思路：用map+链表实现，map用来提高查询速度，链表用来存放元素。链表头放入最新的元素，表尾为最老元素。访问cache命中，或者cache满写入时都需要对链表内容和map进行调整。 JDK里面有

LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。 实现思路：   hashtable + 双向链表 时间复杂度：    插入，查找，删除：O（1）

缓存这个东西就是为了提高运行速度的，由于缓存是在寸土寸金的内存里面，不是在硬盘里面，所以容量是很有限的。LRU这个算法就是把最近一次使用时间离现在时间最远的数据删除掉。先说说List：每次访问一个元素后把这个元素放在

原文 http://colobu.com/2015/09/07/LRU-cache-implemented-by-Java-LinkedHashMap/ 可能很多人已经知道了这个技术，但是对于我来

LinkedHashMap继承自HashMap，内部提供了一个removeEldestEntry方法，该方法正是实现LRU策略的关键所在，且HashMap内部专门为LinkedHashMap提供了3个专用回调方法，af

LRU 通常使用hash map + doubly linked list实现。在Golange中很简单，使用List保存数据,Map来做快速访问即可.  具体实现了下面几个函数: func NewLRUCache(cap

自定义LRU缓存实现 Cache缓存接口 public interface Cache { /** * 缓存ID * @return */ String getId(); Object get(String

然就忘记了。 其实，计算机也用到了同样的一个概念，我们用缓存来存放以前读取的数据，而不是直接丢掉，这样，再次读取的时候，可以直接在缓存里面取，而不用再重新查找一遍，这样系统的反应能力会有很大提高。

java.util.Map.Entry; /** * 此类通过继承 LinkedHashMap 实现LRU算法（当 accessOrder 设置成 true 时） * * @author hanshubo

如果你使用redis作为缓存，当添加新数据时，若有内存大小等限制，系统默认会根据一定的规则自动清理旧数据。这种处理方式在开发社区中众所周知，因为它也是非常流行的缓存系统 memcached 的默认处理方式。

get(key)：若缓存中存在key，返回对应的value，否则返回-1 set(key,value):若缓存中存在key，替换其value，否则插入key及其value，如果插入时缓存已经满了，应该使

中采用两种算法进行内存回收， 引用计数算法 以及 LRU 算法，在操作系统内存管理一节中，我们都学习过 LRU 算法( 最近最久未使用算法 ),那么什么是 LRU 算法呢 LRU 算法作为内存管理的一种有效算法

页面置换算法介绍 评价一个页面替换算法好坏的标准主要有两个，一是命中率要高，二是算法要容易实现。要提高一个页面替换算法的命中率，首先要使这种算法能正确反映程序的局部性，其次是这种算法要能够充分利用

DiskLruCache是一个基于磁盘的LRU缓存Java实现，专门设计兼容Android。 项目主页： http://www.open-open.com/lib/view/home/1426583665226

在最近的面试中，我曾被多次问到，怎么实现一个最近最少使用（LRU）的缓存。缓存可以通过哈希表来实现，然而为这个缓存增加大小限制会变成另一个有意思的问题。现在我们看一下怎么实现。 最近最少使用缓存的回收 为了实现缓存回收，我们需要很容易做到：

com/articles/lru.html Redis 今天看 Redis3.0的发行通告 里说，LRU算法大幅提升了，就翻开源码来八卦一下，结果哭笑不得，这所谓"近似LRU"算法，实在太简单，太粗暴，太偷懒，太Redis了。

LruCache ，它作为现在用的最多的内存缓存方案已经在很多开源缓存框架中使用，同样的还有硬盘缓存方案也就是DiskLruCache，通常的做法就是使用内存和硬盘二级缓存。 使用方法 1.存储： DiskLruCache

什么是LRU Cache LRU是Least Recently Used的缩写，意思是最近最少使用，它是一种Cache替换算法。 什么是Cache？狭义的Cache指的是位于CPU和主存间的快速RAM，

Python使用lru对dict和list进行缓存：pyLruCache。 pyLruCache.py for Dict from pyLruCache import * In [1]: from pyLruCache

保护模式提供了实模式中所不具备的丰富多彩的内容。Pentium处理器是为保护模式而特别设计的。它内部的执行管道流水线，执行32位指令的效率优于执行16位指令。<br> 电脑在启动时候，Pentium被设计运行在实模式下，是为了便于电脑在启动时候操作系统的启动引导程序的执行。<br> 运行在保护模式下的Intel处理器支持受保护的分段机制，同样也支持分页机制。这意味着地址解析会变得更加复杂。在实模式中，我们只需要在段地址上添加一个偏移地址便获得一个直接与物理内存对应的地址值。在保护模式中，处理器要求在相应的位置加载特定的数据结构。此外段地址和偏移地址对，可能不再直接对应物理地址，好吧，让我们继续下面对内容