什么是LRU？全名(Least recently used 最近最少使用)，非常经典的一种算法，像MySQL的Buffer Pool中以及redis的删除策略使用的都是这个。前一篇文章说过MySQL的Buffer Pool和redis都是基于内存的，且内存大小都是有限的。所以当内存空间不足时，需要淘汰一些很少使用的数据，释放内存空间给热点数据使用。LRU是一种缓存的置换算法，一种数据淘汰策略，所以
从Redis看淘汰算法虽然「Redis」有自己的过期策略来删除过期的数据（惰性删除和抽样删除）。这其中具体的删除原理本章不做详细介绍。但是也会存在Redis删不过来导致内存占满的情况。所以「Redis」使用了一些淘汰算法来处理这些来不及删除的数据。下面我们来说说「LRU」淘汰算法。LRU算法定义「LRU」算法中，需要有一个链表来存放数据，当某个元素被访问时，这个元素会被移动到表头。当空间满了，会剔
Redis中的lru算法实现发布于 2019-02-18目录LRU是什么mysql innodb的buffer pool使用了一种改进的lru算法:Redis中的实现redisObj结构体(保存lru时间戳)Redis2.8之前的简单版Redis3.0 改进版(pool)测试淘汰效果LFU算法算法验证 LRU vs LFU参考链接首发于 ...LRU是什么lru(least recent
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2023-08-15 17:05:54
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LRU算法实现什么是LRU算法LRU是什么？按照英文的直接原义就是LeastRecentlyUsed,最近最久未使用法，它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的：最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。基于这个思想,会存在一种缓存淘汰机制，每次从内存中找到最久未使用的数据然后置换出来，从而存入新的数据！它的主要衡
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2021-06-08 09:21:41
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LRU 算法的核心思想：在 put 和 get 时，需要将该节点移动到首位置。当超出容量时，需要删除尾节点。
原创
2022-06-23 09:54:35
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Redis底层数据结构
目标：
掌握Redis数据类型的底层数据结构
理解LRU
能够编写Redis事务处理，理解弱事务
理解Redis乐观锁及秒杀的实现
Redis内存模型
Redis内存统计
127.0.0.1:6379># Memoryinfo memory
#Red
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2023-06-17 19:50:08
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在讨论Redis内存管理中的LRU算法之前，先简单说一下LRU算法：LRU算法：即Least Recently Used，表示最近最少使用页面置换算法。是为虚拟页式存储管理服务的，是根据页面调入内存后的使用情况进行决策了。由于无法预测各页面将来的使用情况，只能利用“最近的过去”作为“最近的将来”的近似，因此，LRU算法就是将最近最久未使用的页面予以淘汰，类似于末尾淘汰制。比如：
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2023-08-14 15:18:07
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1 标准LRU的实现原理LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。LRU会使用一个链表维护缓存中每个数据的访问情况，并根据数据的实时访问，调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置
原创
2022-01-10 14:07:08
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1 标准LRU的实现原理LRU，最近最少使用（L
原创
2022-01-05 14:43:07
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Redis简介Redis是一种基于键值对的NoSQL数据库，redis的值支持string，hash，list，set，zset，Bitmaps，HyperLogLog，GEO等。Redis常作为分布式系统架构中的缓存，也可做简单的消息队列服务。效率高的原因数据存放在内存中C语言编写单线程架构：1.基于epoll的I/O多路复用技术非阻塞I/O（类似于java NIO） 2.单线程避免了线程切换和
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2023-06-18 15:21:03
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LRU 原理（Least Recently Used） 基于 HashMap 和 双向链表 实现 LRU Redis 中如何实现 LRU ...
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2021-09-20 16:34:00
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一开始遇到的重复提交的bug，前端可以做到控制，但是后端做个控制就更好了。于是就有了这次的学习。一、重复提交想法是将request的uri和body做sha，存放在缓存中(内存，redis)，做key。给每个session做一个唯一标识符，做value。判断是否重复提交，判断相同key的value是否一致就可以了。其中 FormHttpMessageConverter.DEFAULT_CHARSE
1 概述LRU（Least Recently Used）算法是一种缓存淘汰算法，被用于操作系统和Redis数据库中。LRU核心思想是如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高。即当系统的缓存过大，达到删除缓存的阀值时，最先删除最久没有被使用过的数据。LRU的底层是由哈希算法+链表组成的。哈希算法具有查找高效的优点，却没法保存添加顺序，因此采用链表记录数据的使用顺序。说白了就是数据被存为两份，
本文基于LeetCode第146. LRU 缓存机制进行实现。题目运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。实现 LRUCache 类：LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
原创
2021-10-08 16:52:14
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# LRU算法的Java实现
## 1. 概述
在本文中，我们将介绍如何使用Java实现LRU（最近最少使用）算法。LRU算法是一种常用的缓存淘汰策略，它根据数据的访问顺序来决定是否将数据从缓存中移除。
## 2. 算法流程
下面是LRU算法的基本流程：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 访问一个数据
op2=>operation: 检查数据是否
原创
2023-08-09 07:17:27
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LRU原理LRU（Least Recently Used）是一种常见的页面置换算法，原理就是，当数据在最近一段时间经常被访问，那么它在以后也会经常被访问。这就意味着，如果经常访问的数据，我们需要然其能够快速命中，而不常访问的数据，我们在容量超出限制内，要将其淘汰。LRU的思路对于这种类似序列的结构我们一般可以选择链表或者是数组来构建。1. 数组 查询比较快，但是对于增删来说是一个不是一个好的选择。
近期使用springboot集成ehcache实现缓存，spring还支持使用简单ConcurrentMapCache实现，底层就是用ConcurrentHashMap实现。ehcache相对来说比较重，加pom依赖下载了很长时间，但是ehcache有很多可配置的选项，其中包括缓存达到一定大小淘汰的算法的选择。包括了FIFO、LRU、LFU可以根据不同的业务场景选择。一、LRU的实现比较简单，因为
LRU(Least Recently Used)，即最近最少使用，是一种缓存置换算法。在使用内存作为缓存的时候，缓存的大小一般是固定的。当缓存被占满，这个时候继续往缓存里面添加数据，就需要淘汰一部分老的数据，释放内存空间用来存储新的数据。这个时候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一个数据在最近一段时间没有被用到，那么将来被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。LRU在Redis中的实现
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2023-12-14 05:33:09
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一. 什么是LRU算法LRU 算法全称：Least Recently Used，故名思义就是最近最少被使用的。一般会用 LRU 算法来实现内存的淘汰机制。LRU 算法的核心就是淘汰掉最久未使用的数据。LRU 算法的思想就是认为最近被使用的数据是热点数据，下一次有很大可能性被访问，所以当内存不足时就要淘汰掉最不常用的数据
一、算法背景最近最少使用算法（LRU）是⼀种缓存淘汰策略，它是大部分操作系统为最大化页面命中率而广泛采用的一种页面置换算法。该算法的思路是，发生缺页中断时，选择未使用时间最长的页面置换出去。 从程序运行的原理来看，最近最少使用算法是比较接近理想的一种页面置换算法，这种算法既充分利用了内存中页面调用的历史信息，又正确反映了程序的局部问题。如下图所示： 利用 LRU 算法对上例进行
