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  • 2 最近最久未使用算法LRU算法)基本思想 2 二 程序设计 2 1 数据结构设计 2 2 函数设计 3 3 流程图 5 1 FIFO算法设计流程图 5 2 LRU 算法设计流程图: 6 三 代码 8 四 结果分析 12 五 实验总结及心得体会 13">...
  • 通过java编程模拟了虚拟存储中页面调度算法LRU 运行之前请看说明文档
  • 两者都是缓存调度算法,经常用作内存的页面置换算法。 打一个比方,帮助你理解。你有很多的书,比如说10000本。由于你的书实在太多了,你只能放在地下室里面。你看书的时候不会在地下室看书,而是在书房看书。每次...

     

    FIFO调度算法和LRU算法

    一.理论

    FIFO:先进先出调度算法

    LRU:最近最久未使用调度算法

    两者都是缓存调度算法,经常用作内存的页面置换算法。

    打一个比方,帮助你理解。你有很多的书,比如说10000本。由于你的书实在太多了,你只能放在地下室里面。你看书的时候不会在地下室看书,而是在书房看书。每次,你想看书都必须跑到地下室去找出来你想看的书,然后抱回来放到书桌上,之后才开始看。还有就是,有一些书你会反复的看,今天看了也许过几天又要看。总之,你自己是不知道你哪天会需要看哪本书的。你的老师每天下课的时候会给你布置一个书单,让你晚上回去去看哪本书。(假设你老师让你看的书在你的地下室里面都有)跑地下室当然是非常麻烦的,所以你希望你的经常看的那些书最好放在书桌上。但是你的书房的书桌同时只能摆放10本书(这个是假设的啊)。那么,问题来了。到底把哪些说留在书桌上最好呢?这里说的最好,就是说你尽量少的跑地下室去找书。为了解决这个问题,人们发明了很多的算法。

    其中,比较常见的就是上面这两种:FIFO算法和LRU算法。

        1、FIFO算法:

        很简单,我把书桌上的10本书按照放置时间先后堆放成一堆。这里的放置时间,就是说这本书在我的书桌上放了几天了。每次要看书的时候,我先在书桌上找,找到就直接可以读了。读完之后放回原来的位置就可以,不打乱顺序。如果书桌上面没有我要读的书,就去地下室找。找来之后,我就把书桌上放的时间最长的那本(也就是书堆里面最下面的那本书)放回地下室。然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。

        2、LRU算法:

        也不难,我把书桌上的10本书按照阅读时间先后堆放成一堆。这里的阅读时间,就是说我最近一次读这本书是几天之前。每次要看书的时候,我先在书桌上找,找到就直接可以读了。读完之后放在书堆的最上面。如果书桌上面没有我要读的书,就去地下室找。找来之后,我就把书桌上最久没有阅读的那本(也就是书堆里面最下面的那本书)放回地下室。然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。上面这个比方,相信你可以看明白吧。这里的地下室对应内存,书桌对应缓存,书对应页面。

    二.缺页次数

    在一个采用页式虚拟存储管理的系统中,有一用户作业,它依次要访问的页面序列是1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5.假定分配给该作业的页数为3且作业初始时未装载页面,那么采用FIFO调度算法产生的缺页中断数为多少,采用LRU调度算法产生的缺页中断数为多少?

     FIFO算法:(First In First Out),先进先出,一般看到这类思想,首先想到的数据结构应当是队列,但是我们这里最好是用vector,因为调页过程中需要遍历队列检查该页是否已存在,当算法的存储结构是队列或栈,但实现过程中需要经常遍历全队列或全栈的内容时,最好用vector,这是《剑指Offer》面试题25给我的启发。给出一个访问序列的模拟算法到此应该非常简单了,为了节省时间,下面仅给出题目计算步骤,代码今后再补。

        1、FIFO算法:先进先出

               访问序列:1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5

                       1,2,3先调入内存,内存结构:3      2      1    缺页次数:3  

                       4调入内存,1调出,  内存结构:4      3      2    缺页次数:4

                       1调入内存,2调出,  内存结构:1      4      3    缺页次数:5

                       2调入内存,3调出,  内存结构:2      1      4    缺页次数:6

                       5调入内存,4调出,  内存结构:5      2      1    缺页次数:7

                       1存在,内存结构不改变

                       2存在,内存结构不改变

                       3调入内存,1调出,  内存结构:3      5      2    缺页次数:8

                       4调入内存,2调出,  内存结构:4      3      5    缺页次数:9

                       5存在,内存结构不改变

                共缺页9次,缺页中断率 = 缺页中断次数 / 总访问页数 = 9 / 12    

     

