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解决LRU算法“缓存污染”的问题。
核心思想
“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”.
命中率
LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。
1）数据第一次被访问，加入到访问历史记录表（简称记录表）；在记录表中对应的K单元中设置最后访问时间=new（），且设置访问次数为1;
2）如果数据访问次数没有达到K次，则访问次数+1.最后访问时间与当前时间间隔超过预设的值（如30秒），访问次数清0并加1;
5）LRU缓存队列需要淘汰数据时，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，即：淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。
子模块LRU存储模型：
类似ConcurrentHashMap,大致由二维数组+链表+访问队列三部分组成
Segment数组每个节点都包含一个访问队列，通过这个队列来实现lru算法；
访问队列是一个环状双向链表，LRU算法由访问队列实现
3、缓存框架
3.1、系统数据存储组成
3.2、数据查询流程
先从本地缓存取，本地缓存没有从redis取（同时更新本地缓存），redis没有从DB取（同时更新Redis）。
1）先计算该数据获取总次数
2）未达到K访问记录时直接从redis取数据
3）达到K次访问记录时，从本地缓存取，本地缓存不存在时从redis获取数据（同时放入本地缓存中）
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
解决LRU算法“缓存污染”的问题。
核心思想
“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”.
命中率
LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。
1）数据第一次被访问，加入到访问历史记录表（简称记录表）；在记录表中对应的K单元中设置最后访问时间=new（），且设置访问次数为1;
2）如果数据访问次数没有达到K次，则访问次数+1.最后访问时间与当前时间间隔超过预设的值（如30秒），访问次数清0并加1;
3）当数据访问计数超过（>=）K次后，则访问次数+1.将数据保存到LRU缓存队列中，缓存队列重新按照时间排序；
5）LRU缓存队列需要淘汰数据时，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，即：淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。
子模块LRU存储模型：
类似ConcurrentHashMap,大致由二维数组+链表+访问队列三部分组成
Segment数组每个节点都包含一个访问队列，通过这个队列来实现lru算法；
访问队列是一个环状双向链表，LRU算法由访问队列实现
3、缓存框架
3.1、系统数据存储组成
3.2、数据查询流程
先从本地缓存取，本地缓存没有从redis取（同时更新本地缓存），redis没有从DB取（同时更新Redis）。
1）先计算该数据获取总次数
2）未达到K访问记录时直接从redis取数据
3）达到K次访问记录时，从本地缓存取，本地缓存不存在时从redis获取数据（同时放入本地缓存中）
以上就是济南python培训给大家做的内容详解，更多关于python的学习，请继续关注济南python培训
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2025-04-16
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