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常用词典

abbr. 最近最少使用到的（least recently used）

例句

New replacement algorithm (LRU versus FIFO)

新的替换算法（LRU 与 FIFO）

Less aggressive LRU flushing can improve transaction performance.

更缓慢的LRU刷新可以提高事务性能。

The buffer cache is managed as a set of least recently used (LRU) lists.

以最近使用(LRU)列表的形式管理缓冲区缓存。

The simulated test shows that this algorithm is superior to LRU algorithm.

模拟测试的结果表明：本算法比lru算法优越。

How many items were evicted from the cache using the LRU (least recently used) algorithm?

使用LRU(最近较少使用)算法从缓存中逐出的条目有多少。

专业解析

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种广泛应用于计算机系统的缓存淘汰算法，其核心思想是“优先移除最久未被访问的数据”。该算法通过跟踪数据的历史访问时间，在缓存空间不足时淘汰访问时间最早的数据，从而提高缓存命中率。

工作原理

LRU算法的实现通常依赖于两种数据结构组合：

1. 哈希表：用于快速定位缓存中的数据位置，时间复杂度为O(1)。
2. 双向链表：维护数据的访问顺序，最近访问的数据移动到链表头部，尾部则是最久未访问的数据。当需要淘汰数据时，直接移除链表尾部节点。

例如，在数据库管理系统（如MySQL）中，LRU用于管理缓冲池，通过保留高频访问的页来减少磁盘I/O。

应用场景

1. 操作系统：管理虚拟内存的页面置换（如Linux内核的页面缓存机制）。
2. 分布式系统：Redis等内存数据库使用LRU策略控制内存使用上限。
3. Web服务：HTTP缓存（如CDN节点）通过LRU优化静态资源加载速度。

算法变体与改进

标准LRU存在“缓存污染”问题（例如突发大量低频访问数据挤占缓存），因此衍生出改进版本：

• LRU-K：参考数据库系统优化方案，记录最近K次访问时间，更精准识别高频数据。
• Clock-Pro：结合环形缓冲区和访问位标记，降低实现复杂度（应用于Solaris操作系统内存管理）。

权威参考

1. 维基百科对LRU的定义与基础实现描述：https://en.wikipedia.org/wiki/Cache_replacement_policies#LRU
2. 计算机系统经典教材《计算机体系结构：量化研究方法》第5章详细分析了LRU在缓存层级中的应用场景。

网络扩展资料

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是一种广泛应用于缓存管理、内存调度等场景的算法，核心思想是优先淘汰最久未被访问的数据，以优化资源利用率。以下是详细解析：

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核心原理

LRU基于“时间局部性”原理，即最近被访问的数据未来更可能被再次访问。算法会记录每个数据项的最近访问时间，当需要淘汰数据时，选择最久未被访问的项移除。

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工作机制

1. 数据结构

   • 双向链表：按访问时间排序，头部存放最新访问的数据，尾部为最久未访问的。
   • 哈希表：快速定位链表中的节点，实现O(1)时间复杂度访问。

2. 操作流程

   • 访问数据：若数据存在，将其移动到链表头部。
   • 新增数据：若缓存未满，直接插入头部；若已满，先删除尾部数据再插入。
   • 淘汰数据：当缓存空间不足时，直接删除链表尾部节点。

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应用场景

1. 计算机内存管理：操作系统选择置换长时间未使用的内存页。
2. 数据库缓存：如Redis的键淘汰策略。
3. Web服务器缓存：保留高频访问的网页资源，提升响应速度。

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优缺点分析

• 优点：高效利用热点数据，适合访问模式随时间变化较小的场景。
• 缺点：维护链表和哈希表增加空间开销；频繁更新链表可能影响性能（可通过近似LRU优化）。

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对比其他算法

• FIFO（先进先出）：按进入顺序淘汰，不考虑访问频率，可能误删热点数据。
• LFU（最不经常使用）：统计访问次数，但难以应对突发访问模式。

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示例：假设缓存容量为3，访问顺序为A→B→C→A→D。LRU淘汰过程如下：

1. 插入A→B→C（缓存：[C,B,A]）。
2. 再次访问A，A移到头部（缓存：[A,C,B]）。
3. 插入D，淘汰尾部B（缓存：[D,A,C]）。

如需代码实现或扩展变种（如LRU-K），可结合具体编程语言进一步探讨。

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