Ⅰ 舉例說明用LRU替換策略cache命中率如何計算
近期最少使用法（LRU法）
近期最少使用（Least Recently Used，LRU）演算法。這種方法是將近期最少使用的Cache中的信息塊替換出去。該演算法較先進先出演算法要好一些。但此法也不能保證過去不常用將來也不常用。
LRU法是依據各塊使用的情況， 總是選擇那個最近最少使用的塊被替換。這種方法雖然比較好地反映了程序局部性規律，但是這種替換方法需要隨時記錄Cache中各塊的使用情況，以便確定哪個塊是近期最少使用的塊。LRU演算法相對合理，但實現起來比較復雜，系統開銷較大。通常需要對每一塊設置一個稱為計數器的硬體或軟體模塊，用以記錄其被使用的情況。
實現LRU策略的方法有多種。 下面簡單介紹計數器法、寄存器棧法及硬體邏輯比較對法的設計思路。
計數器方法：緩存的每一塊都設置一個計數器，計數器的操作規則是：
(1) 被調入或者被替換的塊， 其計數器清「0」，而其它的計數器則加「1」。
(2) 當訪問命中時，所有塊的計數值與命中塊的計數值要進行比較，如果計數值小於命中塊的計數值，則該塊的計數值加「1」；如果塊的計數值大於命中塊的計數值，則數值不變。最後將命中塊的計數器清為0。
(3) 需要替換時，則選擇計數值最大的塊被替換。
Ⅱ java lrucache存放在哪
Java緩存伺服器 jmemcached jmemcached 是一個Java版的 memcached 緩存伺服器，基本上跟 memcached 是兼容的。jmemcached 是使用 Apache MINA 作為無堵塞的網路IO操作，但從 0.7 版本開始 jmemcached 改用了 Netty 作為網路IO操作包。
Ⅲ 如何利用泛型寫一個 lru 緩存
按照這種方式實例化即可：LinkedHashMap lhm= new LinkedHashMap(6, 0.75f, true); 注意最後一個參數很重要。 表明了你關注的是插入順序還是訪問順序。看他的API說明。 public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean ac...
Ⅳ mysql有基於LRU緩沖池，其它輔助緩存如memcached和redis的意義應該就不需要了，還是有其它需要的理由
1、首先明確是不是一定要上緩存，當前架構的瓶頸在哪裡，若瓶頸真是資料庫操作上，再繼續往下看。
2、明確memcached和redis的區別，到底要使用哪個。前者終究是個緩存，不可能永久保存數據（LRU機制），支持分布式，後者除了緩存的同時也支持把數據持久化到磁碟等，redis要自己去實現分布式緩存（貌似最新版本的已集成），自己去實現一致性hash。因為不知道應用場景，不好說一定要用memcache還是redis，說不定用mongodb會更好，比如在存儲日誌方面。
3、緩存量大但又不常變化的數據，比如評論。
4、思路是對的，清晰明了，讀DB前，先讀緩存，如果有直接返回，如果沒有再讀DB，然後寫入緩存層並返回。
5、考慮是否需要主從，讀寫分離，考慮是否分布式部署，考慮是否後續水平伸縮。
6、想要一勞永逸，後續維護和擴展方便，那就將現有的代碼架構優化，按你說的替換資料庫組件需要改動大量代碼，說明當前架構存在問題。可以利用現有的一些框架，比如SpringMVC，將應用層和業務層和資料庫層解耦。再上緩存之前把這些做好。
7、把讀取緩存等操作做成服務組件，對業務層提供服務，業務層對應用層提供服務。
8、保留原始資料庫組件，優化成服務組件，方便後續業務層靈活調用緩存或者是資料庫。
9、不建議一次性全量上緩存，最開始不動核心業務，可以將邊緣業務先換成緩存組件，一步步換至核心業務。
