LazyGophers Utils
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      • FBR (基於頻率的替換) 緩存

      FBR 是一種基於頻率的替換緩存。

      概覽

      FBR (基於頻率的替換) 是一種基於訪問頻率的緩存淘汰策略。它跟蹤每個鍵的訪問頻率，當緩存已滿時，淘汰訪問頻率最低的鍵。

      特點

      • 命中率: 78%
      • 內存佔用: 中
      • 並發性能: 中
      • 實現複雜度: 中

      使用場景

      • 基於頻率的訪問
      • 熱數據保留
      • 冷數據淘汰
      • 需要明確區分熱數據和冷數據的場景

      快速開始

      安裝

      go get github.com/lazygophers/utils/cache/fbr

      基本使用

      package main

import (
    "fmt"
    "github.com/lazygophers/utils/cache/fbr"
)

func main() {
    // 創建容量為 1000 的緩存
    cache := fbr.New(1000)

    // 設置值
    cache.Set("key1", "value1")
    cache.Set("key2", "value2")

    // 獲取值
    if value, ok := cache.Get("key1"); ok {
        fmt.Println("Found:", value)
    }

    // 刪除值
    cache.Delete("key1")

    // 清空緩存
    cache.Clear()
}

      工作原理

      FBR 維護每個鍵的訪問頻率：

      Key1: 訪問次數 = 5  (熱數據)
Key2: 訪問次數 = 1  (冷數據)
Key3: 訪問次數 = 0  (從未訪問)

      淘汰時，優先淘汰訪問頻率最低的鍵。

      API 參考

      構造函數

      // 創建新的 FBR 緩存
func New(capacity int) *FBR

// 使用選項創建新的 FBR 緩存
func NewWithOpts(opts Options) *FBR

      主要方法

      // 設置鍵值對
func (c *FBR) Set(key string, value interface{})

// 獲取值
func (c *FBR) Get(key string) (interface{}, bool)

// 刪除鍵
func (c *FBR) Delete(key string)

// 清空緩存
func (c *FBR) Clear()

// 獲取統計信息
func (c *FBR) Stats() Stats

      性能特徵

      • 時間複雜度:
        • Set: O(log n)
        • Get: O(log n)
        • Delete: O(log n)
      • 空間複雜度: O(n)，其中 n 是緩存容量

      最佳實踐

      1. 熱數據保留: FBR 可以有效地保留熱數據
      2. 冷數據淘汰: 適用於需要快速淘汰冷數據的場景
      3. 大頻率差異: 適用於訪問頻率差異大的場景

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