在生产中code LRU实施 [英] LRU implementation in production code

问题描述

我有一些C ++ code，我需要使用LRU技术来实现缓存替换。
到目前为止，我知道两种方法来实现LRU高速缓存替换：

I have some C++ code where I need to implement cache replacement using LRU technique.
So far I know two methods to implement LRU cache replacement:

1. 使用时间戳每个缓存的数据访问时间，最后比较时间戳的更换时间。
2. 在使用堆栈缓存的项目，并将其移动到顶部，如果他们最近访问过的，所以最后的底部将包含LRU候选人。

那么，这其中更是在生产中code使用？
难道他们的任何其他更好的方法呢？

So, which of these is better to be used in production code?
Are their any other better methods?

推荐答案

最近我实现了一个LRU缓存使用链接表S $ P $垫在哈希映射。

Recently I implemented a LRU cache using a linked list spread over a hash map.

    /// Typedef for URL/Entry pair
    typedef std::pair< std::string, Entry > EntryPair;

    /// Typedef for Cache list
    typedef std::list< EntryPair > CacheList;

    /// Typedef for URL-indexed map into the CacheList
    typedef boost::unordered_map< std::string, CacheList::iterator > CacheMap;

    /// Cache LRU list
    CacheList mCacheList;

    /// Cache map into the list
    CacheMap mCacheMap;

它的是O（1）对所有重要业务的优势。

It has the advantage of being O(1) for all important operations.

插入算法：

// create new entry
Entry iEntry( ... );

// push it to the front;
mCacheList.push_front( std::make_pair( aURL, iEntry ) );

// add it to the cache map
mCacheMap[ aURL ] = mCacheList.begin();

// increase count of entries
mEntries++;

// check if it's time to remove the last element
if ( mEntries > mMaxEntries )
{
    // erease from the map the last cache list element
    mCacheMap.erase( mCacheList.back().first );

    // erase it from the list
    mCacheList.pop_back();

    // decrease count
    mEntries--;
}

这篇关于在生产中code LRU实施的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！