MemCache学习之LRU删除机制
lru算法原理
lru算法原理LRU算法原理LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的页面置换算法，在操作系统中被广泛应用于缓存管理、虚拟内存等领域。
LRU算法的基本思想是根据页面的历史访问情况，将最长时间未被使用的页面置换出去，以腾出空间给新的页面使用。
LRU算法的核心原理是“最近使用的页面很可能在未来也会被使用”，因此，当系统需要置换页面时，选择最长时间未被使用的页面进行置换，以提高页面命中率，减少缺页中断。
具体来说，LRU算法维护一个页面访问历史的顺序链表。
每当一个页面被访问时，就将该页面移到链表的头部，表示该页面是最近使用的。
当需要置换页面时，选择链表尾部的页面进行置换，即选择最长时间未被使用的页面。
为了更好地实现LRU算法，可以使用双向链表和哈希表的数据结构。
双向链表用于维护页面的访问顺序，而哈希表用于快速查找页面在链表中的位置。
每当一个页面被访问时，可以通过哈希表快速定位到该页面在链表中的位置，并将其移动到链表头部。
当需要置换页面时，只需将链表尾部的页面移除即可。
在实际应用中，LRU算法可以根据不同的需求进行优化。
例如，可以使用近似LRU算法（Approximate LRU）来减少算法的开销。
近似LRU算法通过将页面分组，只记录每个页面组的最近使用状态，从而减少了对每个页面的访问历史的维护。
LRU算法还可以通过设置合适的缓存大小来提高算法的效率。
过小的缓存大小会导致频繁的缺页中断，而过大的缓存大小则会浪费内存资源。
因此，在实际使用中，需要根据系统的特点和需求来确定合适的缓存大小。
总结起来，LRU算法是一种基于页面访问历史的页面置换算法。
通过将最长时间未被使用的页面置换出去，LRU算法可以提高页面命中率，减少缺页中断。
在实际应用中，可以根据需求进行优化，如使用近似LRU算法、设置合适的缓存大小等。
LRU算法的原理简单明了，但在实际实现中需要考虑多个因素，以达到最佳的性能和资源利用效果。
lru算法的原理和应用
LRU算法的原理和应用1. 什么是LRU算法LRU（Least Recently Used）算法是一种常见的缓存替换算法，用于解决缓存空间有限的情况下的数据替换问题。
LRU算法的基本原理是，当缓存空间满时，将最近最少使用的数据从缓存中淘汰出去，以便为新的数据腾出空间。
LRU算法是一种基于时间局部性的原理，认为在最近的过去使用频次较高的数据在将来的一段时间内仍然很可能会被再次使用到。
2. LRU算法的工作原理LRU算法通过维护一个有序的数据结构来实现对缓存中数据的替换。
当新的数据被访问时，LRU算法会根据数据的访问时间，将该数据移到数据结构的头部。
当缓存空间满时，LRU算法会将数据结构尾部的数据淘汰掉，以便为新的数据腾出空间。
3. LRU算法的应用场景LRU算法在很多场景下都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：3.1 缓存系统在缓存系统中，LRU算法常被用于决定缓存中哪些数据要被保留，哪些要被淘汰掉。
当缓存空间不足时，LRU算法会淘汰近期未被访问的数据，从而保证缓存中始终保留着最常用的数据。
3.2 数据库管理在数据库管理中，LRU算法可以用来优化数据的查询效率。
通过将最常用的数据放入缓存中，可以减少对磁盘读取的次数，从而提高查询性能。
3.3 操作系统页面置换在操作系统中，LRU算法也被广泛应用于页面置换（Page Replacement）算法中。
在物理内存空间不足时，操作系统会将最近不常访问的页面从内存中置换到磁盘上，以便为新的页面腾出空间。
4. LRU算法的实现方式LRU算法的实现方式有多种，下面列举了两种常见的实现方式：4.1 基于链表一种常见的实现方式是使用双向链表来维护缓存中数据的访问顺序。
链表的头部表示最近访问的数据，尾部表示最久未访问的数据。
当新的数据被访问时，将其移动到链表头部。
当缓存满时，将链表尾部的数据删除。
4.2 基于哈希表和双链表另一种常见的实现方式是使用哈希表和双链表的组合。
lru算法的原理
