캐시 알고리즘과 버퍼 관리 기법 심화 학습

캐시 알고리즘과 버퍼 관리 기법 심화 학습 | 웹 개발 핵심 가이드

from collections import OrderedDict

class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.cache = OrderedDict()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1
        self.cache.move_to_end(key)  # 가장 최근에 사용
        return self.cache[key]

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.move_to_end(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)  # 가장 오래된 항목 제거

from collections import defaultdict, OrderedDict

class LFUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = {}  # key: (value, freq)
        self.freq = defaultdict(OrderedDict)  # freq: {key: None}
        self.min_freq = 0

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1
        value, freq = self.cache[key]
        del self.freq[freq][key]
        if not self.freq[freq]:
            del self.freq[freq]
            if self.min_freq == freq:
                self.min_freq += 1
        self.cache[key] = (value, freq + 1)
        self.freq[freq + 1][key] = None
        return value

    def put(self, key, value):
        if self.capacity == 0:
            
         key  .cache:
            .cache[key] = (value, .cache[key][])
            .get(key)  
            
         (.cache) >= .capacity:
            k, _ = .freq[.min_freq].popitem(last=)
             .cache[k]
        .cache[key] = (value, )
        .freq[][key] = 
        .min_freq =

from collections import deque

class FIFOCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.cache = {}
        self.queue = deque()
        self.capacity = capacity

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key, -1)

    def put(self, key, value):
        if key not in self.cache:
            if len(self.cache) >= self.capacity:
                oldest = self.queue.popleft()
                del self.cache[oldest]
            self.queue.append(key)
        self.cache[key] = value

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목차

캐시 알고리즘 개요 및 중요성

캐시란?

캐시 교체 알고리즘, 왜 중요할까?

💡 실무 팁

대표적인 캐시 교체 알고리즘 심화 분석

LRU(Least Recently Used): 최근에 안 쓴 놈부터 내보내기

동작 원리

LFU(Least Frequently Used): 사용 빈도가 낮은 데이터 OUT

동작 원리

LFU의 장단점

FIFO(First In First Out): 먼저 들어온 놈 먼저 나가라

동작 원리

잠깐 정리!

💡 실무 팁

버퍼 관리 기법과 입출력 성능 최적화

버퍼란?

버퍼 관리의 핵심 포인트

메모리 사용 최적화와 병목 현상 감소 전략

💡 실무 팁

운영체제 및 데이터베이스에서의 캐시와 버퍼 활용 사례

운영체제: 페이지 교체와 파일 시스템 캐시

데이터베이스: 버퍼 풀과 쿼리 성능

네트워크 장비: 버퍼링과 캐싱

💡 실무 팁

캐시와 버퍼 관리 시 발생할 수 있는 주요 이슈와 대응 방안

캐시 오염(Cache Pollution) & 성능 저하

버퍼 오버플로우와 메모리 누수

알고리즘 선택과 정책의 함정

동시성 문제와 데이터 일관성

💡 실무 팁

마무리

📚 참고자료 및 추가 학습

공식 문서

튜토리얼

유용한 도구

커뮤니티

🔗 관련 주제

페이지 교체 알고리즘 (Page Replacement Algorithms)

캐시 일관성(Cache Coherency) 및 동시성 관리

버퍼 풀(Buffer Pool) 구조와 최적화

I/O 스케줄링과 디스크 캐싱

📈 다음 단계

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