        2、LRU算法:最近最少使用(Least Recently Used),先看一下调页过程

               访问序列:1,2,3,4,1,2,5,1,2,3,4,5

                    1,2,3先调入内存,内存结构:3      2      1    缺页次数:3  

                    4调入内存,1调出,  内存结构:4      3      2    缺页次数:4

                    1调入内存,2调出,  内存结构:1      4      3    缺页次数:5

                    2调入内存,3调出,  内存结构:2      1      4    缺页次数:6

                    5调入内存,4调出,  内存结构:5      2      1    缺页次数:7

               到这一步其实和FIFO并没有区别

                  1调入内存,由于内存中存在1,故没有缺页中断,但由于1最近被访问过,所以要将其位置调换

                  使它最后一个被淘汰,内存结构:1      5      2

                  2调入内存,没有缺页中断,但内存位置要变化,内存结构:2      1      5

                      3调入内存,5调出,  内存结构:3      2      1    缺页次数:8

                      4调入内存,1调出,  内存结构:4      3      2    缺页次数:9

                      5调入内存,2调出,  内存结构:5      4      3    缺页次数:10

               共缺页10次,缺页中断率:10/12

    转自:https://www.cnblogs.com/yuanninesuns/p/8542024.html

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  • Microsoft Visual Studio 2005.net开发 C#编写 操作系统内存调度FIFO算法 LRU算法 OPTIMAL算法 适用于操作系统课程设计
  • FIFO调度算法LRU算法

    千次阅读 2018-11-06 22:04:24
    LRU:最近最久未使用调度算法 最近最少被访问的最先被置换出去 两者都是缓存调度算法,经常用作内存的页面置换算法。 打一个比方,帮助你理解。 你有很多的书,比如说10000本。 由于你的书实在太多了,你只能放在...

    FIFO:先进先出调度算法
    最先加载到内存的最先被置换出去
    LRU:最近最久未使用调度算法
    最近最少被访问的最先被置换出去

    两者都是缓存调度算法,经常用作内存的页面置换算法。

    打一个比方,帮助你理解。

    你有很多的书,比如说10000本。
    由于你的书实在太多了,你只能放在地下室里面。
    你看书的时候不会在地下室看书,而是在书房看书。
    每次,你想看书都必须跑到地下室去找出来你想看的书,
    然后抱回来放到书桌上,之后才开始看。
    还有就是,有一些书你会反复的看,今天看了也许过几天又要看。
    总之,你自己是不知道你哪天会需要看哪本书的。
    你的老师每天下课的时候会给你布置一个书单,让你晚上回去去看哪本书。
    (假设你老师让你看的书在你的地下室里面都有)

    跑地下室当然是非常麻烦的,所以你希望你的经常看的那些书最好放在书桌上。
    但是你的书房的书桌同时只能摆放10本书(这个是假设的啊)。
    那么,问题来了。
    到底把哪些说留在书桌上最好呢?
    这里说的最好,就是说你尽量少的跑地下室去找书。

    为了解决这个问题,人们发明了很多的算法。
    其中,比较常见的就是上面这两种:FIFO算法和LRU算法。

    FIFO算法
    很简单,我把书桌上的10本书按照放置时间先后堆放成一堆。
    这里的放置时间,就是说这本书在我的书桌上放了几天了。
    每次要看书的时候,我先在书桌上找,找到就直接可以读了。
    读完之后放回原来的位置就可以,不打乱顺序。
    如果书桌上面没有我要读的书,就去地下室找。
    找来之后,我就把书桌上放的时间最长的那本(也就是
    书堆里面最下面的那本书)放回地下室。
    然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。

    LRU算法
    也不难,我把书桌上的10本书按照阅读时间先后堆放成一堆。
    这里的阅读时间,就是说我最近一次读这本书是几天之前。
    每次要看书的时候,我先在书桌上找,找到就直接可以读了。
    读完之后放在书堆的最上面。
    如果书桌上面没有我要读的书,就去地下室找。
    找来之后,我就把书桌上最久没有阅读的那本
    (也就是书堆里面最下面的那本书)放回地下室。
    然后把我今天需要看的这本书放在书堆的最上面。