10、刷新內存，以memcached為例，新增，修改和刪除操作，一般採用lazy load的策略，即新增時只寫入資料庫，並不會馬上更新Memcached，而是等到再次讀取時才會載入到Memcached中，修改和刪除操作也是更新 資料庫，然後將Memcached中的數據標記為失效，等待下次讀取時再載入。
大方向兩種方案：
1、腳本同步：自己寫腳本將資料庫數據寫入到redis/memcached。這就涉及到實時數據變更的問題（mysql row binlog的實時分析），binlog增量訂閱Alibaba 的canal ，以及緩存層數據 丟失/失效 後的數據同步恢復問題。
2、業務層實現：先讀取nosql緩存層，沒有數據再讀取mysql層，並寫入數據到nosql。nosql層做好多節點分布式（一致性hash），以及節點失效後替代方案（多層hash尋找相鄰替代節點），和數據震盪恢復了。
Ⅳ 為什麼文件緩存技術可以使用lru而虛擬存儲頁演算法不可以
頁式虛擬存儲器的頁面置換演算法一般有： 最佳置換演算法（OPT），先進先出置換演算法（FIFO），最近最久未使用置換演算法（LRU），Clock置換演算法，最少使用置換演算法（LFU），頁面緩存演算法（PBA）等。 先進先出（FIFO）置換演算法是最直觀的置換演算法
Ⅵ LRU和LFU有什麼區別
提到緩存，有兩點是必須要考慮的：
緩存數據和目標數據的一致性問題。
緩存的過期策略（機制）。
其中，緩存的過期策略涉及淘汰演算法。常用的淘汰演算法有下面幾種：
FIFO：First In First Out，先進先出
LRU：Least Recently Used，最近最少使用
LFU：Least Frequently Used，最不經常使用
注意LRU和LFU的區別。LFU演算法是根據在一段時間里數據項被使用的次數選擇出最少使用的數據項，即根據使用次數的差異來決定。而LRU是根據使用時間的差異來決定的。
Ⅶ lru演算法是什麼
LRU是Least Recently Used的縮寫，是一種常用的頁面置換演算法，選擇最近最久未使用的頁面予以淘汰。
該演算法賦予每個頁面一個訪問欄位，用來記錄一個頁面自上次被訪問以來所經歷的時間t，當須淘汰一個頁面時，選擇現有頁面中其t值最大的，即最近最少使用的頁面予以淘汰。
特點：
LRU 演算法弊端是存在偶發性、周期性的批量操會降低緩存的命中率，對緩存造成污染，下面幾個就是改進演算法。
LRU-K會記錄每條數據的訪問歷史，當達到 k 時，才將數據存放到緩存，在緩存內存回收時，緩存中越接近 k 的數據被優先刪除。
Two queues（2Q）相當於 LRU-2，區別是訪問歷史（首次訪問）數據緩存於 FIFO 隊列，二次及以上的數據存放LRU緩存，FIFO 隊列數據遵循該緩存的內存回收機制，LRU緩存數據遵循該緩存的內存回收機制。
Ⅷ lru緩存演算法用什麼數據結構實現
1、請求分頁的頁表機制，他是在純分頁的頁表機制上增加若干項而形成的，作為請求分頁的數據結構。 2、缺頁中斷機構，即每當用戶程序要訪問的頁面尚未調入時，便產生一缺頁中斷，以請求OS將所缺的頁調入內存。 3、地址變換機構，他同樣是在純分頁
Ⅸ 要自己實現一個緩存，使用LRU演算法，數據結構怎麼設計
要自己實現一個緩存，使用LRU演算法，數據結構怎麼設計
清單 1 顯示了 getBookmark() 過程的一個可能的SOAP請求例子：
清單 1. 一個 SOAP 請求例子
以下是引用片段：
POST /soap HTTP/1.1
Host: localhost
Connection: Keep-Alive
User-Agent: PHP-SOAP/5.3.1
Content-Type: application/soap+xml; charset=utf-8
Content-Length: 471
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