目錄
常見的快取演算法
LRU快取
首頁 常見問題 lru和lfu演算法的差別是什麼

lru和lfu演算法的差別是什麼

May 07, 2021 pm 03:35 PM
lru 演算法

區別:LRU是最近最少使用頁面置換演算法,淘汰最長時間未被使用的頁面;而LFU是最近最不常用頁面置換演算法,淘汰一定時期內被訪問次數最少的頁。 LRU關鍵是看頁面上一次被使用到發生調度的時間長短;而LFU關鍵是看一定時間內頁面被使用的頻率。

lru和lfu演算法的差別是什麼

本教學操作環境:windows7系統、Dell G3電腦。

對於web開發而言,快取必不可少,也是提高效能最常用的方式。無論是瀏覽器快取(如果是chrome瀏覽器,可以透過chrome:://cache查看),或是服務端的快取(透過memcached或redis等記憶體資料庫)。快取不僅可以加速用戶的訪問,同時也可以降低伺服器的負載和壓力。那麼,了解常見的快取淘汰演算法的策略和原理就顯得特別重要。

常見的快取演算法

  • LRU (Least recently used) 最近最少使用,如果資料最近被訪問過,那麼將來被訪問的幾率也更高。
  • LFU (Least frequently used) 最不常使用,如果一個資料在最近一段時間內使用次數很少,那麼在將來一段時間內被使用的可能性也很小。
  • FIFO (Fist in first out) 先進先出, 如果一個資料先進入快取中,則應該最早淘汰掉。

LRU快取

像瀏覽器的快取策略、memcached的快取策略都是使用LRU這個演算法,LRU演算法會將近期最不會訪問的數據淘汰掉。 LRU如此受歡迎的原因是實現比較簡單,而且對於實際問題也很實用,良好的運行時性能,命中率較高。以下談談如何實作LRU快取:

  • 新資料插入到鍊錶頭部
  • 每當快取命中(即快取資料被存取) ,則將資料移到鍊錶頭部
  • 當鍊錶滿的時候,將鍊錶尾部的資料丟棄

LRU Cache所具備的操作:

    # #set(key,value):如果key在hashmap中存在,則先重置對應的value值,然後取得對應的節點cur,將cur節點從鍊錶刪除,並移動到鍊錶的頭部;若果key在hashmap不存在,則新建一個節點,並將節點放到鍊錶的頭部。當Cache存滿的時候,將鍊錶最後一個節點刪除即可。
  • get(key):如果key在hashmap中存在,則把對應的節點放到鍊錶頭部,並傳回對應的value值;如果不存在,則傳回-1。

LRU和LFU的差別:

LRU是最近最少使用頁面置換演算法(Least Recently Used),也就是先淘汰最長時間未被使用的頁面!

LFU是最近最不常用頁面置換演算法(Least Frequently Used),也就是淘汰一定時期內被訪問次數最少的頁!

例如,第二種方法的時期T為10分鐘,如果每分鐘進行一次調頁,主存區塊為3,若所需頁面走向為2 1 2 1 2 3 4

注意,當調頁面4時會發生缺頁中斷

若按LRU演算法,應換頁面1(1頁面最久未被使用) 但按LFU演算法應換頁面3(十分鐘內,頁面3只使用了一次)

總結

可見LRU關鍵是看頁面最後一次被使用到發生調度的時間長短;

而LFU關鍵是看一定時間內頁面被使用的頻率!

更多相關知識,請造訪

常見問題欄位!

以上是lru和lfu演算法的差別是什麼的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

CLIP-BEVFormer:明確監督BEVFormer結構,提升長尾偵測性能 CLIP-BEVFormer:明確監督BEVFormer結構,提升長尾偵測性能 Mar 26, 2024 pm 12:41 PM

寫在前面&筆者的個人理解目前,在整個自動駕駛系統當中,感知模組扮演了其中至關重要的角色,行駛在道路上的自動駕駛車輛只有通過感知模組獲得到準確的感知結果後,才能讓自動駕駛系統中的下游規控模組做出及時、正確的判斷和行為決策。目前,具備自動駕駛功能的汽車中通常會配備包括環視相機感測器、光達感測器以及毫米波雷達感測器在內的多種數據資訊感測器來收集不同模態的信息,用於實現準確的感知任務。基於純視覺的BEV感知演算法因其較低的硬體成本和易於部署的特點,以及其輸出結果能便捷地應用於各種下游任務,因此受到工業

使用C++實現機器學習演算法:常見挑戰及解決方案 使用C++實現機器學習演算法:常見挑戰及解決方案 Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

C++中機器學習演算法面臨的常見挑戰包括記憶體管理、多執行緒、效能最佳化和可維護性。解決方案包括使用智慧指標、現代線程庫、SIMD指令和第三方庫,並遵循程式碼風格指南和使用自動化工具。實作案例展示如何利用Eigen函式庫實現線性迴歸演算法,有效地管理記憶體和使用高效能矩陣操作。