    上面这个比方,相信你可以看明白吧。
    这里的地下室对应内存,书桌对应缓存,书对应页面。

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  • cache 调度算法LRU模拟程序

    千次阅读 2007-06-18 00:41:00
    /**//*++Copyright (c) 2007 YourCompanyModule Name: Abstract: 结合数据结构相关知识使用LRU的策略,对一组访问序列进行内部的Cache更 新LRU置换算法是选择最近最久未使用的页面予以置换。该算法赋予每个...
    /*++

    Copyright (c) 2007 YourCompany

    Module Name:

        <new>

    Abstract:

         结合数据结构相关知识使用LRU的策略,对一组访问序列进行内部的Cache更
     新LRU置换算法是选择最近最久未使用的页面予以置换。该算法赋予每个页面一个
     访问字段,用来记录一个页面自上次被访问以来经历的时间T,当须淘汰一个页面
     时,选择现有页面中T值最大的,即最近最久没有访问的页面。这是一个比较合理
     的置换算法。

    Author:

        YourName (YourEmail) 2007-06-12

    Revision History:

    --
    */

    //

    #include
    <iostream.h>



    //#define MAX_LEN  20
    //#define MAX  5
    #define true 1
    #define false 0

    //定义全局变量
    typedef struct{
            
    int state;        //块状态true满,false为空
            int value;        //块内的页面号
            int count;         //块计数器标志块据现在的时间    
        }
    Cache;
    Cache cache[]
    ={{false,-1,0},      //初始化块信息
                    {false,-1,0},
                    
    {false,-1,0},
                    
    {false,-1,0}}
    ;   //cache中有四块
        
    int walk_sort[]={1,1,2,4,3,5,2,1,6,7,1,3};  //页面访问序列

    int m=4;  //cache 块的个数
    int n=12;  //访问序列的长度
    //int n=strlen(walk_sort);  //页面置换访问序列的个数??????? strlen 用法??????????????


    //
    void delay(); //声明

    // cache更新算法,LRU
    void up_cache(Cache cache[],int walk_sort[])
    {
        
    int i=0;  //i为访问序列数组的下标
        int x;
        
    int k;
        
    int kk;
        
    //n=strlen(walk_sort);    //??????????  strlen 和数组的类型有关吗?
        while(i<n)
        
    {
            
    int j=0;  //J为cache块的下标
            
    //满么?
            while(j<m) //当块没有装满情况 
            {
                
    if((cache[j].state==false)&&(walk_sort[i]!=cache[j].value))  //装入一块
                {
                    cout
    <<"cache有空闲块,不考虑是否要置换."<<endl;
                    cout
    <<walk_sort[i]<<"被调入cache...."<<endl;
                    cache[j].value
    =walk_sort[i++];
                    cache[j].state
    =true;
                    cache[j].count
    =0;
                    
    int kk=0;
                    
                
                    
    for (x=0;x<m;x++)
                    cout
    <<"cache块"<<x<<""<<cache[x].value<<endl;
                    cout
    <<endl;
                    
                    
    //更新其它cache块没使用时间
                    while(kk<m)
                    
    {
                        
    if(kk!=j&&cache[kk].value!=(-1))
                        cache[kk].count
    ++;
                        kk
    ++;
                    }

                    delay();
                    
    break;
                }

                
               
                
    if(cache[j].value==walk_sort[i])   //命中
                {
                    cout
    <<endl;
                    cout
    <<walk_sort[i]<<"命中!!!"<<endl;
                    
    for (x=0;x<m;x++)
                    cout
    <<"cache块"<<x<<""<<cache[x].value<<endl;
                    cout
    <<endl;
                    
    int kk=0;
                    i
    ++;
                    cache[j].count
    =0;
                    
    //更新其它cache块没使用时间
                    while(kk<m)
                        
    {
                            
    if(kk!=j&&cache[kk].value!=(-1))
                            cache[kk].count
    ++;
                            kk
    ++;
                        }

                }

                
                j
    ++;  //块下标加一
            }

            
            
    if(j==m)   //考虑cache块已经满的情况
            {
                cout
    <<"cache已经满了,考虑是否置换."<<endl;
                cout
    <<endl;
                
    int k=0//块下标
                while(k<m)   //遍历块看其中是否有和访问序列相同的页号,有相同的则命中
                {
                    
    if(cache[k].value==walk_sort[i])
                    