lru算法的原理
LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的缓存淘汰算法，其原理是根据数据的访问时间来进行决策。
LRU算法假设最近被访问过的数据在未来一段时间内也有很大的可能性被再次访问，因此将最近使用过的数据保留在缓存中，而淘汰掉最久未被使用的数据。
具体来说，LRU算法维护一个数据访问历史记录，当需要淘汰数据时，选择最久未被使用的数据进行淘汰。
具体步骤如下：
1. 当访问某个数据时，将该数据移动到历史记录的最前面，表示该数据最近被使用过。
2. 当需要淘汰数据时，选择历史记录的最后一个数据进行淘汰，即最久未被使用的数据。
LRU算法可以通过数据结构实现，常用的实现方式是使用一个双向链表和一个哈希表。
双向链表按照数据的访问时间顺序维护数据，链表头部是最近访问的数据，链表尾部是最久未被访问的数据。
哈希表用于快速查找数据在链表中的位置，通过数据的键来索引链表中的节点。
LRU算法的优点是简单高效，适用于各种数据访问模式。
然而，实现LRU算法需要额外的数据结构和操作，会增加一定的空间和时间复杂度。
什么是LRU缓存淘汰机制
什么是LRU缓存淘汰机制LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使⽤，是⼀种常⽤的，选择最近最久未使⽤的页⾯予以淘汰。
该算法赋予每个⼀个访问字段，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，即最近最少使⽤的页⾯予以淘汰。
LRU正如我们⽇常⽣活时使⽤⼿机那样⼦：我们会打开多个应⽤，在后台应⽤管理可以看到你打开的应⽤列表，最近的开的排的靠前，⽐较旧的没⽤就靠的⽐较后了。
可是，要知道，我们的⼿机内存是有限的，如果开太多应⽤，把内存都占满，那么⼿机就特别卡了。
所以，在这时候，⼿机会⾃动清理内存，过程如下：会将最久未使⽤的应⽤程序进程停⽌（判定为⽆⽤的数据），就是按照时间来，然后停掉倒数第⼆久未使⽤的应⽤......以此类推，直到有⾜够空间才停⽌清理。
如果你⼜去访问未停⽌的应⽤，那么他就跳到了我们后台应⽤列表的第⼀个了。
LRU算法就是这样的，将最久、最少使⽤的数据进⾏淘汰。
如果叫我们设计⼀个LRU算法如何设计呢？要接受⼀个最⼤的缓存容量 capacity实现两个⽅法：get(int key)：获取key对应的valput(int key, int value)：存⼊新的键值对，如果存在的话就更新val注意：不管是访问，还是添加已存在 / 不存在键值对，那么就说明访问了该数据使⽤双向链表和哈希表的结合实现LRU算法: 哈希表的查找速度快,但是是⽆序的; ⽽链表是有序的, 但是查找速度慢, 为O(N), 所以我们可以利⽤这两个特性,结合起来,形成了哈希链表, 这样的话,get和put都是O(1)的时间复杂度了, 图解如下:这对应⼒扣上⾯的以及，⼤家可以去练习⼀下，相信你写过⼀遍就会明⽩其中原理了．．．Processing math: 100%。
memcached内存管理与删除机制及服务器实现 -回复
memcached内存管理与删除机制及服务器实现-回复memcached是一款高性能的分布式内存对象缓存系统，常用于动态网站的加速和负载均衡。
作为一种缓存系统，它的内存管理和删除机制对于系统的性能和稳定性非常重要。
本文将一步一步回答有关memcached的内存管理与删除机制及服务器实现的内容。
一、memcached的内存管理机制1. 内存分配memcached使用一个内存池来管理内存，即在启动时分配一块可用于缓存的大内存块，然后根据需要将其划分为多个固定大小的内存块，这样可以提高内存使用效率。
在内存分配时，memcached使用slab分配器来实现。
slab分配器将内存块按照不同大小的chunk（或者称为slab class）分成多个组，每个组里的chunk大小都会是这个组的最小chunk大小的倍数。
这种分配方式可以降低内存碎片，提高内存利用率。
2. 内存回收memcached使用了简单的LRU算法（最近最少使用算法）来进行内存回收。