探究C++sort函數的底層原理與演算法選擇 探究C++sort函數的底層原理與演算法選擇 Apr 02, 2024 pm 05:36 PM

C++sort函數底層採用歸併排序,其複雜度為O(nlogn),並提供不同的排序演算法選擇,包括快速排序、堆排序和穩定排序。

人工智慧可以預測犯罪嗎?探索CrimeGPT的能力 人工智慧可以預測犯罪嗎?探索CrimeGPT的能力 Mar 22, 2024 pm 10:10 PM

人工智慧(AI)與執法領域的融合為犯罪預防和偵查開啟了新的可能性。人工智慧的預測能力被廣泛應用於CrimeGPT(犯罪預測技術)等系統,用於預測犯罪活動。本文探討了人工智慧在犯罪預測領域的潛力、目前的應用情況、所面臨的挑戰以及相關技術可能帶來的道德影響。人工智慧和犯罪預測:基礎知識CrimeGPT利用機器學習演算法來分析大量資料集,識別可以預測犯罪可能發生的地點和時間的模式。這些資料集包括歷史犯罪統計資料、人口統計資料、經濟指標、天氣模式等。透過識別人類分析師可能忽視的趨勢,人工智慧可以為執法機構

改進的檢測演算法:用於高解析度光學遙感影像目標檢測 改進的檢測演算法:用於高解析度光學遙感影像目標檢測 Jun 06, 2024 pm 12:33 PM

01前景概要目前,難以在檢測效率和檢測結果之間取得適當的平衡。我們研究了一種用於高解析度光學遙感影像中目標偵測的增強YOLOv5演算法,利用多層特徵金字塔、多重偵測頭策略和混合注意力模組來提高光學遙感影像的目標偵測網路的效果。根據SIMD資料集,新演算法的mAP比YOLOv5好2.2%,比YOLOX好8.48%,在偵測結果和速度之間達到了更好的平衡。 02背景&動機隨著遠感技術的快速發展,高解析度光學遠感影像已被用於描述地球表面的許多物體,包括飛機、汽車、建築物等。目標檢測在遠感影像的解釋中

九章雲極DataCanvas多模態大模型平台的實踐與思考 九章雲極DataCanvas多模態大模型平台的實踐與思考 Oct 20, 2023 am 08:45 AM

一、多模態大模型的歷史發展上圖這張照片是1956年在美國達特茅斯學院舉行的第一屆人工智慧workshop,這次會議也被認為拉開了人工智慧的序幕,與會者主要是符號邏輯學屆的前驅(除了前排中間的神經生物學家PeterMilner)。然而這套符號邏輯學理論在隨後的很長一段時間內都無法實現,甚至到80年代90年代還迎來了第一次AI寒冬期。直到最近大語言模型的落地,我們才發現真正承載這個邏輯思維的是神經網絡,神經生物學家PeterMilner的工作激發了後來人工神經網絡的發展,也正因為此他被邀請參加了這個

演算法在 58 畫像平台建置中的應用 演算法在 58 畫像平台建置中的應用 May 09, 2024 am 09:01 AM

一、58畫像平台建置背景首先和大家分享下58畫像平台的建造背景。 1.傳統的畫像平台傳統的想法已經不夠,建立用戶畫像平台依賴數據倉儲建模能力,整合多業務線數據,建構準確的用戶畫像;還需要數據挖掘,理解用戶行為、興趣和需求,提供演算法側的能力;最後,還需要具備數據平台能力,有效率地儲存、查詢和共享用戶畫像數據,提供畫像服務。業務自建畫像平台和中台類型畫像平台主要區別在於,業務自建畫像平台服務單條業務線,按需定制;中台平台服務多條業務線,建模複雜,提供更為通用的能力。 2.58中台畫像建構的背景58的使用者畫像

即時加SOTA一飛沖天! FastOcc:推理更快、部署友善Occ演算法來啦! 即時加SOTA一飛沖天! FastOcc:推理更快、部署友善Occ演算法來啦! Mar 14, 2024 pm 11:50 PM

寫在前面&筆者的個人理解在自動駕駛系統當中,感知任務是整個自駕系統中至關重要的組成部分。感知任務的主要目標是使自動駕駛車輛能夠理解和感知周圍的環境元素,如行駛在路上的車輛、路旁的行人、行駛過程中遇到的障礙物、路上的交通標誌等,從而幫助下游模組做出正確合理的決策和行為。在一輛具備自動駕駛功能的車輛中,通常會配備不同類型的信息採集感測器,如環視相機感測器、雷射雷達感測器以及毫米波雷達感測器等等,從而確保自動駕駛車輛能夠準確感知和理解周圍環境要素,使自動駕駛車輛在自主行駛的過程中能夠做出正確的決斷。目