    {
                        cout
    <<endl;
                        cout
    <<walk_sort[i]<<"命中!!!"<<endl;
                        
    for (x=0;x<m;x++)                          
                        cout
    <<"cache块"<<x<<""<<cache[x].value<<endl; //输出各块值
                        i++;
                        cache[k].count
    =0;
                        
    int kk=0;
                        
    //更新其它cache块没使用时间
                        while(kk<m)
                        
    {
                            
    if(kk!=k)
                            cache[kk].count
    ++;
                            kk
    ++;
                        }

                        
    break;
                    }

                    k
    ++;
                }

                
                
    if(k==m)//cache满且没有命中的情况,考虑置换那一块.
                {
                    
    int ii=0;
                    
    int t=0;//要替换的cache块号.
                    int max=cache[ii].count;
                    ii
    ++;
                    
    while(ii<m)  //LRU
                    {
                        
    if(cache[ii].count>max)
                        
    {
                            max
    =cache[ii].count;
                            t
    =ii;
                        }

                        ii
    ++;
                    }

                    
    //置换
                    cout<<cache[t].value<<""<<walk_sort[i]<<"在cache的"<<t<<"号块置换..."<<endl;
                    cache[t].value
    =walk_sort[i++];
                    cache[t].count
    =0;
                    
    for (x=0;x<m;x++)
                    cout
    <<"cache块"<<x<<""<<cache[x].value<<endl;
                    
    int kk=0;
                    
    //更新其它cache块没使用时间
                    while(kk<m)
                        
    {
                            
    if(kk!=t)
                            cache[kk].count
    ++;
                            kk
    ++;
                        }

                    delay();
                }

            }

        }

    }


    void delay()
    {
        
    int i;
        
    for(i=0;i<100;i++)
        ;
    }



    void main(int argc, char* argv[])
    {
        cout
    <<"Cache更新LRU置换算法"<<endl;
        up_cache(cache,walk_sort);
    }
     
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  • 内存调度算法

    2013-06-29 19:19:27
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  • LRU调度算法

    2021-06-07 15:48:32
    中文名:最近最久未使用调度算法 定义 什么是LRU? 它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的:最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内...

    LRU:Least Recently Used
    中文名:最近最久未使用调度算法

    定义

    什么是LRU?
    它是按照一个非常著名的计算机操作系统基础理论得来的:最近使用的页面数据会在未来一段时期内仍然被使用,已经很久没有使用的页面很有可能在未来较长的一段时间内仍然不会被使用。 基于这个思想,会存在一种缓存淘汰机制,每次从内存中找到最久未使用的数据然后置换出来,从而存入新的数据!它的主要衡量指标是使用的时间,附加指标是使用的次数。在计算机中大量使用了这个机制,它的合理性在于优先筛选热点数据,所谓热点数据,就是最近最多使用的数据!因为,利用LRU我们可以解决很多实际开发中的问题,并且很符合业务场景。
    简而言之,LRU调度算法每次淘汰的是最近最久未使用的页面,它不会出现像FIFO算法那样并不是每次都是淘汰最老页面,LRU算法淘汰的永远是最近最久未使用的页面,当访问到一个已存在于缓存队列中的页面时,与FIFO调度算法不同的是它会把访问到的页面移到队尾,即重新对队列进行排序。当访问到已存在于缓存中的页面且处在队尾时,保持队列不变。除此之外,都要将队列进行重新排序,将访问到的页面设置为最新页面(即队尾位置)。
    定义部分来源

    定义过于抽象,下面通过一个实例来更加深刻了解LRU算法

    假设缓存大小为3,访问页面顺序为2,6,4,8,5,4,1,4,6,3,9。

    可以观察与FIFO调度算法不同之处

    ->2
    ->6 2
    ->4 6 2
    ->8 4 6
    ->5 8 4
    ->4 5 8 4调入内存,但4已经存在,故内存结构发生变化
    ->1 4 5
    ->4 1 5 4调入内存,但4已经存在,故内存结构发生变化
    ->6 4 1
    ->3 6 4
    ->9 3 6

