lru算法怎么看cache命中（lru算法linkedhashmap）



1、lru算法怎么看cache命中

LRU（最近最少使用）算法是缓存中常用的置换策略，用于决定在缓存已满时淘汰哪个数据块。命中率是衡量缓存性能的一个重要指标，反映了在缓存中查找数据成功与否的比例。

在LRU算法中，缓存命中是指在缓存中找到了所请求的数据。命中率的计算方法是将命中次数除以请求次数。

为了确定是否命中，LRU算法执行以下步骤：

1. 检查缓存头指针：缓存头指针指向缓存中最近使用的数据块。

2. 比较请求数据的键：将请求数据的键与缓存头指针指向的数据块中的键进行比较。

3. 命中：如果键匹配，则命中。

4. 不命中：如果键不匹配，则继续检查缓存链表的下一个数据块，直到找到匹配的键或到达链表尾部。

如果命中，则命中率增加。如果未命中，则根据LRU算法的替换策略淘汰一个数据块并将其替换为请求的数据。

提高命中率对于提高缓存性能至关重要。可以通过以下方法提高命中率：

增加缓存大小：增加缓存大小可以存储更多数据，从而提高命中率。

优化数据访问模式：调整数据访问模式以使经常访问的数据更接近缓存头指针可以提高命中率。

使用分层缓存：使用多级缓存，并将经常访问的数据存储在更快的缓存层中可以提高命中率。

通过使用LRU算法跟踪数据块的使用情况，我们可以确定缓存命中，计算命中率并优化缓存性能以获得最有效的内存使用。

2、lru算法linkedhashmap

LRU算法与LinkedHashMap

在计算机科学中，LRU（最近最少使用）算法是一种缓存策略，用于管理有限大小的缓存，以优化数据访问速度。

LRU算法维护一个有序列表，其中包含最近使用的元素。当需要访问一个新元素时，如果元素已经在列表中，则将其移动到列表的头部，表示最近使用过。如果元素不在列表中，则将它添加到列表的头部，并删除列表中最长时间未使用的元素。

Java中提供了一个现成的工具，LinkedHashMap，它可以实现LRU算法。LinkedHashMap是一个哈希表，它还维护了一个双向链表来跟踪元素的访问顺序。当从LinkedHashMap中访问元素时，它将元素移动到链表的头部。

使用LinkedHashMap实现LRU缓存非常方便。以下是一个示例：

java

import java.util.LinkedHashMap;

import java.util.Map;

public class LRUCache {

private final int capacity;

private final LinkedHashMap cache;

public LRUCache(int capacity) {

this.capacity = capacity;

this.cache = new LinkedHashMap(capacity, 0.75f, true) {

@Override

protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {

return size() > capacity;

}

};

}

public V get(K key) {

return cache.get(key);

}

public void put(K key, V value) {

cache.put(key, value);

}

使用此LRUCache类，可以存储和访问数据，同时使用LRU算法自动管理缓存的大小。

3、 lru算法

LRU 算法（）

LRU（最近最少使用）算法是一种页面替换算法，用于管理计算机系统中的内存。它是基于这样一个原理：最近使用过的页面很可能在不久的将来再次被使用。

LRU 算法维护了一个页面队列，其中包含了最近访问过的页面。当需要替换一个页面时，队列中的最老页面（即最长时间未被访问的页面）将被替换。

为了实现这一目的，LRU 算法使用了一个双向链表来跟踪队列中的页面。当一个页面被访问时，它将被移动到队列的头部，从而将其标记为最近访问过的页面。

LRU 算法的优点在于，它能够有效地近似预测未来页面引用模式。它也有一些缺点：

当需要替换多个页面时，它需要遍历整个队列。

对于工作集大小大于可用内存的情况，它可能表现不佳。

尽管如此，LRU 算法仍然是页面替换算法中最常用的算法之一，因为它简单易懂，并且在大多数情况下表现良好。其数字表示方式“”用于表示队列中的页面访问顺序，其中数字 1 表示最近访问过的页面，数字 5 表示最老的页面。

4、lru的cache长度为3,初始为空

小杨是一个刚入行的程序员，最近他在研究缓存算法。他正在实现一个最近最少使用（LRU）缓存，该缓存的长度为 3，初始为空。

LRU 缓存是一种策略，它维护一个固定大小的最近使用的元素列表。当缓存已满时，它会丢弃最久未使用的元素，为新元素腾出空间。

小杨首先定义了一个双向链表来存储缓存中的元素，并在链表的头部维护一个哈希表，该哈希表将元素值映射到链表中的相应节点。

当小杨想要从缓存中获取一个元素时，他会先在哈希表中查找该元素。如果找到，他会将该节点移动到链表的头部，表示该元素最近被使用。如果元素不在缓存中，他会将该元素添加到链表的头部，并从链表的尾部删除最久未使用的元素。

小杨还定义了一个函数来更新缓存中元素的访问时间。当元素被访问时，他会调用该函数将该元素移动到链表的头部。

通过这种方式，小杨实现了长度为 3 的 LRU 缓存，该缓存可以有效地存储最近使用的元素。这使他可以优化应用程序的性能，减少对数据库或其他慢速数据源的访问。