站长基地gif网站素材,做网站的公司叫什么名字,网站地图对seo,济南营销网站制作公司LFU算法原理在Java中示例实现集成Caffeine的W-TinyLFU策略缓存实战总结LFU与LRU稍有不同，LFU是根据数据被访问的频率来决定去留。尽管它考虑了数据的近期使用，但它不会区分数据的首次访问和后续访问，淘汰那些访问次数最少的数据。
这种缓存策略主要用来处理以下场景： 数据… LFU算法原理在Java中示例实现集成Caffeine的W-TinyLFU策略缓存实战总结 LFU与LRU稍有不同，LFU是根据数据被访问的频率来决定去留。尽管它考虑了数据的近期使用，但它不会区分数据的首次访问和后续访问，淘汰那些访问次数最少的数据。
这种缓存策略主要用来处理以下场景：
数据访问模式多样化：当系统的数据访问模式差异较大，有些数据访问频率很高，而有些数据访问频率很低时，LFU算法能够有效地根据访问频率来淘汰数据，保证频繁访问的数据能够留在缓存中。长时高频数据访问：对于某些数据，虽然它们不是最近被访问的，但是它们在过去的一段时间内被访问的次数很多，这种情况下，LFU算法能够保证这些数据不会被错误地淘汰。缓存空间原则：当缓存空间非常有限，需要精确控制哪些数据应该被保留时，LFU算法可以提供基于频率的淘汰策略，以确保最重要的数据被保留在缓存中。对于缓存数据更新频繁：LFU算法优先淘汰访问频率低的数据，因此它适合那些数据更新频繁的场景，可以确保最新的数据更容易被缓存保留。缓存时长较短：LFU算法适合那些对数据持久性要求不是特别高的场景，因为一旦数据被淘汰出缓存，就有可能丢失。LFU算法原理
利用hash表和双向链表实现，并在hash表中存储了node节点后形成一个双向链表，这样既提高了查询效率也提高了操作效率。 内存淘汰原则：
快速找到同一频率的节点，并同时淘汰掉最久未被使用过的数据；利用hash表存储每个频率相对应的节点信息；每个节点之间组成一个双向链表；hash表中的key表示访问次数，value表示一个双向链表，链表中所有节点都是被访问过相同次数的数据节点。另外链表第三个元素freq被访问次数，这与hash表中的key值一样。当根据key找到其中一个节点时，进而知晓其访问次数和相关其它节点状态。 根据上图结构还缺少点什么，即如何根据key获取value。当然我们也可以通过hash表来存储key与节点之间的对应关系来查找。如下LFU算法的数据结构：
在Java中示例实现 创建链表缓存节点 package com.eyinfo.springlfu.lfu;import java.io.Serializable;public class LFUNodeK, V implements Serializable {K key;V value;int frequency;public LFUNode(K key, V value) {this.key = key;this.value = value;this.frequency = 0;}
}创建LFU缓存类（具体说明已在代码中标出） package com.eyinfo.springlfu.lfu;import lombok.Getter;import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;public class LFUCacheK, V {private final int capacity;@Getterprivate MapK, LFUNodeK, V cache;//用于跟踪每个键的频率private MapK, Integer frequencies;public LFUCache(int capacity) {this.capacity = capacity;//利用LinkedHashMap构建LFU缓存对象this.cache = new LinkedHashMapK, LFUNodeK, V(capacity, 0.75f, true) {protected boolean removeEldestEntry(Map.EntryK, LFUNodeK, V eldest) {return size() LFUCache.this.capacity;}};this.frequencies = new HashMap();}public void put(K key, V value) {if (cache.containsKey(key)) {
