MRU算法实现
1.iota简介2.go generate命令简介3.golang uuid库介绍4.gRPC基本教程5.protolator简介6.Govulncheck v1.0.0 发布了!7.每日一库:GORM简介8.Go泛型简介9.Go 1.21发布!10.Golang zip压缩文件读写操作11.本地搭建playground12.zap自定义日志级别13.Gorm日志设置14.gin启动https支持15.Go Plugin介绍16.Golang漏洞管理17.可以丢掉123456了18.如何优雅地退出程序19.PGO前瞻20.go多版本管理21.openAI发布v0.2.0了22.Gin中间件开发23.Fabric区块链浏览器(1)24.每日一库:Memcache25.protojson简介26.每日一库:gosec27.Fabric区块链浏览器(2)28.每日一库:fsnotify简介29.gRPC with JWT30.embed简介31.Fabric区块链浏览器(3)32.每日一库:pprof简介33.go 1.21:cmp34.完全可复制、经过验证的 Go 工具链35.PGO in Go 1.2136.Fabric 2.x 智能合约开发记录37.为不断增长的Go生态系统扩展gopls38.每日一库:lumberjack -- 日志轮换和管理39.2023-04-26-微信安全模式下消息解析40.WASI support in Go41.每日一库:Prometheus42.如何实现流量控制和熔断降级?43.消息队列 - RabbitMQ44.Go 1.22 中的 For 循环45.设计模式之单例模式46.每日一库:使用Viper处理Go应用程序的配置47.使用 gopkg.in/yaml.v3 解析 YAML 数据48.在Go中如何实现并发49.解析类型参数50.设计模式之工厂模式51.每日一库:cobra 简介52.slices in Go 1.2153.go defer简介54.slice简介55.Golang Map底层实现简述56.Go 如何实现多态57.查找数组中第K大的元素58.go中的内存逃逸59.数组 vs. 切片60.队列(Queue):先进先出(FIFO)的数据结构61.go 中如何实现定时任务62.go 中的循环依赖63.Go中字符串处理:fmt.Sprintf与string.Builder的比较64.理解Go中的零值65.go 上下文:context.Context66.go中异常处理流程67.Go实现网络代理68.Why gRPC ?69.Go:条件控制语句70.Go 获取 IP 地址71.Golang并发控制方式有几种?72.Golang面试:泛型73.LRU算法简介
74.MRU算法实现
75.ARC算法实现76.Go语言中的交互式CLI开发:survey库简介77.C如何调用GoMRU(Most Recently Used)算法是一种缓存替换策略,与LRU(Least Recently Used)算法相反。MRU算法优先移除最近使用的缓存项,而保留较久未使用的缓存项。MRU算法适用于某些特定的访问模式,例如当数据访问具有较强的局部性时,MRU可能比LRU更有效。
基本原理
MRU算法的核心思想是,当缓存需要淘汰旧条目时,选择最近使用过的条目进行淘汰。这种策略基于一种假设,即最近被使用的条目将来不太可能会再次被访问。因此,优先淘汰这些条目可以提高缓存的命中率。
适用场景
MRU算法适用于某些特定的访问模式。例如,当数据访问存在“短期集中访问”特性时,即某段时间内某些数据被频繁访问,但之后很长一段时间内不会再被访问,这种情况下MRU可能比LRU更有效。
实现方法
MRU算法的实现通常涉及以下步骤:
- 缓存初始化:设置一个固定大小的缓存。
- 访问缓存:
- 如果访问的数据在缓存中,则更新该数据的使用时间或顺序。
- 如果访问的数据不在缓存中:
- 如果缓存未满,将数据直接放入缓存。
- 如果缓存已满,选择最近使用过的条目进行替换。
- 记录使用顺序:通常使用堆栈或链表记录每个缓存条目的访问时间或顺序。
MRU算法的优缺点
优点:
- 适用于某些特定的访问模式,例如数据访问具有较强的局部性时。
- 实现简单,易于理解和维护。
缺点:
- 对于大多数常见的访问模式,MRU的性能可能不如LRU。
- 在某些情况下,MRU可能会导致频繁的缓存替换,降低缓存命中率。
Go实现示例
package mru import ( "container/list" "sync" ) // MRUCache represents a Most Recently Used (MRU) cache. type MRUCache struct { mtx sync.Mutex capacity int cache map[any]*list.Element list *list.List } // NewMRUCache creates a new MRUCache with the given capacity. func NewMRUCache(capacity int) *MRUCache { return &MRUCache{ capacity: capacity, cache: make(map[any]*list.Element), list: list.New(), } } // Get returns the item from the cache. // This function is safe for concurrent access. func (c *MRUCache) Get(item any) any { c.mtx.Lock() defer c.mtx.Unlock() node, exists := c.cache[item] if exists { return node.Value } else { return nil } } // Add adds the given item to the cache. // This function is safe for concurrent access. func (c *MRUCache) Put(item any) { c.mtx.Lock() defer c.mtx.Unlock() // if capacity is 0, nothing can be added, so just return if c.capacity == 0 { return } // check if the item is already in the cache if node, exists := c.cache[item]; exists { node.Value = item c.list.MoveToFront(node) return } // if the cache is full, remove the front element if c.list.Len() == c.capacity { elem := c.list.Front() c.list.Remove(elem) delete(c.cache, elem.Value) } // add the new item to the back of the list node := c.list.PushFront(item) c.cache[item] = node }

声明:本作品采用署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)进行许可,使用时请注明出处。
Author: mengbin
blog: mengbin
Github: mengbin92
cnblogs: 恋水无意
腾讯云开发者社区:孟斯特
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 在鹅厂做java开发是什么体验
· 百万级群聊的设计实践
· WPF到Web的无缝过渡:英雄联盟客户端的OpenSilver迁移实战
· 永远不要相信用户的输入:从 SQL 注入攻防看输入验证的重要性
· 全网最简单!3分钟用满血DeepSeek R1开发一款AI智能客服,零代码轻松接入微信、公众号、小程