Gauva基于LRU算法，Caffeine基于W-TinyLFU算法（结合了LRU和LFU的特点） Caffeine支持异步加载 Caffeine性能和开销都优于Guava Caffeine的命中率更高public class TestCaffeine { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1
一.基础架构 二.后台线程 2.1 Mater Thread 最核心的后台线程，主要负责将缓冲池中的数据异步刷新到磁盘，保证数据的一致性，包括脏页的刷新、合并插入缓冲（INSERT BUFFER）、UNDO页的回收等。 内部由多个循环（loop）组成： 主循环（loop） 后台循环（backgroup loop） 刷新循环（flush loop） 暂停循环（sus
1. 背景 对于各种用户数据、索引数据等各种数据都是需要持久化存储到磁盘，然后以“页”为单位进行读写。 相对于直接读写缓存，磁盘IO的成本相当高昂。 对于读取的页面数据，并不是使用完就释放掉，而是放到缓冲区，因为下一次操作有可能还需要读区该页面。 对于修改过的页面数据，也不是马上
内存资源对Redis来说是弥足珍贵的，有效的减少Redis的内存使用问题从而达到系统优化的目的。 一、LRU算法的基本原理 LRU算法：最近最少使用-Least Recently Used 从基本原理上来说，LRU算法会使用一个链表来维护缓存中每一个数据的访问情况，并根据数的实时访问，调整数据在链表中的位置，然
free链表：指向未使用的控制块与缓存页 hash表：key：表空间号+页号 value：缓存页 脏页：修改过的缓存页 flush链表：指向脏页 lru：缓存不够时，先删除最近最少使用的。 LRU链表：只要用到这个缓存页了，就把它置与lru链表头部 预读：mysql预判你会读后面那页，提前异步读取，但可能你并不会读，这会导致lru
一、Innodb Buffer Pool 简介Buffer Pool 是Innodb 内存中的的一块占比较大的区域，用来缓存表和索引数据。众所周知，从内存访问会比从磁盘访问快很多。为了提高数据的读取速度，Buffer Pool 会通过三种Page 和链表来管理这些经常访问的数据，保证热数据不被置换出Buffer Pool。 本文只针
1. 缓存来由 随着互联网系统发展的逐步完善，提高系统的qps，目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。 2. 缓存问题 虽然使用缓存给系统带来了一定的质的提升，但同时也带来了一些需要注意的问题。 2.
我们常用缓存提升数据查询速度，由于缓存容量有限，当缓存容量达到上限，就需要删除部分数据挪出空间，这样新数据才可以添加进来，缓存数据不能随机删除，一般情况下我们需要根据某种算法删除缓存数据，常用的淘汰算法有LRU,LFU,FIFO LRU简介 LRU是Least Recently Used的缩写，这种算法认为最近
同上一篇博客； 贪心题目我已经刷了将近30道了，由于那几天考驾照就没写，以后有空的时候补过来吧，都在codeblock里 pat的题也刷了点，acwing 的题也刷了点，基本都攒下了。以后也会慢慢补过来的 这几天都在备战四级，上午司机下午算法，有点忙不过来就一直没写博客，今天打完比赛就想趁热写一下吧，
淘汰策略 https://blog.csdn.net/qq_55961709/article/details/124568269 LRU算法和LFU算法的区别： LRU：最近最少使用，淘汰时间长没有使用的 LFU：最不经常使用，淘汰使用次数最少的 过期策略 1.定时删除：使用定时器扫描过期的key，cpu使用率较高，不推荐使用 2.定期删除：定期选出一些key判断是
class LRUCache { class DoubleList{ public int key, val; public DoubleList prev, next; public DoubleList(){} public DoubleList(int key, int val){ this.key = key; this.val = val; } }
1 //QuickAccess.h 2 3 #pragma once 4 5 #include <map> 6 7 struct QANode 8 { 9 QANode(int _key, int _value) 10 : key(_key) 11 , value(_value) 12 , next(nullptr) 13 , prev(nullptr) 14 {} 15 QANo
行记录 变长字段长度列表：存储变长字段的长度，如varchar、text、blob null值列表：记录各列是否为null 1：null 0:非null 隐藏列 ROW_ID: 没有创建主键 并且没有唯一索引的时候会默认创建 rowId,，否则不创建 trx_id:事务的id roll_ptr:回滚的id 记录
