在快取管理演算法中，lru 幾乎是公認的最優的演算法。然而它也有一些缺陷，主要是因為：它假定對實體的訪問有區域性特性。當訪問模式沒有區域性特性的時候，它就會退化為fifo（先進先出）演算法。
在我寫乙個檔案系統的實現時，這種現象很讓我頭疼，因為很多時候，對乙個檔案的訪問大多是順序的，前面讀取過的內容幾乎不會被再次讀取。苦思冥想之後，我終於找到了一種方案：
就是在快取擊中率降低時，移動將被換出的快取結點，當擊中率很低時，此演算法就變成了lifo（後進先出）。在順序訪問，和完全隨機訪問時，比lru有很大的優越性。而在擊中率比較高的時侯，它就是 lru 演算法。
以下是演算法的關鍵**：
// insert p to lru-list...
// but fixed item can not be swaped(can not goes into lru list)..
// const named bf_*** or bm_***, see its definition..
void lrumap_release(lrumap* self, lrumapnode* p)
#endif
if (sig_true(p->flag, bf_fixed))
return;
if (sig_true(p->flag, bf_hited))
else // not hited..
else if (self->tmap.ncount > self->worksetsize)
iter = iter->next;
++i;
}if (iter != headprev)
}break; }
case bm_lru: // insert as most recent used..
insert_node_next(_m_lruhead, p);
break;
case bm_acc_once: // insert as most unrecent used..
insert_node_prev(p, _m_lruhead);
break;}}
return;
}
LRU最近最少淘汰演算法
lru least recently used，最近最少使用 最常的實現就是使用乙個鍊錶來儲存快取資料，最常用在例如 最近閱讀 經常訪問的 等等等！其核心的思想就是 如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也會更高！上張圖來看下其儲存資料的是想！1.將資料插入到鍊錶的頭部 2 每當快取資料被訪問時...
什麼是LRU（最近最少使用）演算法？
lru least recently used 最近最少使用。是一種 記憶體管理 演算法。lru演算法基於一種假設 長期不被使用的資料，在未來被用到的機率也不大。因此，當資料所佔記憶體達到一定閾值時，要移除掉最近最少使用的資料。lru演算法使用了一種有趣的資料結構，叫做 雜湊鍊錶 1 雜湊表 是由若...
最近最少使用演算法（LRU） 頁面置換
原創 還是辣個栗子 現記憶體頁面為 15 31 24 17 18 5 9 26 4 21 部分位址流為 4 31 24 17 18 26 17 5 5 9 31 18 18 21 15 8 頁面 8 為下乙個需要調入進去的頁面，由於記憶體頁面已滿，需要使用lru調出乙個最近未被使用頁面。尋找淘汰頁面...