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lru置換演算法

發布時間:2022-02-15 12:09:50

❶ LRU替換演算法怎麼理解,過程好難,這個題麻煩大神幫我看看



❷ 操作系統 頁面置換演算法LRU

這兩種方法都正確,LRU演算法有幾種實現,前一種是基於計數器的,需要統計之前的引用頁,後一種是基於隊列的調度,只調整隊列就能找到最近未使用的頁。
如果是考試的話可以說明一下用了哪種方法,個人感覺第二種方法比較合適
《操作系統概念》第七版·高等教育出版社P286

❸ 什麼是lru置換演算法

LRU是Least
Recently
Used的縮寫,即最近最少使用頁面置換演算法,是為虛擬頁式存儲管理服務的。
LRU演算法的提出,是基於這樣一個事實:在前面幾條指令中使用頻繁的頁面很可能在後面的幾條指令中頻繁使用。反過來說,已經很久沒有使用的頁面很可能在未來較長的一段時間內不會被用到。這個,就是著名的局部性原理——比內存速度還要快的cache,也是基於同樣的原理運行的。因此,我們只需要在每次調換時,找到最近最少使用的那個頁面調出內存。這就是LRU演算法的全部內容。
這是一個相當好的演算法,它是理想演算法很好的近似。

❹ 一個程序的頁面走向,FIFO和LRU頁面置換演算法

FIFO(先進先出頁面置換演算法):
1 2 3 4 1 2 5 1 2 3 4 5
————————————
1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 1 2
2 2 2 2 2 3 4 5 1 2 3
3 3 3 3 4 5 1 2 3 4
4 4 4 5 1 2 3 4 5
X X X X X X X X X X
共10次缺頁中斷

LRU(最近最少使用頁面置換演算法):
1 2 3 4 1 2 5 1 2 3 4 5
————————————
1 1 1 1 2 3 4 4 4 5 1 2
2 2 2 3 4 1 2 5 1 2 3
3 3 4 1 2 5 1 2 3 4
4 1 2 5 1 2 3 4 5
X X X X X X X X

共八次缺頁中斷

❺ LRU置換演算法的疑問

sd

❻ 操作系統題:頁面置換演算法 OPT FIFO LRU

fifo就是先進先出,可以想像成隊列
lru是最久未使用,當需要替換頁面的時候,向前面看,最久沒使用的那個被替換
opt是替換頁面的時候,優先替換後面最遲出現的。
不懂再問。。

❼ LRU頁面置換演算法的實現

我會。就是最近未使用的演算法吧。例如一個三道程序,等待進入的是1,2,3,4,4,2,5,6,3,4,2,1。先分別把1,2,3導入,然後導入4,置換的是1,因為他離導入時間最遠。然後又是4,不需要置換,然後是2,也不需要,因為內存中有,到5的時候,因為3最遠,所以置換3,依次類推,還有不懂聯系我吧。QQ:243926566

❽ FIFO和LRU置換演算法的問題

FIFO 先進先出
-------------
剛開始內存為空 null, null, null
使用2,缺頁讀入 2, null, null
使用3,缺頁讀入 2, 3, null
使用2,直接使用 2, 3, null
使用1,缺頁讀入 2, 3, 1
使用5,缺頁讀入 3, 1, 5 因為2是最先讀入的,所以就把它刪掉
使用2,缺頁讀入 1, 5, 2
使用4,缺頁讀入 5, 2, 4
使用5,直接使用 5, 2, 4
使用3,缺頁讀入 2, 4, 3
使用2,直接使用 2, 4, 3
使用5,缺頁讀入 4, 3, 5
使用2,缺頁讀入 3, 5, 2

共9次缺頁
========================

LRU 會刪除最不常訪問的
----------------------
剛開始內存為空 null, null, null
使用2,缺頁讀入 2, null, null
使用3,缺頁讀入 3, 2, null
使用2,直接使用 2, 3, null
使用1,缺頁讀入 1, 2, 3
使用5,缺頁讀入 5, 1, 2 因為最近1和2都訪問過而3是很早之前用過的,所以就把它刪掉
使用2,直接使用 2, 5, 1
使用4,缺頁讀入 4, 2, 5
使用5,直接使用 5, 4, 2
使用3,缺頁讀入 3, 5, 4
使用2,缺頁讀入 2, 3, 5
使用5,直接使用 5, 2, 3
使用2,直接使用 2, 5, 3

