如何利用缓存理论来分析网购物流的未来

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1、如何利用缓存理论来分析网购物流的未来时了，所以我们希望我们每次取数据时数据都在内存里，减少硬盘的访问。操作系统有一个很重要的任务一一调整内存屮的数据，冃的在于减少用户使用电脑时因读取硬盘而造成的延迟和卡顿。调整一般发生两种情况下，一个是电脑闲置的时候，提前将用户可能会用到数据搬到内存中；另一个就是置换的时候，加载用户所需数据的同时，舍弃那些比较不可能被访问的数据。计算机科学里把访问数据时数据刚好在内存里的概率成为命屮率。为了提升用户体验，减少等待，就得提高命中率，选择合适的内存置换(淘汰)算法就显得

2、至关重要，内存置换算法是指在发生置换操作时，应该淘汰内存中的哪些数据，来放置新的数据，常用的算法(别怕，都很简单)冇：1、先进先出算法(FIFO，FirstInFirstOut)淘汰最先进来的数据，这个算法非常简单，这样做的道理是最先进来的数据可能己经用过过时了。对于一次性或短期使用的数据，非常合适，但对于长期使用的数据，就不合适了。这个算法命中率并不高，常常被提起主要是用来衬托其他算法的优越性，有点类似奥特曼的小怪兽。2、最久没访问算法(LRU，LeastRescentlyUsed)淘汰内存屮最久

3、没有被用到的数裾，这个就比FIFO合理多了，最久没被访问，可能真的是过时了。从逻辑上来说是相对合理的，而且比较简单,现在流行的操作系统大多都使用它或它的变种。当然，这个算法对于那种需要被周期性访问的数据就不合适了。3、最不频繁算法（LFU，LeastFrequencyUsed）淘汰内存中在最近一段时间内使用频率最低的数据，这个又比LRU更合理了，就是保留最近最常用的数据，剔除最不常用的蛀虫。它并不是操作系统的宠儿，因为它计算量比较大，自身会消耗一些内存，对于操作系统这样的惜时（内存）如金的家伙是不可

4、接受的。4、智能算法（AI）我定义的一类算法，它泛指通过机器学习算法依据各种历史数据，计算各个数据未来一小段时间内将会被访问的概率，保留概率高的，淘汰低的。举个例子，假设你白天使用电脑工作，晚上使用电脑娱乐，那么AI算法可能会在白天尽量在内存中保留工作相关的数据。比如一些word文档及办公软件的数据，而到了晚上，工作相关的数据则优先被淘汰，内存中常驻游戏，影音之类的数据。再比如，操作系统检测到了我刚刚下载了一部电影，那么这吋应该将这部电影的数据及播放器的数据加载到内存中，其他类型的则可能被淘汰。AI

5、算法的计算量显然很大也很复杂，入不Y操作系统的法眼，但在很多情况不却非常好用。再介绍一个概念：多级缓存，后面将会用到。其实在电脑中，内存并不是读取速度最快的存储介质，还有更快的,叫CPU缓存。如果你看CPU的参数，经常能看到（1_1八2八3缓存，他们共同组成CPU缓存），它是CPU的一部分，你们在看CPU规格时常常会看到，它离CPU计算核心更近，访问速度更快，但容量更小。CPU缓存和内存的关系与内存和硬盘的关系是一毛一样的。其实CPU缓存中还能细分，“L1缓存”是“L2缓存”的缓存，“L2缓存”是“

6、L3缓存”的缓存，“L3缓存”是内存的缓存，如下图所示，这样不断嵌套的缓存结构就叫多级缓存。缓存还有另外一个作用，缓冲。计算机屮的例子不太好说，举个拉面店的例子。有个拉面店只卖一种拉面，顾客时多时少，有时一次性来好几个人，师傅现做的话肯定有顾客等很久，如果提前做很多的话乂有可能做多卖不出去，那么师傅想了这么一个策略，提前做好一些拉IM,放在一个固定的桌子上，如果桌子上的拉面达到2碗，师傅就慢着点做，如果一直没卖出去，桌上的面达到4碗，就完全不做了，如果某个时段生意旺卖很快，桌上的面可能会少于2碗，或

7、者卖完，甚至还有人等，那么师傅就要幵足马力做面了。那么，这里就把桌子当作缓存，通过缓存策略，给师傅一定的缓冲时间，一定程度上抵消人流波动带來的影响。缓冲可以从两个角度解释，一个是任务发送者，另一个是任务处理者。在发送者和处理者之间设置缓存，来协调任务发送速度与处理速度不一致。当任务发送速度人于处理速度时，任务在缓存中堆积，发送者减慢发送速度，处理者提高处理速度；如果缓存中任务非常少了，则提高发送速度，减慢处理速度。如果处理是一次性的，缓存能减少处理的频率。举个例子：垃圾桶是一种缓存，如果家里没有垃圾

8、桶，我们一旦有垃圾就得扔到外头的垃圾桶，垃圾桶的存着可以减少我们处理的频率。产品例子缓存理论不仅在计算机领域应用广泛，而且在生活和产品中也常常用到。我们先对理论进行抽象：缓存納存，泛指那些使用方便又非常有限的容器。硬盘，那些使用不方便但容量非常大的容器。数据，放在容器屮的物体。算法，上面的算法大多都是说怎么淘汰，而下面往往说的是怎么保留，怎样选择，其实木质是一样的。从保留数据的角度重新解释上面的算法:FIFO,保留最后进入内存的；LRU,保留最近用过的；LFU，保留近