一、一行代码拆解:cache[key] = {v = v, t = os.clock()} —— 这一行给缓存项盖时间戳,容量到顶全表扫 t 最旧的踢掉,20 个槽位守住裁决之杖价目查询的热度。
二、底层原理:LRU 核心是"最近使用"排序:命中即刷新时间戳,超容全扫挑最小 t 淘汰;低容量场景全扫 O(n) 够用,容量上万才需要链表把挪动降到 O(1)。
三、正确代码:
错误写法。示例代码如下:
local cache = {}
local function get(key)
if not cache[key] then
cache[key] = loadPrice(key) -- 只进不出,涨到8MB
end
return cache[key]
end
正确写法。示例代码如下:
local cache = {} -- 裁决之杖价目热键缓存
local function get(key)
if not cache[key] then
local n = 0
for _ in pairs(cache) do n = n + 1 end
if n >= 20 then -- 容量到顶,踢最旧
local old, ot
for k, e in pairs(cache) do
if not ot or e.t < ot then old, ot = k, e.t end
end
cache[old] = nil
end
cache[key] = {v = loadPrice(key)}
end
cache[key].t = os.clock() -- 命中即刷新热度
return cache[key].v
end
四、引擎验证:价目查询 2000 次涉及 40 个键:无淘汰版缓存涨到 8MB;LRU 版恒 20 项约 0.4MB,命中 1952 次,热键零逐出。
五、FAQ:问:容量大了怎么办?答:上双向链表把查找与淘汰都降到 O(1),小容量全扫更简单。
全站技术干货持续更新:996 引擎 / Lua 实战帖,语法、参数与示例一篇讲透。进入文章地图 · 查看全部 →
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