Сформулируйте алгоритм выбора кандидата на удаление из кэша “Наименее недавно использовавшийся” (lru). В чем его преимущества и недостатки?
Кэш или кеш (англ. cache, от фр. cacher — прятать; произносится [kæʃ] — кэш) — промежуточный буфер с быстрым доступом, содержащий информацию, которая может быть запрошена с наибольшей вероятностью. Доступ к данным в кэше идёт быстрее, чем выборка исходных данных из оперативной (ОЗУ) и быстрее внешней (жёсткий диск или твердотельный накопитель) памяти, за счёт чего уменьшается среднее время доступа и увеличивается общая производительность компьютерной системы.
В информатике под алгоритмами кэширования (часто называемыми алгоритмами вытеснения или политиками вытеснения, а также «алгоритмами/политиками замещения») понимают оптимизациюинструкций — алгоритмы — особая компьютерная программа или аппаратно поддерживаемая структура, способная управлять кэшем информации, хранимой в компьютере. Когда кэш заполнен, алгоритм должен выбрать, что именно нужно удалить из него, чтобы иметь возможность записи (в кэш) новой, более актуальной информации.
«Уровень попаданий» кэша означает то, насколько часто искомые данные обнаруживаются в кэше. Более эффективные политики вытеснения отслеживают обращения к наиболее используемой информации, чтобы улучшить уровень попаданий (при том же размере кэша).
«Латентность» кэша означает насколько быстро кэш может вернуть запрошенные данные непосредственно после запроса (в случае, если происходит «попадание»). Более быстрые стратегии вытеснения обычно отслеживают наименее используемую информацию — или, в случае кэша прямого отображения (direct-mapped cache), отсутствие информации, чтобы снизить затраты времени на обновление информации.
Каждая стратегия вытеснения является компромиссом между уровнем попаданий и латентностью.
Примеры
Алгоритм Белади
Наиболее эффективный алгоритм кэширования будет всегда отбрасывать информацию, в которой он не будет нуждаться дольше всего. Такой оптимальный результат достигается за счет оптимального алгоритма Белади или алгоритма предвидения. Так как в общем случае невозможно предсказать когда именно в будущем потребуется именно эта информация, то на практике (опять же, в общем случае) подобная реализация невозможна. Практический минимум может быть вычислен только опытным путем, и каждый может сравнить эффективность выбранного алгоритма кэширования с оптимальным минимумом.
Least Recently Used (Наиболее давно использовавшийся)
Least Recently Used (LRU): в первую очередь, вытесняется неиспользованный дольше всех. Этот алгоритм требует отслеживания того, что и когда использовалось, что может оказаться довольно накладно, особенно если нужно проводить дополнительную проверку, чтобы в этом убедиться. Общая реализация этого метода требует сохранения «бита возраста» для строк кэша и за счет этого происходит отслеживание наименее использованных строк (то есть за счет сравнения таких битов). В подобной реализации, при каждом обращении к строке кэша меняется «возраст» всех остальных строк.
Most Recently Used (Наименее давно использовавшийся)
Most Recently Used (MRU): в отличе от LRU, в первую очередь вытесняется последний использованный элемент. В соответствии с источником [1], «Когда файл периодически сканируется по циклической схеме, MRU — наилучший алгоритм вытеснения». В источнике [2] авторы также подчеркивают, что для схем случайного доступа и циклического сканирования больших наборов данных (иногда называемых схемами циклического доступа) алгоритмы кэширования MRU имеют больше попаданий по сравнению с LRU за счет их стремления к сохранению старых данных. Алгоритмы MRU наиболее полезны в случаях, когда чем старше элемент, тем больше обращений к нему происходит.
Псевдо-LRU
Псевдо-LRU (PLRU): Для кэшей с большой ассоциативностью (обычно >4 каналов), цена реализации LRU становится непомерно высока. Если достаточна схема, что почти всегда нужно отбрасывать наименее используемый элемент, то в этом случае можно использовать алгоритм PLRU, требующий для элемента кэша только один бит.
Адрес в памяти может быть кэширован в виде адреса в кэше
Сегментированный LRU
Сегментированный LRU (Segmented LRU или SLRU): «SLRU-кэш делится на два сегмента. пробный сегмент и защищенный сегмент. Строки в каждом сегменте упорядочены от частоиспользуемых к наименее используемым. Данные при промахах добавляются в кэш, причем в область последних использованных элементов пробного сегмента. Данные при попаданиях убираются где бы они не располагались и добавляются в область частоиспользуемых элементов защищенного сегмента. К строкам защищенного сегмента обращения таким образом происходят по крайней мере дважды. Защищенный сегмент ограничен. Такой перенос строки из пробного сегмента в защищенный сегмент может вызвать перенос последней использованной (LRU) строки в защищенном сегменте в MRU-область пробного сегмента, давая этой линии второй шанс быть использованной перед вытеснением. Размер защищенного сегмента — SLRU-параметр, который меняется в зависимости от схемы работы ввода-вывода. Всякий раз когда данные должны быть вытеснены из кэша, строки запрашиваются из LRU-конца пробного сегмента.[3]»
Вывод:
LRU (Least Recently Used) — вытесняется буфер, неиспользованный дольше всех;
Применение того или иного алгоритма зависит от стратегии кэширования данных. LRU наиболее эффективен, если данные гарантированно будут повторно использованы в ближайшее время.