间内它被再次访问的概率较高。因此，当缓存已满，需要移除数据时，优先移除那些最近最少被使用的数据。
Redis 和 MySQL 是面试绕不过的两座大山，他们一个是关系型数据库的代表（MySQL），一个是键值数据库以及缓存中间件的一哥。尤其 Redis 几乎是所有互联网公司都在用的技术，比如国内的 BATJ、新浪、360、小米等公司；国外的微软、Twitter、Stack Overflow、GitHub、暴雪等公司。我从业了十几年，就职过 4、5 家公司，有的公司用 MySQL、有的用 SQL Server、甚至还有的用 Oracle 和 DB2，但缓存无一例外使用的都是 Redis，从某种程度上来讲 Redis 是普及率最高的技术，没有之一。
在我们这个日益追求高效的世界，我们对任何事情的等待都显得十分的浮躁，网页页面刷新不出来，好烦，电脑打开运行程序慢，又是好烦！那怎么办，技术的产生不就是我们所服务么，今天我们就聊一聊缓存这个技术，并使用我们熟知的数据结构--用链表实现LRU缓存淘汰算法。
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