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内存优化基础

1内存与缓存的基本概念

内存，或称主存，是计算机中用于存储正在运行的程序和数据的硬件。它直接与CPU通信，提供数据和指令的快速访问。然而，内存访问速度相对较慢，为了提高数据访问速度，引入了缓存机制。缓存是一种高速存储器，位于CPU与主存之间，用于存储频繁访问的数据副本，以减少CPU等待时间。

1.1示例：缓存与内存访问

假设有一个应用程序需要频繁访问数据库中的用户信息。每次访问数据库都需要花费较长时间，这会降低应用程序的性能。通过引入缓存，可以将最近访问的用户信息存储在缓存中，当再次需要这些信息时，直接从缓存读取，而无需访问数据库。

#假设的缓存类

classCache:

def__init__(self):

self.data={}

defget(self,key):

从缓存中获取数据

returnself.data.get(key)

defset(self,key,value):

将数据存储在缓存中

self.data[key]=value

#使用缓存的示例

cache=Cache()

user_id=123

user_info=fetch_user_info_from_database(user_id)#假设的数据库查询函数

cache.set(user_id,user_info)

#下次需要用户信息时，先从缓存中获取

cached_user_info=cache.get(user_id)

ifcached_user_info:

print(cached_user_info)

else:

user_info=fetch_user_info_from_database(user_id)

cache.set(user_id,user_info)

print(user_info)

2缓存的工作原理

缓存的工作原理基于局部性原理，即程序在执行时，无论是数据访问还是指令访问，都倾向于访问局部于正在访问的地址的其他地址。缓存利用这一原理，将最近或最频繁访问的数据存储在高速缓存中，以提高数据访问速度。

缓存通常采用LRU（最近最少使用）算法来管理存储空间。当缓存满时，LRU算法会移除最近最少使用的数据，为新数据腾出空间。

2.1示例：LRU缓存算法

fromcollectionsimportOrderedDict

classLRUCache:

def__init__(self,capacity:int):

self.cache=OrderedDict()

self.capacity=capacity

defget(self,key:int)-int:

获取缓存中的数据，如果数据存在，则将其移动到缓存的末尾

ifkeynotinself.cache:

return-1

self.cache.move_to_end(key)

returnself.cache[key]

defput(self,key:int,value:int)-None:

将数据存储在缓存中，如果缓存已满，则移除最近最少使用的数据

ifkeyinself.cache:

self.cache.move_to_end(key)

self.cache[key]=value

iflen(self.cache)self.capacity:

self.cache.popitem(last=False)

#使用LRU缓存的示例

lru_cache=LRUCache(2)

lru_cache.put(1,1)

lru_cache.put(2,2)

print(lru_cache.get(1))#返回1

lru_cache.put(3,3)#移除key2

print(lru_cache.get(2))#返回-1

lru_cache.put(4,4)#移除key1

print(lru_cache.get(1))#返回-1

print(lru_cache.get(3))#返回3

print(lru_cache.get(4))#