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问答题某系统有4个页框，某个进程页面使用情况见表3-18，请问采用FIFO、LRU、简单CLOCK和改进型CLOCK置换算法，将会替换哪一页
表3-18　进程页面使用情况
上次引用时间
其中，R是读标志位，M是修改标志位。 1)F1FO置换算法选择最先进入内存的页面进行替换。由表中装入时间可知，第2页最先进入内存，故HFO置换算法将选择第2页替换。 ......
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解得p≥95% 4.问答题 二级页表的平均访问时间计算同理：
98%×(10+100)+(1-98%)×(10+100+100+100)=114(ns) 5.问答题 根据页面走向，使用最近最久未使用页面淘汰算法时，页面置换情况见下表。
物理块数为3时：<table width="529" height="111"......
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操作系统（4）
计算三种缺页中断的缺页数，缺页率和命中率
FIFO,LRU,OPT
#include&stdio.h&
#include&malloc.h&
#include&stdlib.h&
#include&time.h&
#include&string.h&
** 默认页表大小为3
#define PAGETABLELENGTH 3
//输出函数，四个参数，缺页数，缺页率和命中率,算法名称
//无返回值
void output( int pageFault, double pageFaultRate, double hitProbability , char *name)
printf(&\n=====================\n%s:\n&,name);
printf(&缺页数是: %d\n&,pageFault);
printf(&缺页率是: %2.2lf%\n&,pageFaultRate*100);
printf(&命中率是: %2.2lf%\n&,hitProbability*100);
//判断是否命中
int pageHited(int *arr,int begin, int length, int equNum)
for(int i=i&++i)
if(arr[i]==equNum)
return -1;
void arrayInit( int *arr, int length)
for(int i=0;i&++i)
arr[i] = 0;
//参数是一个指针以及数组长度
//无返回参数
//输出，缺页数，缺页率和命中率
void fifo( const int *const arr, int length)
int pageTable[PAGETABLELENGTH];
int hitCount = 0;
int firstIn = 0;
int pageCount = 0;
arrayInit(pageTable, PAGETABLELENGTH);
for(int i=0; i& ++i)
//判断是否命中
int hit = pageHited( pageTable, 0, pageCount, arr[i]);
if(hit!=-1)
//page已经填满
if(pageCount== PAGETABLELENGTH)
pageTable[firstIn] = arr[i];
firstIn = (++firstIn)%PAGETABLELENGTH;
//pagetable未填满
pageTable[pageCount] = arr[i];
pageCount++;
output(length-hitCount,(length-hitCount)/(double)length, (double)hitCount/length, &FIFO& );
//参数是一个指针以及数组长度
//无返回参数
//输出，缺页数，缺页率和命中率
void lru( const int *const arr, int length)
int hitCount = 0;
int pageTable[PAGETABLELENGTH];
//记录page元素里最近使用的位置
int pageLastUsed[PAGETABLELENGTH];
int pageCount = 0;
arrayInit(pageTable, PAGETABLELENGTH);
arrayInit(pageLastUsed, PAGETABLELENGTH);
for(int i=0;i&++i)
int hit = pageHited(pageTable,0,pageCount,arr[i]);
if(hit!=-1)
pageLastUsed[hit] =
if(pageCount==PAGETABLELENGTH)
int min = 0;
for(int plu = 1; plu&PAGETABLELENGTH; ++plu)
min = pageLastUsed[min] & pageLastUsed[plu]?min:
pageTable[min] = arr[i];
pageTable[pageCount] = arr[i];
pageLastUsed[pageCount++] =
output(length-hitCount,(length-hitCount)/(double)length, (double)hitCount/length ,&LRU&);
//参数是一个指针以及数组长度
//无返回参数
//输出，缺页数，缺页率和命中率
void opt( int *arr, int length)
int hitCount = 0;
int pageTable[PAGETABLELENGTH];
int pageFuture[PAGETABLELENGTH];
int pageCount = 0;
arrayInit(pageTable,PAGETABLELENGTH);
arrayInit(pageFuture,PAGETABLELENGTH);
for(int i=0; i& ++i)
int hit = pageHited(pageTable, 0, pageCount, arr[i]);
if(hit!=-1)
//table 满 ,计算在最近的将来谁不会被用到
if(pageCount == PAGETABLELENGTH)
for(int pi=0; pi&pageC ++pi)
int find = pageHited(arr,i+1,length,pageTable[pi]);
if(find!=-1)
pageFuture[pi] =
pageFuture[pi] = length+1;
int max = 0;
for(int pii=1; pii&pageC ++pii)
max = pageFuture[max] & pageFuture[pii]? max:
pageTable[max] = arr[i];
//table未满
pageTable[pageCount++] = arr[i];
output(length-hitCount,(length-hitCount)/(double)length, (double)hitCount/length,&OPT&);
//参数是一个int型指针，数组长度
//随机生成一个长度为11-20的数组，代表着页的执行顺序,
//数字大小为1-9，随机生成，返回数组head指针
int* productRandomArray( int *length)
//随机数种子
srand(int(time(0)));
rand()%10+11;
//数组长度
int *head = (int *)malloc(sizeof(int)*(*length));
if(head ==NULL)
printf(&malloc error!\n&);
return NULL;
//数组赋值
for(int i=0;i&(*length);++i)
head[i] = rand()%9+1;
int main()
head = productRandomArray(&length);
if(head == NULL)
return -1;
