手撕代码：从零开始实现LRU算法

2023-11-23 07:48:08

前言

在计算机系统中，内存是一个非常重要的资源。内存的大小决定了系统可以同时运行多少程序和数据。当内存不足时，系统就会出现缺页中断，导致程序运行速度变慢。为了解决这个问题，操作系统引入了页面置换算法。页面置换算法的作用是将内存中不常用的页面换出到磁盘上，腾出空间给新的页面。

LRU算法是一种常用的页面置换算法。LRU算法根据最近最少使用(LRU)的原则，将最近最少使用的页面从内存中淘汰出去。LRU算法的实现非常简单，它只需要维护一个链表，链表中的每个节点都对应着一个页面。当一个页面被访问时，就把它移到链表的头部。当内存不足时，就把链表尾部的页面淘汰出去。

LRU算法的实现

LRU算法的实现非常简单，它只需要维护一个链表，链表中的每个节点都对应着一个页面。当一个页面被访问时，就把它移到链表的头部。当内存不足时，就把链表尾部的页面淘汰出去。

下面是LRU算法的伪代码：

function LRU(page_size) {
  // 创建一个链表来存储页面
  list = new LinkedList();

  // 创建一个哈希表来存储页面和节点的映射关系
  hash_table = new HashMap();

  // 将页面大小存储在变量中
  page_size = page_size;

  // 当前内存已用空间
  used_memory = 0;

  // 内存总空间
  total_memory = 0;

  // 将内存总空间存储在变量中
  total_memory = page_size * list.size();

  // 内存淘汰的页面数
  page_faults = 0;

  // 将页面命中率存储在变量中
  hit_rate = 0;

  // 将页面缺失率存储在变量中
  miss_rate = 0;

  // 将页面淘汰的页面数存储在变量中
  page_evictions = 0;

  // 当内存不足时，淘汰链表尾部的页面
  while (used_memory > total_memory) {
    // 获取链表尾部的页面
    page = list.removeLast();

    // 从哈希表中删除页面和节点的映射关系
    hash_table.remove(page);

    // 将页面淘汰的页面数加一
    page_evictions++;

    // 将内存已用空间减去页面大小
    used_memory -= page_size;
  }

  // 返回页面命中率、页面缺失率和页面淘汰的页面数
  return {
    hit_rate: hit_rate,
    miss_rate: miss_rate,
    page_evictions: page_evictions
  };
}