[发明专利]数据缓存的方法和装置

说明书

本发明公开了一种数据缓存的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：从缓存中查询数据，缓存包括多个具有不同优先级的缓存队列；若未查询到数据，则将数据保存到最低优先级的缓存队列的队尾节点；若缓存容量超过预设的下限阀值，则从最低优先级的缓存队列的队头节点取出头部数据，并计算头部数据的优先级；若头部数据的优先级小于最低优先级，则从缓存中删除头部数据。该实施方式能够根据用户对缓存数据的访问情况动态调整缓存数据优先级队列的容量，有效提高了对访问高峰期、低谷期等场景下的缓存命中率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据缓存的方法和装置。

背景技术

当今的计算机系统中，缓存扮演着非常重要的角色，小到CPU(中央处理器，central processing unit)，大到互联网网站，我们都需要使用缓存来提升系统性能。不过，缓存都需要相对昂贵的硬件来实现，因此大小受到限制。所以，我们需要使用不同的策略来淘汰不经常使用的内容，取而代之一些更有可能被使用的内容，增加缓存的命中率，进而提升缓存的使用效果。

为了实现这个目标，提出了多种缓存访问和淘汰策略。例如：FIFO(First InputFirst Output)，先进先出算法，判断被存储的时间，离目前最远的数据优先被淘汰；LRU(The Least Recently Used)，最近最久未使用算法，判断最近被使用的时间，目前最远的数据优先被淘汰；LFU(Least Frequentl8 Used)，最近最少使用算法，在一段时间内，数据被使用次数最少的，优先被淘汰；LRU-K，LRU算法的扩展，将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”；2Q(Two queues)，类似于LRU-2，不同点在于一个是FIFO队列，一个是LRU队列；LIRS(Low Inter-reference Recency Set)，通过LRU算法的最近访问时间、同一块连续两次访问期间中间访问过的步重复块数两个因素来决定哪些数据被淘汰。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

在现有的缓存策略中，每种缓存策略都有一定的侧重点，但是考虑的情况都具有一定的片面性，使得缓存的调整、读写操作与缓存命中率等方面都不够理想。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种数据缓存的方法和装置，能够根据用户对缓存数据的访问情况动态调整缓存数据优先级队列的容量，有效提高了对访问高峰期、低谷期等场景下的缓存命中率。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据缓存的方法。

一种数据缓存的方法，包括：从缓存中查询数据，所述缓存包括多个具有不同优先级的缓存队列；若未查询到所述数据，则将所述数据保存到最低优先级的缓存队列的队尾节点；若缓存容量超过预设的下限阀值，则从所述最低优先级的缓存队列的队头节点取出头部数据，并计算所述头部数据的优先级；若所述头部数据的优先级小于所述最低优先级，则从所述缓存中删除所述头部数据。

可选地，在将所述数据保存到最低优先级的缓存队列的队尾之前，还包括：判断所述缓存容量是否达到预设的上限阀值；若达到，则直接将所述最低优先级的缓存队列的队头节点的头部数据删除。

可选地，若从所述缓存中查询到所述数据，则计算所述数据的优先级，并将所述数据移动至所述优先级的缓存队列的队尾节点。

可选地，所述缓存中还保存数据的访问计数因子和最近访问时间；并且，数据的优先级是根据数据的访问计数因子确定的。

可选地，若未查询到所述数据，则将所述数据的访问计数因子和最近访问时间设置为默认初始值。

可选地，若从所述缓存中查询到所述数据，则计算所述数据的优先级包括：若从所述缓存中查询到所述数据，则根据缓存中保存的所述数据的访问计数因子和最近访问时间计算最新的访问计数因子；根据所述最新的访问计数因子确定所述数据的优先级。