Önbellek algoritmaları
Görünüm
Bu madde hiçbir kaynak içermemektedir. (Eylül 2016) (Bu şablonun nasıl ve ne zaman kaldırılması gerektiğini öğrenin) |
Ön bellek algoritmaları, bilgisayarda saklanan ön bellek bilgilerini optimize eden komutlardır. Ön bellek büyüklüğü sınırlıdır ve ön bellek doluysa, bilgisayar (kullanıcı) hangi parçaların tutulacağı ve yeni parçalara yer açmak için hangi parçaların atılacağına karar vermek zorundadır.
Ön bellek algoritması örnekleri
[değiştir | kaynağı değiştir]- En Son Kullanılan (İngilizce: Least Recently Used): Öncelikle son zamanlarda en az kullanılan parçaları atar. Biri algoritmanın son zamanlarda en az kullanılan parçayı attığından emin olmak isterse, neyin ne zaman kullanıldığını takip etmek zorundadır. Bu yüksek tutarlı bir yoldur. En son kullanılan parçanın çıkarılması koşuluna dayanan bir olasılıksal yöntem yeterliyse, Pseudo-LRU algoritması kullanılabilir. Bu yöntem çalışmak için ön bellekte sadece bir bitlik parçaya gereksinim duyar.
- En Az Sıklıkla Kullanılan (İngilizce: Least Frequently Used): Bu yöntem bir parçanın ne kadar sıklıkla gerektiğini sayar. İlk önce az sıklıkla kullanılan parçalar çıkarılır.
- Belady’s Min: İlerideki uzun bir zaman diliminde gerekmeyecek olan bilginin çıkarılması prensibine dayanan en verimli ön bellek algoritmalarından biridir.[kaynak belirtilmeli]Ne var ki, bilginin ne kadar zaman sonra gerekeceğini tahmin etmek imkânsız olduğundan, donanımsal olarak gerçekleşemez. Yine de, diğer yöntemlerin etkinliğini ölçmek için kullanılabilir.
Diğer kriterler
[değiştir | kaynağı değiştir]- Tutar: Edinmesi güç olan parçaların saklanması. Örneğin, belleğe taşınması uzun zaman alan parçalar.
- Büyüklük: Parçalar farklı büyüklüğe sahipse küçük parçaları saklamak için büyük bir taneyi çıkarmak istenebilir.
- Zaman: Bazı ön bellekler süresi geçen bilgileri tutar (Haber ön bellekleri, DNS ön bellekleri veya Web tarayıcısı ön belleği). Süreleri bittiği için bilgisayar bu parçaları çıkarabilir.
Ayrıca bakınız
[değiştir | kaynağı değiştir]![]() | Bilgisayar ile ilgili bu madde taslak seviyesindedir. Madde içeriğini genişleterek Vikipedi'ye katkı sağlayabilirsiniz. |