add_to_page_cache_lru函数
时间: 2023-07-22 11:35:51 浏览: 83
`add_to_page_cache_lru()`函数是Linux内核中用于向页面缓存LRU链表中添加页的函数。它的作用是把一个页添加到LRU链表中,并更新相应的统计信息,以便更好地管理内存。该函数的原型定义如下:
```c
void add_to_page_cache_lru(struct page *page, struct address_space *mapping, pgoff_t offset, gfp_t gfp_mask);
```
其中,`page`参数是待添加到LRU链表的页,`mapping`参数是页所属的地址空间,`offset`参数是页在地址空间中的偏移量,`gfp_mask`参数是内存分配标志,用于指定内存分配时的行为。
该函数内部会将页添加到LRU链表中,并根据需要缩减LRU链表的长度,以保证LRU链表的长度不超过系统预设的最大值。
相关问题
python lru_cache 过期
python的lru_cache是一个用于缓存函数结果的装饰器,可以有效地提高函数调用的效率。在使用lru_cache时,可以设置maxsize参数来限制缓存中存储的结果数量,但是无法直接设置缓存中存储结果的过期时间。
如果需要实现结果过期的功能,可以通过其他方式来实现,比如在缓存结果的同时,记录结果的存储时间,并在每次调用缓存结果时,判断结果的存储时间是否超过所设定的过期时间,如果超过则重新计算结果并更新缓存。
另外,也可以考虑使用第三方的缓存库,比如redis等,这些库通常提供了缓存结果过期的功能,可以更方便地实现结果的过期管理。
总的来说,python的lru_cache本身并不提供直接的结果过期功能,但可以通过其他方式来实现结果的过期管理。希望你能在使用lru_cache时,根据具体的需求和情况,选择合适的方法来管理缓存的结果。
python lru_cache详解
`lru_cache`是Python标准库中的一个函数装饰器,用于实现一个最近最少使用(LRU)缓存机制。它可以缓存函数的输入和输出,以便在多次调用函数时可以更快地返回结果。
使用`lru_cache`非常简单,只需要将其作为装饰器注解到需要缓存的函数上即可。例如:
```python
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
```
这个示例展示了如何使用`lru_cache`来缓存斐波那契数列的计算结果。`maxsize`参数指定了缓存的大小,当缓存中的元素数量达到这个值时,最近最少使用的元素将被删除。
`lru_cache`还有一些其他的可选参数,例如`typed`和`cache_info`。`typed`参数指定是否对不同类型的参数进行不同的缓存,而`cache_info`则返回一个命名元组,其中包含缓存的状态信息,例如缓存命中次数和未命中次数。
总的来说,`lru_cache`是一个非常有用的函数装饰器,可以帮助我们实现一个高效的缓存机制,提高程序的运行效率。
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