用 Go 编写的一个简单的 LRUCache 库，示例代码：
// define a type that can be used with the cache
type myCacheableValue struct {
}
func (v *myCacheableValue) Size() uint64 {
return 64
}
// create a LRUCache
cache := lrucache.New(1989)
// put value to the cache
value := myCacheableValue{}
cache.Set("key", value)
// get value from the cache
v, ok := cache.Get("key")-
146. LRU 缓存 题目描述： 请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。 实现 LRUCache 类： LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存（cache） int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。 void put(int key
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一、简介 LRU算法即最近最少使用最容易被移除算法，在Android中LruCache就是基于LRU算法实现的 LruCache底层是通过LinkedHashMap实现的，且accessOrder为true。它会将当前访问的Entry（在这里指put进来的Entry）移动到双向循环链表的尾部，从而实现双向链表中的元素按照访问顺序来排序（最近访问的Entry放到链表的最后，这样多次下来，前面就是最近
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1、Lru算法 LRU：Least Recently Used，即最近最少使用，意思是当缓存到达限制时候，优先淘汰近期内最少使用的缓存。 1.1 Lru的一种简单实现 使用Java容器LinkedHashMap，LinkedHashMap本身就具有LRU算法的特性： class LRUCache { private Map<Integer, Integer> cacheMa
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lrucache，最近最少使用缓存策略，源码其实很简单，没有多少行。下面我们分两个部分来解析： 第一部分：如何使用 /** * 存储的key类型 * 存储的value类型 * 设置最大存储容量 * 计算每个存储内容大小 */ LruCache<String, Bitmap> bitmapLruCache=new LruCache<S
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一、概念 LruCache：是Android 3.1(API12)所提供的一个缓存类，缓存到达限制的时候优先删除近期最少使用。 LRU算法原理：内部维护了一个 LinkedHashMap 是以访问顺序排列的满了就删除尾元素（即近期最少使用的Least Recently Used），当获取缓存对象的同时会将该元素更新到队列头部。读写线程安全，对缓存的元素是强引用，不允许null键null值，为nul
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码哒，今天无意中发现Android 5.0(api level 21)之前的LruCache实现居然存在一个bug。 由于在电脑上(Java SE环境，非手机上)测试code比较方便，我便将最近写在Android项目中的框架代码copy到Java项目中进行测试，然后缺少一个LruCache, 我也直接将其源码复制过来，但是报了一个错误，正是下面第一段代码中map.eldest();这句，但是这个方
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local _M = {} --local lrucache = require "resty.lrucache.pureffi" local lrucache = require "resty.lrucache" -- we need to initialize the cache on the lua module level so that -- it can be shared by al
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当你使用本地（在内存中）缓存时，服务器可以缓存一些信息并快速地检索它，但是其他服务器不能访问这个缓存数据，他们需要到数据库中查询同样的信息。 如果你喜欢使用分布式缓存让其他服务器访问缓存的数据，由于它有一些序列化/反序列化和网络延迟开销，则需要注意：在某些情况下，它可能会降低性能。 缓存需要处理的另一个问题：缓存失效。 There are only two hard things in Compu
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Serenity 提供一些缓存抽象和实用功能让你更容易地使用本地缓存。 术语 本地（local） 的意思是指在本地内存中缓存项目（因此没有涉及到序列化）。 当你的应用程序在网站群(web farm) 中部署时，本地缓存可能还不够或者有时合适。我们将在 分布式缓存 章节中讨论该场景。
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Web 应用程序可能需要为成百上千甚至更多的用户同时提供服务。如果你没有采取必要的措施，在这种负载下，你的网站可能会崩溃或变得没有响应。 假设在主页显示最后 10 条新闻，并且平均每分钟有上千名用户访问此页面。你可能为每个用户通过查询数据库来显示页面视图信息： SELECT TOP 10 Title, NewsDate, Subject, Body FROM News ORDER BY NewsD
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一个动态网站的基本权衡点就是，它是动态的。 每次用户请求一个页面，Web服务器将进行所有涵盖数据库查询到模版渲染到业务逻辑的请求，用来创建浏览者需要的页面。从开销处理的角度来看，这比你读取一个现成的标准文件的代价要昂贵的多。 对于大多数网络应用程序，这个开销不是很大的问题。我们的应用不是washingtonpost.com or slashdot.org; 他们只是中小型网站，而且只有那么些流量而
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缓存的原则 缓存是一个大型系统中非常重要的一个组成部分。在硬件层面，大部分的计算机硬件都会用缓存来提高速度，比如 CPU 会有多级缓存、RAID 卡也有读写缓存。在软件层面，我们用的数据库就是一个缓存设计非常好的例子，在 SQL 语句的优化、索引设计、磁盘读写的各个地方，都有缓存，建议大家在设计自己的缓存之前，先去了解下 MySQL 里面的各种缓存机制，感兴趣的可以去看下High Performa
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缓存是现代高并发应用程序的重要组成部分。即使你的 web 应用程序目前还没有那么高的并发量，但在之后的发展中极有可能会遇到高并发的应用场景，因此从一开始就使用缓存设计程序是一个好主意。 本地缓存 分布式缓存 二级缓存
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一、缓存特征 二、缓存位置 三、CDN 四、缓存问题 五、数据分布 六、一致性哈希 七、LRU 参考资料 一、缓存特征 命中率 当某个请求能够通过访问缓存而得到响应时，称为缓存命中。 缓存命中率越高，缓存的利用率也就越高。 最大空间 缓存通常位于内存中，内存的空间通常比磁盘空间小的多，因此缓存的最大空间不可能非常大。 当缓存存放的数据量超过最大空间时，就需要淘汰部分数据来存放新到达的数据。 淘汰策
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缓存是提升 Web 应用性能简便有效的方式。 通过将相对静态的数据存储到缓存并在收到请求时取回缓存， 应用程序便节省了每次重新生成这些数据所需的时间。 缓存可以应用在 Web 应用程序的任何层级任何位置。 在服务器端，在较的低层面，缓存可能用于存储基础数据，例如从数据库中取出的最新文章列表； 在较高的层面，缓存可能用于存储一段或整个 Web 页面， 例如最新文章的渲染结果。在客户端，HTTP 缓存