操作系统：基于页面置换算法的缓存原理详解（上）_分析页面缓冲算法的原理是什么

概述：

  作为一个学计算机的一定听过缓存（注意这里是缓存，不是缓冲）。比如我们在登录网页时，网页就可以缓存一些用户信息；比如我们在写界面代码的时候，可能就会遇到界面的绘制是基于一些缓存算法的。所以，了解一下缓存算法的原理还是有必要的。

本文链接：http://blog.csdn.net/lemon_tree12138/article/details/50463365 --Coding-Naga
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基本分析：

  首先我们要做的事情是，我们知道最好的置换或者说缓存算法是，我们可以把那些最不可能会使用的资源或是作业从内存移到外存，以确保尽可能少地进行置换操作。可是，我们又要如何知道后面有哪些资源正在排队呢，或者说即将被使用呢？这里你是不是要问，我们操作系统不是有一个就绪和阻塞的进程队列么？遍历这个列表不就可以知道后面哪些资源最没可能被访问了么？是的，不可否认。如果可以这样的确还不错。可是，这个队列一定是一个动态的队列。比如，在PC上，用户想使用哪个软件都有可能，这个我们不能事先定义好。

  既然不能预知，那么这种最佳的转换算法就不能实现。因为我们不能预知，所以我们就要想办法来预测。预测哪些哪些资源可能在近期不会被使用，就换出该资源。

具体算法策略：

1.先进先出(FIFO)页面置换算法

  最简单的算法莫过于FIFO了，正是因为这个算法的简单，所以在效果上就并不那么让人满意了。下面是原理图：

图-1 FIFO算法原理图

  在FIFO的原理图中，如果队列还未满时，我们可以随意加入，当队列缓存的数据满了的时候，我们也只是简单地从队列的尾部加入，从队列的头部移除。某一个资源的使用对于资源的移除不产生任何影响。所以，图中就没有展示。代码的编写也很简单，如下：

public class FIFO implements Cacheable {
 
    private int maxLength = 0;
    private Queue<Object> mQueue = null;
    
    public FIFO(int _maxLength) {
        ... ...
    }
    
    @Override
    public void offer(Object object) {
        if (mQueue == null) {
            throw new NullPointerException("策略队列对象为空");
        }
        
        // check is need swap or not
        if (mQueue.size() == maxLength) {
            clean();
        }
        
        mQueue.offer(object);
    }
 
    @Override
    public void visitting(Object object) {
        System.out.println("Visited " + object);
    }
    
    private void clean() {
        mQueue.poll();
    }
}

2.最近最久未使用(LRU)置换算法

图-2 LRU算法原理图

  对比FIFO原理图和LRU原理图，可以很明显地看到只是在被使用的资源部分有一些小的改动。在一般地使用过程中，和FIFO一样，如果队列还未满时，我们可以随意加入，当队列缓存的数据满了的时候，我们一样地从队列的尾部加入，从队列的头部移除了。当我们要访问一个资源的时候，就把这个资源移动到队列的尾部，让这个资源看上去就像最新添加的一样。这个就是我们LRU算法的核心了。

  下面提供部分关键代码，完整代码参见文章最下方的源码下载。

public class LRU implements Cacheable {
 
    private int maxLength = 0;
    private Queue<Object> mQueue = null;
    
    public LRU(int _maxLength) {
        ... ...
    }
    
    @Override
    public void offer(Object object) {
        if (mQueue == null) {
            throw new NullPointerException("策略队列对象为空");
        }
        
        // check is need swap or not
        if (mQueue.size() == maxLength) {
            clean();
        }
        
        mQueue.offer(object);
    }
    
    @Override
    public void visitting(Object object) {
        if (mQueue == null || mQueue.isEmpty()) {
            throw new NullPointerException("访问对象不存在");
        }
        
        System.out.println("Visited " + object);
        displace(object);
    }
    
    // remove the longer no visit
    private void clean() {
        mQueue.poll();
    }
 
    // cache core code
    private void displace(Object object) {
        for (Object tmp : mQueue) {
            if (object.equals(tmp)) {
                mQueue.remove(tmp);
                break;
            }
        }
        
        mQueue.offer(object);
    }
}

3.Clock置换算法

  这里有一点需要纠正一下，当你看到“Clock”的时候，请不要把它理解成Clock算法是基于时间片之类的一种算法。Clock算法是把资源队列看成是一个类似Clock一样的，可以循环访问的这么一个特性。

图-3 Clock算法原理图

  在Clock页面置换算法中，我们对对象进行了一个二次封装。在封装类中，额外加入了一个新的元素：Flag。这是一个boolean的标志位，用于指示，当前的资源或是进程是否可以被换出。当这个标志位为false的时候，就把这个标志打成true，用于下次遍历到此元素的时候，可以移除它；当这个标志位为true的时候，就把这个元素从队列中移除。当我们要访问某一个对象的时候，就把检查指针指向这个元素的下一个元素，这样下次检查的时候，可以跳过这个元素，确保了当前元素的安全性。代码过程如下（这里省略了一部分轻量级的代码，因为它相对于算法本身本言并不重要，详细代码参见最下方的GitHub源码下载链接）：

public class Clock implements Cacheable {
 
    private int maxLength = 0;
    private List<ClockBean> list = null;
    private int index = 0;
 
    public Clock(int _maxLength) {
        ... ...
    }
 
    @Override
    public void offer(Object object) {
        if (list == null) {
            throw new NullPointerException("策略队列对象为空");
        }
 
        if (list.size() == maxLength) {
            clean();
        } else {
            index = (index + 1 + maxLength) % maxLength;
        }
 
        list.add((ClockBean) object);
    }
 
    @Override
    public void visitting(Object object) {
        if (object instanceof ClockBean) {
            ClockBean bean = (ClockBean) object;
            
            for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
                if (bean == list.get(i)) {
                    list.get(i).setCleanFlag(false);
                    index = (i + 1 + maxLength) % maxLength;
                }
            }
        } else {
            System.err.println("Error Type");
        }
    }
 
    // 移除待置换的对象
    private void clean() {
        ClockBean bean = list.get(index);
        
        if (bean == null) {
            throw new NullPointerException();
        }
        
        if (bean.isCleanFlag()) {
            list.remove(index);
            return;
        }
        
        bean.setCleanFlag(true);
        
        clean();
    }
}

Ref：

《计算机操作系统》

http://flychao88.iteye.com/blog/1977653

GitHub源码下载：

https://github.com/William-Hai/LRU-Cache