针对上一篇文章,这里给出性能测试:10000条随机数据,50个线程读写。
package lru;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class Performance{
static final int loop = 10000;
static final int threadCount = 50;
static OjadbMap<Integer, Integer> lruMap = new OjadbMap<Integer, Integer>(loop);
static ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(threadCount);
static long nn = 0;
static int check=0;
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Performance p = new Performance();
p.start();
}
private void start() throws InterruptedException {
loops();
Thread.sleep(7500);
System.out.println(check+" spend time=" + nn);
System.out.println(" every milli-seconds=" + (check / nn));
lruMap=null;
exec.shutdown();
}
private void loops() {
for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
exec.execute(new Thread("thread-" + i){
@Override
public void run() {
final long begin = System.currentTimeMillis();
Random r = new Random();
for (int j = 0; j < loop; j++) {
check++;
int n = r.nextInt(100);
if (null == lruMap.get(n)) {
lruMap.put(n, j);
} else {
}
}
final long end = System.currentTimeMillis();
final long elapsed = end - begin;
nn = nn + elapsed;
}
});
}
}
}
分享到:
相关推荐
这个压缩文件可能包括LRU缓存的实现代码、测试样例、使用说明和可能的性能优化策略。 适用人群: Python开发者:对于想要了解或实现LRU缓存算法的Python开发者来说,这个资源是一个很好的学习资料。 数据结构和算法...
在这个Java实现的LRU缓存中,我们可能会看到以下几个关键知识点: 1. **数据结构的选择**: LRU缓存通常基于哈希表和双向链表实现。哈希表用于快速查找,而双向链表则用来维护元素的顺序性,以便于执行删除和插入...
2. `cache.py` - 实现LRU缓存逻辑的模块,可能包含一个LRUCache类,用以存储数据项并执行替换策略。 3. `test.py` - 测试脚本,用于验证缓存模拟器的功能和性能。 4. `data` 或 `inputs` 目录 - 包含用于测试和演示...
PHP LRU缓存实现介绍WTF 是 LRU 缓存吗? LRU 代表最近最少使用。 它是一种缓存类型,通常具有固定容量并丢弃最旧的条目。 如果您需要控制缓存内存使用,这将特别有用。 如果您想了解有关 LRU Cache 的更多详细信息...
在本项目"lrucacheleetcode"中,我们将探讨如何使用Python实现一个LRU缓存,并包含单元测试以确保其正确性。 首先,我们需要了解LRU缓存的基本工作原理。LRU缓存的核心思想是,最近访问的数据在未来最有可能被再次...
在Java中实现LRU缓存,我们可以借助一些内置工具或第三方库,如Java 8的`ConcurrentHashMap`结合`LinkedHashMap`,或者Google的Guava库中的`Cache`类。这篇博客文章可能讨论了如何使用这些工具来构建一个LRU缓存系统...
8. **测试**:包括单元测试、集成测试和性能测试,以验证LRU缓存功能的正确性和效率。 9. **版本控制**:项目可能使用Git进行版本控制,因此代码中可能包含.gitignore文件,定义了哪些文件不应该被版本控制系统跟踪...
为了评估和优化缓存性能,可以使用Java的性能分析工具,如JVisualVM、JProfiler等,进行CPU、内存和线程的监控。通过这些工具,我们可以发现潜在的性能瓶颈并进行优化。 在项目中,可能包含了以下核心部分: 1. ...
在IT行业中,缓存系统是优化应用程序性能的关键技术之一,特别是在大数据量和高并发的场景下。本项目实现了一个基于Java的对象缓存系统,其中包含了LRU(Least Recently Used)算法,以及支持集群同步功能。这里我们...
而在多线程环境中,如何实现一个高效的并发LRU缓存是软件开发中的重要课题。这里我们将探讨在Rust编程语言中实现并发LRU缓存的方法。 Rust以其内存安全和高性能的特点,成为构建系统级和并发应用的理想选择。在Rust...
在Java中,我们可以使用`LinkedHashMap`来实现LRU缓存,因为它提供了O(1)的时间复杂度来执行插入、删除和查找操作,并且可以按照访问顺序维护元素。 1. **LRU缓存结构**:LRU缓存通常由两个部分组成:一个存储数据...
LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法是一种广泛应用于计算机科学中的缓存策略,尤其是在操作系统、数据库系统和编程语言运行时环境中。它基于一个假设:如果一个数据最近被频繁访问,那么将来它也更有可能被...
低延迟和线程安全的LRU缓存LRU缓存在记忆中支持简单的放置和获取操作最近使用过的最少的物品被扔掉线程安全(并发不会破坏数据结构) 最小的锁定从多个线程缓存操作建立并执行这个专案 sbt clean compile run运行...
例如,测试可能包括以下步骤:初始化一个具有固定容量的LRU缓存,插入一些键值对,查询已存在的键,再次插入相同键或新键,最后验证被正确淘汰的数据。 通过这三个文件,我们可以学习到如何在实际编程中应用LRU缓存...
4. 性能测试和比较,这里涉及了如何使用redis-benchmark这样的工具来测试和比较Redis与自定义缓存服务的性能差异。 5. 数据持久化的章节,提及了RocksDB这样的持久化存储解决方案,RocksDB是一个嵌入式的、持久的、...
通过读取这些请求,调用`put()`和`get()`方法,我们可以观察LRU缓存的行为,验证其是否按照预期工作。 为了模拟页面置换,程序会跟踪每个页面的访问时间,并根据访问时间更新链表中的位置。当需要淘汰页面时,程序...
总的来说,基于Redis的UniEAP缓存实现是提高系统性能的有效手段,但迁移过程中要注意保持接口兼容,选择合适的缓存策略,并关注Redis的高可用性和数据安全。同时,理解Redis的特性和限制,能够更好地利用其优势,...
在IT领域,尤其是在Java开发中,Hibernate作为一款流行的开源对象关系映射(ORM)框架,其缓存机制是实现高性能数据库交互的关键技术之一。本文将深入探讨Hibernate缓存的原理、类型及其对性能优化的影响。 ### ...