【摘 要】
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目前,已有LRFU（Least Recently Frequently Used）方法结合了访问时间和访问次数来优化缓存,但却无法适用于操作系统、存储系统、web应用等复杂场景。为了解决LRFU算法中无法动
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目前,已有LRFU（Least Recently Frequently Used）方法结合了访问时间和访问次数来优化缓存,但却无法适用于操作系统、存储系统、web应用等复杂场景。为了解决LRFU算法中无法动态调整λ以及现有自适应调整算法无法兼顾多种访问模式的问题,本文提出了一种基于CAR（Clock with Adaptive Replacement）动态调整策略的改进LRFU算法——CLRFU,并将该算法与局部性定量分析模型相结合,能够在不同访问模式下动态调整λ。实验结果表明,CLRFU算法在线性、概率
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