0. 前情提要 面试官： 你能手写个LRU缓存吗？ 你： LRU是什么东西？（一脸懵逼状） 面试官： LRU全称Least Recently Used（最近最少使用），用来淘汰不常用数据，保留热点数据。 你写了5分钟，然而只写了个get和put方法体，里面逻辑实在不知道咋写。 面试官： 今天的面试先到这吧，有其他面试我们会再联系你。
maxmemory配置 Redis_八种数据淘汰策略 noeviction:和.net回收对象不一样,.net回收对象是 对象不在使用,这个则是在使用的数据满了直接返回报错,造成数据丢失 Lru的算法策略：删除最近使用的,有可能删除使用周期长的数据,但不代表这个数据不使用 Lfu的算法策略：在lru的算法基础
一 缓存的收益与成本 1.1 受益 1 加速读写 2 降低后端负载：后端服务器通过前端缓存降低负载，业务端使用redis降低后端mysql负载 1.2 成本 1 数据不一致：缓存层和数据层有时间窗口不一致，和更新策略有关 2 代码维护成本：多了一层缓存逻辑 3 运维成本：比如使用了Redis Cluster 1.3 使
原题传送门 1. 题目描述 2. Solution 1 1、思路分析 HashMap + 双向链表 用HashMap存储元素。 put一个元素，头插。如果get某个元素，就把这个元素移动到链表头部。当存满的时候，就移掉表尾。 2、代码实现 package Q0199.Q0146LRUCache; import java.util.HashMap; import java.util.
LRU算法在MySQL中的应用 Innodb改进了LRU算法，实质上将内存链表分成两段。 靠近头部的young和靠近末尾的old，取5/12段为分界。 新数据在一定时间内只能在old段的头部，当在old段保持了一定的时间后被再次访问才能升级到young。实质上是分了两段lru，这样做的好处是防止大表扫描时，内存数
上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么？》说到如果过期的数据太多，定时删除无法删除完全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 再也不会被客户端请求，就无法走惰性删除，内存被打满会怎样？ 答案是走内存淘汰机制。 故事从一个叫 Redis 帝国的三公九卿官职说起…… 在 Redis
1.为什么需要淘汰策略 当redis占用的内存超过服务器的为例内存的时候,就会触发系统的swap,这时内存回合磁盘频繁交换,导致redis性能急剧下降,这时对于访问频繁的redis来说,服务相当于不可用状态,为了防止出现这种情况,redis提供了maxmemory参数来控制redis占用的最大内存大小,防止
LRU缓存 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 双向链表+map map用来确定链表中是否存在此key的节点 双向链表用来实际存储 每次get，都把get的节点放到链表头部 每次put，两种情况 key存在，更新value，此节点移到头部 key不存在，构建新节点，加入头部，此时需要判断新加入节
微派三面的时候，面试官问了LRU-K，当时没实现出来，受益良多，事后去魔改了下LeetCode146-LRU题目 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存 int get(int key) 如果关
1.自我介绍，介绍项目 2.vue两个组件之间的传值 3.评论的数据库设计 4.vue1.0 2.0 3.0的区别 5.了解node.js嘛，详细说说 6.http和https的区别，ssl的原理和实现过程 7.post和get的区别，post和get请求存放参数的位置 8.LRU缓存，除了LRU还有什么算法 9.线程和进程，进程之间的数据共享 10.
1、为什么需要内存淘汰？ redis的数据可以分为两种，一种不带过期时间，另一种带有过期时间，到期自动删除。假如redis的内存占用阈值为M，那么不带过期时间的数据太多或者带过期时间的数据没有及时删除，都可能导致内存溢出。 redis的过期删除策略：a、定期删除：redis会对设置了过期时间的数据定
双写一致性 -定时更新 -增数据删缓存 -增数据改缓存 缓存更新策略 -LRU -Least Recently Used,没有被使用时间最长的 ># LRU配置 >maxmemory-policy:volatile-lru >（1）noeviction: 如果内存使用达到了maxmemory，client还要继续写入数据，那么就直接报
