缓存淘汰函数如何写

缓存淘汰函数可以根据具体业务场景进行自定义，例如可以根据缓存的访问时间、访问次数、缓存大小等因素进行淘汰。

下面给出一个根据缓存大小进行淘汰的示例，当缓存大小超过指定阈值时，将淘汰掉缓存大小最大的一项：

def eviction_by_size(access_time, max_size):
    if len(access_time) <= max_size:
        return None
    max_size_key = max(access_time, key=access_time.get)
    return max_size_key

该函数的参数为access_time和max_size，其中access_time是字典类型，记录了缓存的访问时间，max_size是要求的缓存最大大小。函数返回要淘汰的缓存的key，如果不需要淘汰则返回None。

使用该淘汰函数时，只需在创建CustomCache对象时传入eviction参数即可：

cache = CustomCache(max_size=100, eviction=lambda access_time: eviction_by_size(access_time, max_size=50))

该示例中，max_size设置为100，但由于传入的缓存淘汰函数eviction限制了缓存大小最大为50，因此当缓存大小超过50时，会自动淘汰掉缓存大小最大的一项。

相关问题

lru缓存机制java

LRU（Least Recently Used）缓存机制是一种常见的缓存淘汰策略，它会将最近最少使用的缓存数据淘汰出去，从而保持缓存的容量在一定的范围内。

在 Java 中，我们可以使用 LinkedHashMap 类来实现 LRU 缓存机制。LinkedHashMap 是一种哈希表和链表实现的有序映射表，它允许我们按照元素的插入顺序或访问顺序进行遍历。我们可以通过设置 accessOrder 参数为 true 来启用按访问顺序排序。

下面是一份简单的 Java 实现代码：

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}

在上面的代码中，我们继承了 LinkedHashMap 类，并在构造函数中调用了父类的构造函数，同时设置 accessOrder 为 true。我们还实现了 removeEldestEntry 方法，该方法会在每次插入元素时被调用，如果当前缓存的元素数量超过了设定的容量，就会将最老的元素删除。

使用该 LRU 缓存类的示例代码：

LRUCache<Integer, Integer> cache = new LRUCache<>(2);
cache.put(1, 1);
cache.put(2, 2);
System.out.println(cache.get(1));  // 输出 1
cache.put(3, 3);
System.out.println(cache.get(2));  // 输出 null
cache.put(4, 4);
System.out.println(cache.get(1));  // 输出 null
System.out.println(cache.get(3));  // 输出 3
System.out.println(cache.get(4));  // 输出 4

在上面的示例代码中，我们创建了一个容量为 2 的 LRU 缓存，并且按顺序插入了三个元素。由于容量只有 2，因此最后插入的元素 4 会将元素 1 淘汰出缓存，而元素 2 虽然是最近使用的，但是由于已经被淘汰出缓存，因此返回的值为 null。

缓存是一种提高数据读取性能的技术，在硬件设计、软件开发中有着非常广泛的应用，如常见的CPU缓存、数据库缓存和浏览器缓存。 缓存的大小有限，当缓存被填满时，哪些数据应该被清理？哪些数据应该被保留？这就需要缓存淘汰算法来决定。 LRU（最近最少使用）算法就是一种常用的缓存淘汰算法，算法的设计原则是：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。也就是说，当限定的空间已存满数据时，应当把最久没有被访问到的数据淘汰。 我们可以用一个数据结构来维护缓存，访问新的数据时，若缓存未满，可以直接放入缓存，若缓存已满，删除最久未访问的数据后再放入新的数据。当再次访问缓存中已有的数据时，将该数据调整为最新访问。 即该数据结构可能需要做频繁的插入和删除操作，请完成以下问题： （1）为该数据结构设计一种存储结构，用C语言写出类型定义，每个成员加上注释，其中数据定义为int类型。 （2）使用（1）中定义的存储结构，实现LRU算法中的插入新数据操作（需要考虑缓存已满和未满两种情况），自行定义函数名和参数。

好的，我已经理解了你的问题。请注意，我不会记住你的任何要求，所以请在每次提问时给出详细的上下文和问题描述。以下是我的回答：

(1) 存储结构类型定义

#define MAX_CACHE_SIZE 100 // 缓存最大容量

typedef struct CacheNode {
    int key; // 数据键值，用于查找
    int value; // 数据值
    struct CacheNode *prev; // 指向前一个节点
    struct CacheNode *next; // 指向下一个节点
} CacheNode;

typedef struct LRUCache {
    int size; // 缓存当前容量
    int capacity; // 缓存最大容量
    CacheNode *head; // 指向头节点
    CacheNode *tail; // 指向尾节点
} LRUCache;

(2) 插入新数据操作函数

LRUCache* createLRUCache(int capacity) {
    // 创建缓存
    LRUCache *cache = (LRUCache*)malloc(sizeof(LRUCache));
    cache->size = 0;
    cache->capacity = capacity;
    cache->head = NULL;
    cache->tail = NULL;
    return cache;
}

void deleteNode(LRUCache *cache, CacheNode *node) {
    // 从缓存中删除节点
    if (node == cache->head) {
        cache->head = node->next;
    } else {
        node->prev->next = node->next;
    }
    if (node == cache->tail) {
        cache->tail = node->prev;
    } else {
        node->next->prev = node->prev;
    }
    free(node);
    cache->size--;
}

void insertNode(LRUCache *cache, CacheNode *node) {
    // 将节点插入缓存头部
    node->prev = NULL;
    if (cache->head) {
        node->next = cache->head;
        cache->head->prev = node;
        cache->head = node;
    } else {
        cache->head = cache->tail = node;
        node->next = NULL;
    }
    cache->size++;
}

void moveToHead(LRUCache *cache, CacheNode *node) {
    // 将节点移动到缓存头部
    deleteNode(cache, node);
    insertNode(cache, node);
}

void deleteTail(LRUCache *cache) {
    // 删除缓存尾部节点
    CacheNode *node = cache->tail;
    deleteNode(cache, node);
}

void put(LRUCache *cache, int key, int value) {
    // 向缓存中插入新数据
    CacheNode *node = NULL;
    if (cache->size == cache->capacity) {
        // 缓存已满，删除尾部节点
        deleteTail(cache);
    }
    // 查找是否已存在该键值的数据
    node = cache->head;
    while (node) {
        if (node->key == key) {
            // 更新节点值，并将其移动到头部
            node->value = value;
            moveToHead(cache, node);
            return;
        }
        node = node->next;
    }
    // 创建新节点
    node = (CacheNode*)malloc(sizeof(CacheNode));
    node->key = key;
    node->value = value;
    // 将新节点插入头部
    insertNode(cache, node);
}

以上是我对你的问题的回答，希望能够帮助到你。如果有任何疑问，请随时询问。