add_to_page_cache_lru函数

`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：

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

编程实现先进先出置换算法或最佳置换算法 2、编程实现LRU置换算法。 实验步骤： 分别使用先进先出置换算法/最佳置换算法和LRU置换算法运行结果（任意给出15个页面 走向，当物理块为3时，截图运行结果，并给出置换次数和缺页率）。

先进先出 (FIFO, First-In-First-Out) 和 最佳置换算法 (Best Fit) 是两种经典的替换策略，而最近最少使用 (Least Recently Used, LRU) 是另一种常用的页面替换算法。

**1. 先进先出 (FIFO) 置换算法**
FIFO 是基于时间顺序进行页面替换的，最老的页面被替换掉。在内存管理中，当一个新的页面调入时，会直接替换掉内存中的第一个页面，即使这个页面可能还没有被使用过。

class FIFOPageCache {
private:
    std::vector<Page*> cache;
public:
    // 添加新的页面
    void add(Page* page) {
        if (cache.size() < capacity) {
            cache.push_back(page);
        } else {
            cache.front() = page;  // 替换最旧的页面
        }
    }

    // 页面淘汰
    Page* removeOldest() {
        if (!cache.empty()) {
            Page* oldest = cache.front();
            cache.erase(cache.begin());
            return oldest;
        }
        return nullptr;  // 如果没有页面，则返回空指针
    }
};

为了模拟实验步骤，你需要定义一个包含15个页面的走向数组，并每次调用 `add` 函数后检查是否需要替换，然后计算置换次数。

**2. 最佳置换算法 (Best Fit)**
Best Fit 根据新页面的需求大小寻找最适合放入的空闲块。如果找到一个空闲块能够完全满足新页面需求，则选择该块；否则，继续查找直到找到合适的。

class BestFitPageCache {
private:
    std::vector<int> availableSizes;
    std::vector<Page*> cache;

    // ... 实现查找最适合块的方法 ...
public:
    // ... 实现添加和淘汰方法，类似FIFO但更复杂 ...
};

LRU 置换算法实现通常会使用链表结构来维护页面访问历史，最近访问过的页面位于链表前端，较久未使用的页面位于链表尾部。当需要淘汰时，移除并替换链表尾部的页面。

class LRUPageCache {
private:
    std::unordered_map<Page*, Node> pages;  // 使用哈希表加速查找
    std::list<Node*> lruList;

    struct Node {
        Page* page;
        Node* prev;
        Node* next;
    };

    // ... 实现添加、访问和淘汰方法 ...
};

要运行实验并记录置换次数和缺页率，你需要在每个步骤后更新这些统计值，根据实际的硬件配置（如物理块数量）决定何时触发置换，并处理缺页事件（例如从磁盘读取页面）。

设计一个虚拟存储区和内存工作区，并使用最佳淘汰算法（OPT）、先进先出算法（FIFO）、最近最久未使用算法（LRU）计算访问命中率。 （命中率＝１-页面失效次数／页地址流长度）。写出代码可以在Dev c++上运行,并添加学号：220162601014 姓名：高阳

设计一个虚拟存储区和内存工作区涉及到数据结构的选择，比如链表或者哈希表用于存储最近的页面。这里我们简化描述算法的步骤，因为完整的代码实现会包括更多的细节如数据结构、定时器等。我会给出一个基本的概念框架和简单示例，但在Dev C++这样的环境中编写一个完整的运行程序需要更详细的代码。

首先，我们定义三个淘汰策略：

1. **Optimal (OPT)**: 这是最优淘汰算法，理论上会选择当前最小成本的页面替换掉，但这通常不是实时可行的，因为需要动态跟踪所有页面的成本。

2. **First-In First-Out (FIFO)**: 先进先出，即最早进入缓存的页面最先被淘汰。

3. **Least Recently Used (LRU)**: 最近最久未使用的页面，当新的页面被访问时，如果缓存已满，则会淘汰最近最少被访问的页面。

下面是一个简单的LRU缓存模拟：

#include <iostream>
#include <list>

using namespace std;

struct Page {
    int id;
    bool isRecentlyUsed;
};

class Cache {
private:
    list<Page> lru_list;
    int cache_size;
public:
    Cache(int size) : cache_size(size) {}

    void addPage(int id) {
        Page page = {id, true};
        if (lru_list.size() >= cache_size) {
            Page last_page = lru_list.back();
            lru_list.pop_back();
            last_page.isRecentlyUsed = false;
        }
        lru_list.push_front(page);
    }

    bool getPage(int id) {
        for (auto& page : lru_list) {
            if (page.id == id) {
                page.isRecentlyUsed = true;
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

    double getHitRate() {
        int misses = 0;
        for (auto& page : lru_list) {
            if (!page.isRecentlyUsed) {
                misses++;
            }
        }
        return 1 - static_cast<double>(misses) / /* 页地址流长度 */;
        // 实际应用中，你需要有一个机制来记录总的页地址流长度
    }
};

int main() {
    Cache cache(4); // 假设缓存大小为4
    cache.addPage(1); // ... 添加一些页面操作
    double hit_rate = cache.getHitRate();
    cout << "Hit Rate: " << hit_rate << endl;
    return 0;
}

注意，这个例子只是一个简化的演示，实际的实现会更复杂，特别是在没有外部记录页地址流长度的情况下。同时，`getHitRate`函数需要一个额外的数据结构或日志系统来追踪总访问量。