当内存达到上限时，会根据数据的使用频率来决定哪些数据应该被淘汰。
LRU算法会在内存不足时，将最近最少被访问的数据从缓存中删除，以腾出内存供新数据使用。
3. LRU算法和内存回收LRU算法是一种常用的缓存淘汰算法，它根据数据的访问时间来判断哪些数据是冷数据（很久没有被访问的数据），从而可以将这些冷数据淘汰出缓存。
在memcached中，LRU算法的具体实现是通过维护一个LRU队列来实现的，最前面的元素代表最近最少访问的数据，最后面的元素代表最近最频繁访问的数据。
当内存不足时，memcached会从LRU队列末尾开始淘汰数据，直到满足内存需求为止。
二、memcached的删除机制1. 手动删除memcached提供了delete命令来手动删除指定的键值对。
使用delete 命令可以通过键来删除对应的缓存数据。
2. 过期删除memcached支持设置键值对的过期时间，当数据的过期时间到达时，memcached会自动删除对应的数据。
LRU算法原理解析
LRU算法原理解析LRU是Least Recently Used的缩写，即最近最少使⽤，常⽤于页⾯置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。
现代操作系统提供了⼀种对主存的抽象概念虚拟内存，来对主存进⾏更好地管理。
他将主存看成是⼀个存储在磁盘上的地址空间的⾼速缓存，在主存中只保存活动区域，并根据需要在主存和磁盘之间来回传送数据。
虚拟内存被组织为存放在磁盘上的N个连续的字节组成的数组，每个字节都有唯⼀的虚拟地址，作为到数组的索引。
虚拟内存被分割为⼤⼩固定的数据块虚拟页(Virtual Page,VP)，这些数据块作为主存和磁盘之间的传输单元。
类似地，物理内存被分割为物理页(Physical Page,PP)。
虚拟内存使⽤页表来记录和判断⼀个虚拟页是否缓存在物理内存中：如上图所⽰，当CPU访问虚拟页VP3时，发现VP3并未缓存在物理内存之中，这称之为缺页，现在需要将VP3从磁盘复制到物理内存中，但在此之前，为了保持原有空间的⼤⼩，需要在物理内存中选择⼀个牺牲页，将其复制到磁盘中，这称之为交换或者页⾯调度，图中的牺牲页为VP4。
把哪个页⾯调出去可以达到调动尽量少的⽬的？最好是每次调换出的页⾯是所有内存页⾯中最迟将被使⽤的——这可以最⼤限度的推迟页⾯调换，这种算法，被称为理想页⾯置换算法，但这种算法很难完美达到。
为了尽量减少与理想算法的差距，产⽣了各种精妙的算法，LRU算法便是其中⼀个。
LRU原理LRU 算法的设计原则是：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。
也就是说，当限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。
根据所⽰，假定系统为某进程分配了3个物理块，进程运⾏时的页⾯⾛向为 7 0 1 2 0 3 0 4，开始时3个物理块均为空，那么LRU算法是如下⼯作的：基于哈希表和双向链表的LRU算法实现如果要⾃⼰实现⼀个LRU算法，可以⽤哈希表加双向链表实现：设计思路是，使⽤哈希表存储 key，值为链表中的节点，节点中存储值，双向链表来记录节点的顺序，头部为最近访问节点。
lru算法及例题讲解
lru算法及例题讲解
摘要：
1.LRU算法简介
2.LRU算法原理
3.LRU算法应用
4.例题讲解
5.总结与拓展
正文：
一、LRU算法简介
最近最少使用（Least Recently Used，简称LRU）算法是一种缓存置换策略，用于决定在内存有限的情况下，如何淘汰已失效的缓存数据。
LRU算法基于一个假设：最近访问过的数据很可能会在不久的将来再次被访问。
因此，当内存有限且需要腾出空间时，优先淘汰最近访问过的数据。
二、LRU算法原理
LRU算法通过维护一个访问顺序来实现。
当一个数据被访问时，将其放入一个队列（或栈）中，并按照访问顺序进行排序。
当需要淘汰缓存时，从队尾（或栈顶）移除最近访问过的数据。
三、LRU算法应用
LRU算法广泛应用于计算机科学领域，如操作系统、浏览器缓存、数据库等领域。
