1. LRU算法介绍
LRU（Least recently used）是一种常见的页面置换算法，也是内存管理中最常用的一种算法。
1.1 LRU算法原理
LRU算法的思想是，如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在接下来的一段时间内它被访问的可能性也很小，因此应该被淘汰出缓存。
1.2 LRU算法实现
LRU算法可以使用链表和哈希表结合的方式实现，具体步骤如下：
1. 构建一个双向链表，按照访问时间从新到旧排列，新的节点插入在链表头，旧的节点插入在链表尾。
2. 构建一个哈希表，用于快速定位某个数据是否在缓存中。
3. 当调用缓存时，先在哈希表中查找数据，如果数据存在，则将数据移动到链表头；如果数据不存在，则将数据插入链表头，同时插入哈希表。如果缓存已满，则要淘汰链表尾的数据，同时在哈希表中将该数据删除。
struct Node {
int key;
int val;
Node* prev;
Node* next;
Node(int _key, int _val) : key(_key), val(_val), prev(nullptr), next(nullptr) {}
};
class LRUCache {
public:
LRUCache(int capacity) {
this->capacity = capacity;
head = new Node(-1, -1);
tail = new Node(-1, -1);
head->next = tail;
tail->prev = head;
}
int get(int key) {
if (map.find(key) == map.end()) {
return -1;
}
Node* node = map[key];
//移动节点到链表头
move_to_head(node);
return node->val;
}
void put(int key, int value) {
if (map.find(key) == map.end()) {
Node* node = new Node(key, value);
map[key] = node;
add_to_head(node);
if (map.size() > capacity) {
Node* removed = remove_tail();
map.erase(removed->key);
delete removed;
}
} else {
Node* node = map[key];
node->val = value;
//移动节点到链表头
move_to_head(node);
}
}
private:
unordered_map map;
int capacity;
Node* head;
Node* tail;
void add_to_head(Node* node) {
node->next = head->next;
head->next->prev = node;
head->next = node;
node->prev = head;
}
void move_to_head(Node* node) {
//从链表中移除节点
node->prev->next = node->next;
node->next->prev = node->prev;
//将节点插入到链表头
add_to_head(node);
}
Node* remove_tail() {
Node* removed = tail->prev;
tail->prev->prev->next = tail;
tail->prev = tail->prev->prev;
return removed;
}
};
2. 最近最少使用LRU中的页面错误
在使用LRU算法时，除了数据移动到链表头的频率较高以外，还有一个需要注意的问题就是页面错误率。
2.1 什么是页面错误
页面错误（page fault）指的是CPU在访问内存中的某个页面时，发现该页面不在内存中，需要从磁盘中读取该页面到内存中的情况。页面错误率表示在一定时间内发生页面错误的频率。
2.2 导致页面错误的原因
页面错误率高通常有以下几个原因：
1. 内存空间不足，无法容纳所有需要访问的页面。
2. 缺页置换算法选择不好，导致常用页面被淘汰，需要重新从磁盘中读取。
3. 数据访问模式比较随机，不利于缓存命中率的提高。
2.3 如何减少页面错误
减少页面错误可以从以下几个方面来考虑：
1. 增加内存空间，使得大部分页面都可以常驻内存中，减少页面错误率。
2. 选择优秀的缺页置换算法，例如使用LRU算法。
3. 对数据访问模式进行优化，例如将某个数据频繁访问的时间放到非高峰期。
3. 总结
LRU算法是一种经典的缓存置换算法，可以有效提高缓存的命中率。但是在实际应用中，需要注意页面错误率的问题，可以适当增加内存空间、优化缺页置换算法以及优化数据访问模式，从而减少页面错误率。