共7次缺頁

❾ LRU 頁面置換演算法

問題是很簡單的,只是代碼寫起來比較費勁。比較的結果就是Belady現象,也就是隨著增加分配給作業的內存塊數,反而增加了缺頁次數,提高了缺頁率。


❿ 頁面置換演算法的常見的置換演算法

最簡單的頁面置換演算法是先入先出(FIFO)法。這種演算法的實質是,總是選擇在主存中停留時間最長(即最老)的一頁置換,即先進入內存的頁,先退出內存。理由是:最早調入內存的頁,其不再被使用的可能性比剛調入內存的可能性大。建立一個FIFO隊列,收容所有在內存中的頁。被置換頁面總是在隊列頭上進行。當一個頁面被放入內存時,就把它插在隊尾上。
這種演算法只是在按線性順序訪問地址空間 時才是理想的,否則效率不高。因為那些常被訪問的頁,往往在主存中也停留得最久,結果它們因變「老」而不得不被置換出去。
FIFO的另一個缺點是,它有一種異常現象,即在增加存儲塊的情況下,反而使缺頁中斷率增加了。當然,導致這種異常現象的頁面走向實際上是很少見的。
FIFO演算法和OPT演算法之間的主要差別是,FIFO演算法利用頁面進入內存後的時間長短作為置換依據,而OPT演算法的依據是將來使用頁面的時間。如果以最近的過去作為不久將來的近似,那麼就可以把過去最長一段時間里不曾被使用的頁面置換掉。它的實質是,當需要置換一頁時,選擇在之前一段時間里最久沒有使用過的頁面予以置換。這種演算法就稱為最久未使用演算法(Least Recently Used,LRU)。
LRU演算法是與每個頁面最後使用的時間有關的。當必須置換一個頁面時,LRU演算法選擇過去一段時間里最久未被使用的頁面。
LRU演算法是經常採用的頁面置換演算法,並被認為是相當好的,但是存在如何實現它的問題。LRU演算法需要實際硬體的支持。其問題是怎麼確定最後使用時間的順序,對此有兩種可行的辦法:
1.計數器。最簡單的情況是使每個頁表項對應一個使用時間欄位,並給CPU增加一個邏輯時鍾或計數器。每次存儲訪問,該時鍾都加1。每當訪問一個頁面時,時鍾寄存器的內容就被復制到相應頁表項的使用時間欄位中。這樣我們就可以始終保留著每個頁面最後訪問的「時間」。在置換頁面時,選擇該時間值最小的頁面。這樣做, 不僅要查頁表,而且當頁表改變時(因CPU調度)要 維護這個頁表中的時間,還要考慮到時鍾值溢出的問題。
2.棧。用一個棧保留頁號。每當訪問一個頁面時,就把它從棧中取出放在棧頂上。這樣一來,棧頂總是放有目前使用最多的頁,而棧底放著目前最少使用的頁。由於要從棧的中間移走一項,所以要用具有頭尾指針的雙向鏈連起來。在最壞的情況下,移走一頁並把它放在棧頂上需要改動6個指針。每次修改都要有開銷,但需要置換哪個頁面卻可直接得到,用不著查找,因為尾指針指向棧底,其中有被置換頁。
因實現LRU演算法必須有大量硬體支持,還需要一定的軟體開銷。所以實際實現的都是一種簡單有效的LRU近似演算法。
一種LRU近似演算法是最近未使用演算法(Not Recently Used,NUR)。它在存儲分塊表的每一表項中增加一個引用位,操作系統定期地將它們置為0。當某一頁被訪問時,由硬體將該位置1。過一段時間後,通過檢查這些位可以確定哪些頁使用過,哪些頁自上次置0後還未使用過。就可把該位是0的頁淘汰出去,因為在之前最近一段時間里它未被訪問過。
4)Clock置換演算法(LRU演算法的近似實現)
5)最少使用(LFU)置換演算法
在採用最少使用置換演算法時,應為在內存中的每個頁面設置一個移位寄存器,用來記錄該頁面被訪問的頻率。該置換演算法選擇在之前時期使用最少的頁面作為淘汰頁。由於存儲器具有較高的訪問速度,例如100 ns,在1 ms時間內可能對某頁面連續訪 問成千上萬次,因此,通常不能直接利用計數器來記錄某頁被訪問的次數,而是採用移位寄存器方式。每次訪問某頁時,便將該移位寄存器的最高位置1,再每隔一定時間(例如100 ns)右移一次。這樣,在最近一段時間使用最少的頁面將是∑Ri最小的頁。
LFU置換演算法的頁面訪問圖與LRU置換演算法的訪問圖完全相同;或者說,利用這樣一套硬體既可實現LRU演算法,又可實現LFU演算法。應該指出,LFU演算法並不能真正反映出頁面的使用情況,因為在每一時間間隔內,只是用寄存器的一位來記錄頁的使用情況,因此,訪問一次和訪問10 000次是等效的。
6)工作集演算法
7)工作集時鍾演算法
8)老化演算法(非常類似LRU的有效演算法)
9)NRU(最近未使用)演算法
10)第二次機會演算法
第二次機會演算法的基本思想是與FIFO相同的,但是有所改進,避免把經常使用的頁面置換出去。當選擇置換頁面時,檢查它的訪問位。如果是 0,就淘汰這頁;如果訪問位是1,就給它第二次機會,並選擇下一個FIFO頁面。當一個頁面得到第二次機會時,它的訪問位就清為0,它的到達時間就置為當前時間。如果該頁在此期間被訪問過,則訪問位置1。這樣給了第二次機會的頁面將不被淘汰,直至所有其他頁面被淘汰過(或者也給了第二次機會)。因此,如果一個頁面經常使用,它的訪問位總保持為1,它就從來不會被淘汰出去。
第二次機會演算法可視為一個環形隊列。用一個指針指示哪一頁是下面要淘汰的。當需要一個 存儲塊時,指針就前進,直至找到訪問位是0的頁。隨著指針的前進,把訪問位就清為0。在最壞的情況下,所有的訪問位都是1,指針要通過整個隊列一周,每個頁都給第二次機會。這時就退化成FIFO演算法了。

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