通过使用LRU算法，可以有效提高缓存利用率，提高系统性能。
四、例题讲解
题目：一个含有n个元素的缓存，采用LRU算法进行缓存置换，求第k个访问的元素在缓存中的位置。
解题思路：
1.初始化一个长度为n的数组，表示每个元素在缓存中的位置。
2.模拟访问过程，每次访问一个元素，按照LRU算法进行置换，并记录访问顺序。
3.当访问第k个元素时，找到其在访问顺序中的位置，即为在缓存中的位置。
五、总结与拓展
LRU算法作为一种高效的缓存置换策略，在实际应用中具有重要意义。
了解LRU算法的原理和应用，可以帮助我们更好地解决实际问题。
linux 文件删除原理
linux 文件删除原理在Linux 系统中,删除一个文件实际上是一个比较复杂的过程。
它涉及到文件系统的 inode、目录项、文件数据块等多个组件的协作。
删除一个文件主要经历以下几个步骤:1. 删除目录项当你执行 rm 命令删除一个文件时,Linux 内核会首先从文件所在的目录的目录项中删除该文件名的记录项。
这样,通过文件名就无法找到该文件了。
2. 删除索引节点(inode)每个文件在Linux 系统中都有一个代表它的索引节点(inode),索引节点存储了文件的元数据,如文件大小、所有者、权限等。
在删除目录项后,内核会解除目录项指向该 inode 的链接,并释放 inode。
3. 删除文件数据块inode 中包含指向文件数据所在数据块的指针。
内核会遍历 inode 中的数据块指针,并将指向的数据块标记为可重用。
数据块中存储的是文件的实际内容。
4. 更新超级块(superblock)内核会更新文件系统的超级块信息,增加可用数据块和inode 的数量。
超级块是管理整个文件系统的最核心数据结构。
需要注意的是,由于内核的优化机制,数据块的真正回收并不是实时的,而是延迟进行的,这种机制叫做"延迟回收(delayed reallocation)"。
它可以提高写入性能和效率。
Linux 上还有硬链接和软链接的概念。
如果一个文件有多个硬链接指向它,那只有当所有硬链接都被删除时,文件的数据块才会被回收。
而软链接则只是一个特殊的文件,指向其他文件的路径。
Linux 文件删除的原理需要文件系统对象之间的协同工作,会涉及多个数据结构的修改,是一个相对复杂的过程。
lru算法的实现过程,python
LRU算法是一种常用的缓存淘汰策略，LRU全称为Least Recently Used，即最近最少使用。
它的工作原理是根据数据的历史访问记录来淘汰最近最少使用的数据，以提高缓存命中率和性能。
在Python中，可以通过各种数据结构和算法来实现LRU算法，例如使用字典和双向链表来实现LRU缓存。
一、LRU算法的基本原理LRU算法是基于"最近最少使用"的原则来淘汰缓存中的数据，它维护一个按照访问时间排序的数据队列，当缓存空间不足时，会淘汰最近最少使用的数据。
LRU算法的基本原理可以用以下步骤来说明：1. 维护一个有序数据结构，用来存储缓存中的数据和访问时间。
2. 当数据被访问时，将其移动到数据结构的最前面，表示最近被使用过。
3. 当缓存空间不足时，淘汰数据结构最后面的数据，即最近最少使用的数据。
二、使用Python实现LRU算法在Python中，可以使用字典和双向链表来实现LRU算法。
其中，字典用来存储缓存数据，双向链表用来按照访问时间排序数据。
1. 使用字典存储缓存数据在Python中，可以使用字典来存储缓存数据，字典的键值对可以用来表示缓存的键和值。
例如：```cache = {}```2. 使用双向链表按照访问时间排序数据双向链表可以按照访问时间对数据进行排序，使得最近被访问过的数据在链表的最前面。
在Python中，可以使用collections模块中的OrderedDict来实现双向链表。
例如：```from collections import OrderedDict```3. 实现LRU算法的基本操作在Python中，可以通过对字典和双向链表进行操作来实现LRU算法的基本操作，包括缓存数据的存储、更新和淘汰。
以下是LRU算法的基本操作示例：（1）缓存数据的存储当缓存数据被访问时，可以将其存储到字典中，并更新双向链表的顺序。
