Ⅰ 举例说明用LRU替换策略cache命中率如何计算
近期最少使用法（LRU法）
近期最少使用（Least Recently Used，LRU）算法。这种方法是将近期最少使用的Cache中的信息块替换出去。该算法较先进先出算法要好一些。但此法也不能保证过去不常用将来也不常用。
LRU法是依据各块使用的情况， 总是选择那个最近最少使用的块被替换。这种方法虽然比较好地反映了程序局部性规律，但是这种替换方法需要随时记录Cache中各块的使用情况，以便确定哪个块是近期最少使用的块。LRU算法相对合理，但实现起来比较复杂，系统开销较大。通常需要对每一块设置一个称为计数器的硬件或软件模块，用以记录其被使用的情况。
实现LRU策略的方法有多种。 下面简单介绍计数器法、寄存器栈法及硬件逻辑比较对法的设计思路。
计数器方法：缓存的每一块都设置一个计数器，计数器的操作规则是：
(1) 被调入或者被替换的块， 其计数器清“0”，而其它的计数器则加“1”。
(2) 当访问命中时，所有块的计数值与命中块的计数值要进行比较，如果计数值小于命中块的计数值，则该块的计数值加“1”；如果块的计数值大于命中块的计数值，则数值不变。最后将命中块的计数器清为0。
(3) 需要替换时，则选择计数值最大的块被替换。
Ⅱ java lrucache存放在哪
Java缓存服务器 jmemcached jmemcached 是一个Java版的 memcached 缓存服务器，基本上跟 memcached 是兼容的。jmemcached 是使用 Apache MINA 作为无堵塞的网络IO操作，但从 0.7 版本开始 jmemcached 改用了 Netty 作为网络IO操作包。
Ⅲ 如何利用泛型写一个 lru 缓存
按照这种方式实例化即可：LinkedHashMap lhm= new LinkedHashMap(6, 0.75f, true); 注意最后一个参数很重要。 表明了你关注的是插入顺序还是访问顺序。看他的API说明。 public LinkedHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, boolean ac...
Ⅳ mysql有基于LRU缓冲池，其它辅助缓存如memcached和redis的意义应该就不需要了，还是有其它需要的理由
1、首先明确是不是一定要上缓存，当前架构的瓶颈在哪里，若瓶颈真是数据库操作上，再继续往下看。
2、明确memcached和redis的区别，到底要使用哪个。前者终究是个缓存，不可能永久保存数据（LRU机制），支持分布式，后者除了缓存的同时也支持把数据持久化到磁盘等，redis要自己去实现分布式缓存（貌似最新版本的已集成），自己去实现一致性hash。因为不知道应用场景，不好说一定要用memcache还是redis，说不定用mongodb会更好，比如在存储日志方面。
3、缓存量大但又不常变化的数据，比如评论。
4、思路是对的，清晰明了，读DB前，先读缓存，如果有直接返回，如果没有再读DB，然后写入缓存层并返回。
5、考虑是否需要主从，读写分离，考虑是否分布式部署，考虑是否后续水平伸缩。
6、想要一劳永逸，后续维护和扩展方便，那就将现有的代码架构优化，按你说的替换数据库组件需要改动大量代码，说明当前架构存在问题。可以利用现有的一些框架，比如SpringMVC，将应用层和业务层和数据库层解耦。再上缓存之前把这些做好。
7、把读取缓存等操作做成服务组件，对业务层提供服务，业务层对应用层提供服务。
8、保留原始数据库组件，优化成服务组件，方便后续业务层灵活调用缓存或者是数据库。
9、不建议一次性全量上缓存，最开始不动核心业务，可以将边缘业务先换成缓存组件，一步步换至核心业务。
10、刷新内存，以memcached为例，新增，修改和删除操作，一般采用lazy load的策略，即新增时只写入数据库，并不会马上更新Memcached，而是等到再次读取时才会加载到Memcached中，修改和删除操作也是更新 数据库，然后将Memcached中的数据标记为失效，等待下次读取时再加载。
大方向两种方案：
1、脚本同步：自己写脚本将数据库数据写入到redis/memcached。这就涉及到实时数据变更的问题（mysql row binlog的实时分析），binlog增量订阅Alibaba 的canal ，以及缓存层数据 丢失/失效 后的数据同步恢复问题。
2、业务层实现：先读取nosql缓存层，没有数据再读取mysql层，并写入数据到nosql。nosql层做好多节点分布式（一致性hash），以及节点失效后替代方案（多层hash寻找相邻替代节点），和数据震荡恢复了。
Ⅳ 为什么文件缓存技术可以使用lru而虚拟存储页算法不可以
页式虚拟存储器的页面置换算法一般有： 最佳置换算法（OPT），先进先出置换算法（FIFO），最近最久未使用置换算法（LRU），Clock置换算法，最少使用置换算法（LFU），页面缓存算法（PBA）等。 先进先出（FIFO）置换算法是最直观的置换算法
Ⅵ LRU和LFU有什么区别
提到缓存，有两点是必须要考虑的：
缓存数据和目标数据的一致性问题。
缓存的过期策略（机制）。
其中，缓存的过期策略涉及淘汰算法。常用的淘汰算法有下面几种：
FIFO：First In First Out，先进先出
LRU：Least Recently Used，最近最少使用
LFU：Least Frequently Used，最不经常使用
注意LRU和LFU的区别。LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项，即根据使用次数的差异来决定。而LRU是根据使用时间的差异来决定的。
Ⅶ lru算法是什么
LRU是Least Recently Used的缩写，是一种常用的页面置换算法，选择最近最久未使用的页面予以淘汰。
该算法赋予每个页面一个访问字段，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。
特点：
LRU 算法弊端是存在偶发性、周期性的批量操会降低缓存的命中率，对缓存造成污染，下面几个就是改进算法。
LRU-K会记录每条数据的访问历史，当达到 k 时，才将数据存放到缓存，在缓存内存回收时，缓存中越接近 k 的数据被优先删除。
Two queues（2Q）相当于 LRU-2，区别是访问历史（首次访问）数据缓存于 FIFO 队列，二次及以上的数据存放LRU缓存，FIFO 队列数据遵循该缓存的内存回收机制，LRU缓存数据遵循该缓存的内存回收机制。
Ⅷ lru缓存算法用什么数据结构实现
1、请求分页的页表机制，他是在纯分页的页表机制上增加若干项而形成的，作为请求分页的数据结构。 2、缺页中断机构，即每当用户程序要访问的页面尚未调入时，便产生一缺页中断，以请求OS将所缺的页调入内存。 3、地址变换机构，他同样是在纯分页
Ⅸ 要自己实现一个缓存，使用LRU算法，数据结构怎么设计
要自己实现一个缓存，使用LRU算法，数据结构怎么设计
清单 1 显示了 getBookmark() 过程的一个可能的SOAP请求例子：
清单 1. 一个 SOAP 请求例子
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
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>