红色舞台优化缓存，调高效率（redis 设置缓存数量）

红色舞台：优化缓存，调高效率

在计算机行业中，优化缓存和调高效率是非常重要的工作。缓存是一种用于存储数据的技术，用于增加数据的访问速度。然而，在处理大量数据的应用程序中，缓存可能会变得非常大，从而导致访问效率变慢。因此，在设计计算机应用程序时，需要采用一系列方法来优化缓存，以达到更高的效率。

要优化缓存，必须了解缓存入门概念，实现一个基本的缓存模板。以下代码是一个基本的缓存模板：

class Cache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}
        self.priority = {}
        self.time = 0

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache[key] = value
            self.priority[key] = self.time
            self.time += 1
        elif len(self.cache) 
            self.cache[key] = value
            self.priority[key] = self.time
            self.time += 1
        else:
            key_to_delete = min(self.priority, key=self.priority.get)
            del self.cache[key_to_delete]
            del self.priority[key_to_delete]
            self.cache[key] = value
            self.priority[key] = self.time
            self.time += 1
    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.priority[key] = self.time
        self.time += 1
        return self.cache[key]

这是一个基本的缓存实例，它包含了一个固定容量的字典。put() 方法用于将新的键值对添加到字典中，如果键已经存在，则更新该键的值。如果字典已满，则使用一个先进先出的策略删除最近未使用的键值对。get() 方法用于获取一个键对应的值。

然而，这个缓存实例并不充分利用缓存的优点，因为它只使用了一个固定容量的字典。要进一步优化缓存，可以使用 LRU 缓存策略和双向链表。以下代码包含了一个使用双向链表的 LRU 缓存实例：

class ListNode:
    def __init__(self, key=0, value=0):
        self.key = key
        self.val = value
        self.prev = None
        self.next = None

class LRUCache:

    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.size = 0
        self.cache = {}
        self.head = ListNode()
        self.tl = ListNode()
        self.head.next = self.tl
        self.tl.prev = self.head
    def add_node(self, node):
        node.prev = self.head
        node.next = self.head.next
        self.head.next.prev = node
        self.head.next = node

    def remove_node(self, node):
        node.prev.next = node.next
        node.next.prev = node.prev

    def move_to_head(self, node):
        self.remove_node(node)
        self.add_node(node)

    def pop_tl(self):
        res = self.tl.prev
        self.remove_node(res)
        return res
    def get(self, key: int) -> int:
        if key not in self.cache:
            return -1
        node = self.cache[key]
        self.move_to_head(node)
        return node.val
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key not in self.cache:
            node = ListNode(key, value)
            self.cache[key] = node
            self.add_node(node)
            self.size += 1
            if self.size > self.capacity:
                tl = self.pop_tl()
                del self.cache[tl.key]
                self.size -= 1
        else:
            node = self.cache[key]
            node.val = value
            self.move_to_head(node)

这个 LRUCache 类中，使用了双向链表遍历元素，优化了缓存性能。它包含了一个头节点和尾节点，每个节点都有一个前驱和后继，用于实现双向链表。在 put() 方法中，如果键不存在，则创建一个新的节点，并将其添加到链表的头部。如果链表已满，则删除链表尾端的节点。如果键已经存在，则将对应的节点移动到链表头部。

这个缓存实例中使用的 LRU 策略是一种比较高效的缓存策略，它会优先保留最近访问的键值对。通过这种方法优化缓存，可以有效提高计算机应用程序的效率。

综上所述，优化缓存和调高效率是计算机应用程序的重要方面。可以使用一系列方法，例如创建基本的缓存模板、使用 LRU 缓存策略和双向链表等技术，来达到更高的效率。在应用这些技术时，需要根据实际情况，选择最适合自己的方法，以达到最佳的效果。