例如：```def put(key, value):if len(cache) >= capacity:cache.popitem(last=False)cache[key] = value```（2）缓存数据的更新当缓存数据被再次访问时，可以更新其在双向链表中的顺序。
lrucache原理
lrucache原理
LRU Cache（最近最少使用缓存）是一种常见的缓存淘汰算法，用于解决访问模式具有时间局部性的场景下的缓存效率问题。
LRU Cache的原理是基于“最近最少使用”策略。
当缓存被访问时，如果缓存中已存在要访问的数据，则该数据被移到缓存的最前面；如果缓存中不存在要访问的数据，则将其放入缓存的最前面。
同时，如果缓存已满，那么在放入新数据之前，需要将缓存中最久未使用的数据从缓存中淘汰出去。
具体实现LRU Cache可以使用哈希表和双向链表的结合来完成。
哈希表用于存储缓存数据，双向链表用于维护数据的访问顺序。
每个节点包含一个key和一个value，以及指向前向和
后向节点的指针。
当数据被访问时，首先查询哈希表，如果存在则将对应的节点移动到链表头部。
如果不存在，则将数据放入链表头部，并在哈希表中添加对应的键值对。
同时，如果缓存已满，需要将链表尾部的节点从链表和哈希表中删除。
这样，LRU Cache可以通过双向链表维护数据的访问顺序，每次访问时将最新的数据移动到链表头部，最久未使用的数据位于链表尾部。
当缓存满时，淘汰链表尾部的数据，保证缓存的容量始终在限制范围内。
通过LRU Cache，可以在时间复杂度为O(1)的情况下实现数
据的快速访问和更新，避免了频繁从磁盘或数据库中读取数据，并提升了系统的性能。
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在线学习好工作/
MemCache学习之LRU删除机制
本节主要讲解一下MC的LRU的删除机制和一些参数的限制
MC的过期数据惰性删除
1.当某个值过期后，并没有从内存中删除，因此，我们在进行st ats统计信息的时候，curr_items有其信息（它的数据并没有减少）
可以看到name和web里面并没有数据
但curr_items却为1，再次flush all 发现curr_items还是为1
新加一个键值对name
10秒时间过期以后，发现curr_items还为1，但是当get name的时候已经没有了，
get name后触发了这个机制，curr_items变成了0
2.当某个新值去占用他的位置的时候，当成空chunk来占用
3.当get key值得时候，先判断key是否过期，如果过期，返回空，并且清空，curr_items就减少了
即--这个过期，只是让用户看不到这个数据而已，并没有在过期的瞬间立即从内存中删除。
所以我们把这个成为lazy expire ，即我们常说的这个惰性失效
好处是：节省了cpu的时间和检测的成本。
MC的LRU删除机制
假如我们以122字节大小的chunk举例，122的chunk都满了，又有新的值（长度也为122）要加入，那么要挤掉谁？
MC这时使用的是LRU的删除机制
注：操作系统的常用内存管理，经常使用的算法是FIFO，LRU算法
lru：least recently used 最近最少使用
fifo：first in，first out （先进先出）
LRU原理：当某个单元被请求的时候，维护一个计数器，通过计数器来判断最近谁最少使用，那就把谁踢出去。
注：即使某个key设置的永久有效，也会被踢出来，这个就是永久数据被踢的现象。
一些参数的限制
key的长度：250字节（注：二进制的协议支持65536个字节）
value的限制：1M，那我们一般都是存储一些文本，应该是足够了。
假设有30g的数据要缓存，一般也不会将30g的数据缓存到一个实例中（不要把鸡蛋都放到一个篮子里）尽可能在资源充足的情况下，尽可能把数据放到不同的机器上去
一般建议是开启多个实例（可以是不同的机器，或者是在同台机器上的不同端口）
文章来源：麦子学院
原文链接：/wiki/memcache/lru/。