    C语言代码

    #include<stdio.h>
    #define MAX 3//缓存最大页面容量 
    typedef struct lru{
    	int lru[MAX];//存放页面号 
    }LRU;
    
    int main()
    {
    	int temp = -1;//充当中间变量,暂时缓存一个值 
    	int flag = 0;//0表示访问的这个页面是一个新页面,1表示访问的这个页面已存在于缓存中 
    	int data;//页面号 
    	int mid;//充当中间变量,暂时缓存一个值 
    	LRU L;
    	for(int i = 0; i < MAX; i++)
    	{
    		L.lru[i] = -1;
    	}
    	for(int i = 0; i < MAX; i++)
    	{
    		flag=0;
    		printf("请输入第%d个页面号:",i);
    		scanf("%d",&data);
    		for(int j = 0; j < MAX; j++)
    		{
    			if(data == L.lru[j])//如果这个页面已存在于缓存中 
    			{
    				flag = 1;
    				temp = j; 
    			} 
    		}
    		if(flag != 1)//如果这个页面不存在于缓存中 
    		L.lru[i] = data;
    		else//如果这个页面已存在于缓存中 
    		{
    			printf("你输入的页面已存在,已更新你的访问缓存!\n");
    			if( i-temp != 1 )//temp就是j 
    			{
    				for(int d = 0; d < i-1; d++)
    				{
    					L.lru[d] = L.lru[d+1];
    					if(d+1 == i-1)
    					{
    						L.lru[d+1] = data;
    						break;
    					}
    				
    				}
    			}
    			printf("\n");
    			for(int s = i-1; s >= 0; s--)
    			printf("第%d个页面-> %d\n",s,L.lru[s]);
    			printf("\n");
    			i--;
    		}
    		
    	}
    	printf("开始页面分别为\n");
    	printf("\n");
    	for(int i = MAX-1; i >= 0; i--)
    	printf("第%d个页面-> %d\n",i,L.lru[i]);
    	printf("\n");
    	
    	while(true)//已存在3个元素,每输入一个元素都进行一次比较 
    	{
    		flag = 0;
    		printf("请输入一个新的页面:");
    		scanf("%d",&data);
    		for(int i = 0; i < MAX; i++)
    		{
    			if(data == L.lru[i])//如果这个页面已存在于缓存中 
    			{
    				flag = 1;
    				mid = i;//缓存已存在于缓存中的页面地址 
    			}
    		}
    		if(flag == 1)//如果这个页面已存在于缓存中 
    		{
    			if( !(mid+1 == MAX) )
    			for(int i = mid; i < MAX-1; i++)//MAX是因为这里输入的数据是data  ?
    			{
    				L.lru[i] = L.lru[i+1];
    				if(i+1 == MAX-1)
    				{
    					L.lru[i+1] = data;
    					break;
    				}
    			}
    		}
    		else//如果这个页面不存在于缓存中 
    		{
    			for(int i = 0; i < MAX-1; i++)//MAX-1是因为数组存储页面号的最后一个是在MAX-1上,而输入的data相当于是在MAX位置上 
    			{		   //比如MAX=3,那么它交换数据时是->  0<--1; 1<--2; 2<--MAX 一共两次循环,最后一次循环执行最后两句 
    				L.lru[i] = L.lru[i+1];
    				if(i+1 == MAX-1)
    				{
    					L.lru[i+1] = data;
    					break; 
    				}
    			}
    		}
    		printf("换替换后的页面结果为\n");
    		printf("\n");
    		for(int i = MAX-1; i >= 0; i--)
    		printf("第%d个页面-> %d\n",i,L.lru[i]);
    		printf("\n");
    	}
    	return 0;
    }
    
    

    执行结果

    请输入第0个页面号:5
    请输入第1个页面号:6
    请输入第2个页面号:5
    你输入的页面已存在,已更新你的访问缓存!
    
    第1个页面-> 50个页面-> 6
    
    请输入第2个页面号:6
    你输入的页面已存在,已更新你的访问缓存!
    
    第1个页面-> 60个页面-> 5
    
    请输入第2个页面号:4
    开始页面分别为
    
    第2个页面-> 41个页面-> 60个页面-> 5
    
    请输入一个新的页面:6
    换替换后的页面结果为
    
    第2个页面-> 61个页面-> 40个页面-> 5
    
    请输入一个新的页面:5
    换替换后的页面结果为
    
    第2个页面-> 51个页面-> 60个页面-> 4
    
    请输入一个新的页面:3
    换替换后的页面结果为
    
    第2个页面-> 31个页面-> 50个页面-> 6
    
    请输入一个新的页面:
    

    总的来说,这个算法也比较简单,但它同FIFO算法比较有明显的改进,可以理解为是FIFO的改进版。作者用的是结构体实现。
    本人菜鸟一枚妥妥,可能代码写的不规范也可能代码有冗余存在,或者定义出现的名词不规范等问题,欢迎各位大佬指教。

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空空如也

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