printf(&=====================Table 大小设置为 3 ==========================\n&);
printf(&====== 实验发现在大多数情况下FIFO 和 LRU 的命中率是一样的 ========\n&);
printf(&======================实验数据是随机生成的========================\n&);
for(int i=0;i&i++)
printf(&%d &,head[i]);
fifo(head,length);
lru(head, length);
opt(head, length);
getchar();
getchar();
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关于LRU算法
责任编辑：词汇网 发表时间： 12:34:32
一，LRU原理LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。实现最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下：1.新数据插入到链表头部；2.每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；3.当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。分析【命中率】当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。【复杂度】实现简单。【代价】命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。二，LRU-K原理LRU-K中的K代表最近使用的次数，因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题，其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。实现相比LRU，LRU-K需要多维护一个队列，用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候，才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时，LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下：1.数据第一次被访问，加入到访问历史列表；2.如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问，则按照一定规则（FIFO，LRU）淘汰；3.当访问历史队列中的数据访问次数达到K次后，将数据索引从历史队列删除，将数据移到缓存队列中，并缓存此数据，缓存队列重新按照时间排序；4.缓存数据队列中被再次访问后，重新排序；5.需要淘汰数据时，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，即：淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。LRU-K具有LRU的优点，同时能够避免LRU的缺点，实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择，LRU-3或者更大的K&#20540;命中率会高，但适应性差，需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。分析【命中率】LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。【复杂度】LRU-K队列是一个优先级队列，算法复杂度和代价比较高。【代价】由于LRU-K还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象，因此内存消耗会比LRU要多；当数据量很大的时候，内存消耗会比较可观。LRU-K需要基于时间进行排序（可以需要淘汰时再排序，也可以即时排序），CPU消耗比LRU要高。三，Twoqueues（2Q）原理Twoqueues（以下使用2Q代替）算法类&#20284;于LRU-2，不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列（注意这不是缓存数据的）改为一个FIFO缓存队列，即：2Q算法有两个缓存队列，一个是FIFO队列，一个是LRU队列。实现当数据第一次访问时，2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面，当数据第二次被访问时，则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面，两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。详细实现如下：1.新访问的数据插入到FIFO队列；2.如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问，则最终按照FIFO规则淘汰；3.如果数据在FIFO队列中被再次访问，则将数据移到LRU队列头部；4.如果数据在LRU队列再次被访问，则将数据移到LRU队列头部；5.LRU队列淘汰末尾的数据。注：上图中FIFO队列比LRU队列短，但并不代表这是算法要求，实际应用中两者比例没有硬性规定。分析【命中率】2Q算法的命中率要高于LRU。【复杂度】需要两个队列，但两个队列本身都比较简单。【代价】FIFO和LRU的代价之和。2Q算法和LRU-2算法命中率类&#20284;，内存消耗也比较接近，但对于最后缓存的数据来说，2Q会减少一次从原始存储读取数据或者计算数据的操作。四， MultiQueue（MQ）原理MQ算法根据访问频率将数据划分为多个队列，不同的队列具有不同的访问优先级，其核心思想是：优先缓存访问次数多的数据。实现MQ算法将缓存划分为多个LRU队列，每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的，例如详细的算法结构图如下，Q0，Q1....Qk代表不同的优先级队列，Q-history代表从缓存中淘汰数据，但记录了数据的索引和引用次数的队列：如上图，算法详细描述如下：1.新插入的数据放入Q0；2.每个队列按照LRU管理数据；3.当数据的访问次数达到一定次数，需要提升优先级时，将数据从当前队列删除，加入到高一级队列的头部；4.为了防止高优先级数据永远不被淘汰，当数据在指定的时间里访问没有被访问时，需要降低优先级，将数据从当前队列删除，加入到低一级的队列头部；5.需要淘汰数据时，从最低一级队列开始按照LRU淘汰；每个队列淘汰数据时，将数据从缓存中删除，将数据索引加入Q-history头部；6.如果数据在Q-history中被重新访问，则重新计算其优先级，移到目标队列的头部；7.Q-history按照LRU淘汰数据的索引。分析【命中率】MQ降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。【复杂度】MQ需要维护多个队列，且需要维护每个数据的访问时间，复杂度比LRU高。【代价】MQ需要记录每个数据的访问时间，需要定时扫描所有队列，代价比LRU要高。注：虽然MQ的队列看起来数量比较多，但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小，因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的，因此队列扫描性能也相近。五，LRU类算法对比由于不同的访问模型导致命中率变化较大，此处对比仅基于理论定性分析，不做定量分析。对比点对比命中率LRU-2>MQ(2)>2Q>LRU复杂度LRU-2>MQ(2)>2Q>LRU代价LRU-2>MQ(2)>2Q>LRU实际应用中需要根据业务的需求和对数据的访问情况进行选择，并不是命中率越高越好。例如：虽然LRU看起来命中率会低一些，且存在”缓存污染“的问题，但由于其简单和代价小，实际应用中反而应用更多。
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