缓存算法(页面置换算法)-FIFO、LFU、LRU

缓存算法(页面置换算法)-FIFO、LFU、LRU

  在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO、LFU

1.FIFO算法

  FIFO(First in First out),先进先出。其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢?因为这个原则简单、且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现。

  在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果一个数据最先进入缓存中,则应该最早淘汰掉。也就是说,当缓存满的时候,应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉。在FIFO Cache中应该支持以下操作;

  get(key):如果Cache中存在该key,则返回对应的value值,否则,返回-1;

  set(key,value):如果Cache中存在该key,则重置value值;如果不存在该key,则将该key插入到到Cache中,若Cache已满,则淘汰最早进入Cache的数据。

  举个例子:假如Cache大小为3,访问数据序列为set(1,1),set(2,2),set(3,3),set(4,4),get(2),set(5,5)

  则Cache中的数据变化为:

  (1,1)                               set(1,1)

  (1,1) (2,2)                       set(2,2)

  (1,1) (2,2) (3,3)               set(3,3)

  (2,2) (3,3) (4,4)               set(4,4)

  (2,2) (3,3) (4,4)               get(2)

  (3,3) (4,4) (5,5)               set(5,5)

   那么利用什么数据结构来实现呢?

  下面提供一种实现思路:

  利用一个双向链表保存数据,当来了新的数据之后便添加到链表末尾,如果Cache存满数据,则把链表头部数据删除,然后把新的数据添加到链表末尾。在访问数据的时候,如果在Cache中存在该数据的话,则返回对应的value值;否则返回-1。如果想提高访问效率,可以利用hashmap来保存每个key在链表中对应的位置。

2.LFU算法

  LFU(Least Frequently Used)最近最少使用算法。它是基于“如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少,那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小”的思路。

  注意LFU和LRU算法的不同之处,LRU的淘汰规则是基于访问时间,而LFU是基于访问次数的。举个简单的例子:

  假设缓存大小为3,数据访问序列为set(2,2),set(1,1),get(2),get(1),get(2),set(3,3),set(4,4),

  则在set(4,4)时对于LFU算法应该淘汰(3,3),而LRU应该淘汰(1,1)。

  那么LFU Cache应该支持的操作为:

  get(key):如果Cache中存在该key,则返回对应的value值,否则,返回-1;

  set(key,value):如果Cache中存在该key,则重置value值;如果不存在该key,则将该key插入到到Cache中,若Cache已满,则淘汰最少访问的数据。

  为了能够淘汰最少使用的数据,因此LFU算法最简单的一种设计思路就是 利用一个数组存储 数据项,用hashmap存储每个数据项在数组中对应的位置,然后为每个数据项设计一个访问频次,当数据项被命中时,访问频次自增,在淘汰的时候淘汰访问频次最少的数据。这样一来的话,在插入数据和访问数据的时候都能达到O(1)的时间复杂度,在淘汰数据的时候,通过选择算法得到应该淘汰的数据项在数组中的索引,并将该索引位置的内容替换为新来的数据内容即可,这样的话,淘汰数据的操作时间复杂度为O(n)。

  另外还有一种实现思路就是利用 小顶堆+hashmap,小顶堆插入、删除操作都能达到O(logn)时间复杂度,因此效率相比第一种实现方法更加高效。

  如果哪位朋友有更高效的实现方式(比如O(1)时间复杂度),不妨探讨一下,不胜感激。

3.LRU算法

  LRU算法的原理以及实现在前一篇博文中已经谈到,在此不进行赘述:

  http://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3741519.html

  参考链接:http://blog.csdn.net/hexinuaa/article/details/6630384

         http://blog.csdn.net/beiyetengqing/article/details/7855933

       http://outofmemory.cn/wr/?u=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fyunhua_lee%2Farticle%2Fdetails%2F7648549

       http://blog.csdn.net/alexander_xfl/article/details/12993565

posted @ 2014-05-24 10:17 海 子 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