Simulador de Políticas de Cache (FIFO e LRU)

Instituição

Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Centro de Engenharia Elétrica e Informática (CEEI) Campina Grande - PB, 2025

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Membros

João Bruno Tavares Uchoa - 123210302 (joao.bruno.tavares.uchoa@ccc.ufcg.edu.br)

João Vitor Moitinho Barbosa - 123210551 (joao.vitor.moitinho.barbosa@ccc.ufcg.edu.br)

Matheus Costa Chaves - 123210283 (matheus.costa.chaves@ccc.ufcg.edu.br)

Marcos Gabriel Zeferino da Silva - 123210793 (marcos.gabriel.zeferino.silva@ccc.ufcg.edu.br)

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Resumo

O trabalho busca como principal objetivo a comparação das duas políticas de cache, sendo elas a FIFO (First in, First out) e a LRU (Least Recently Used), políticas que são cruciais ao manejo de dados. Para a sua elaboração, haverá a necessidade de realizar um simulador que irá permitir a observação do impacto de cada uma delas em um sistema demonstrando a comparação gráfica das duas, permitindo a observação dos momentos em que uma política aparentemente cria maior benefício em relação a outra, bem como entendendo os seus os pontos fracos e fortes de cada política de cache. Nele, serão analisados como critérios o custo computacional, o desempenho e o uso de memória.

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Objetivo do Trabalho

O foco principal é o estudo da eficiência das políticas de cache LRU e FIFO para o tratamento de dados em situações específicas. Ao procurar entender a quais situações é melhor preferir uma política ao invés da outra é importante para uma aplicação mais eficiente delas no contexto prático.

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Metodologia

1. Implementação

   • Desenvolvimento de um simulador em Python que incorpora as políticas de cache FIFO e LRU.

2. Testes

   • Sequência de Acesso: Geração de sequências para testar os acessos à memória:
     • Uniforme: Probabilidade igual para todas as páginas.
     • Zipt: Define um fator que controla a frequência dos acessos.
     • Hotspot: Grupo de páginas com maior frequência de acesso.

3. Análise

   • Comparação dos resultados dos testes considerando:
     • Taxa de acertos e falhas do cache;
     • Eficiência sobre o tamanho do cache;
     • Frequência de substituições;
     • Custo de substituições;
     • Tempo de execução.
   • Visualização gráfica dos dados para identificar os pontos fortes e limitações de cada política.

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Estrutura do Projeto

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├── interface.py                          # Script principal para execução dos testes
├── graficos/
│   └── resultados.png		          # Arquivo de imagem gerado com os gráficos de comparação dos algoritmos
└── src/
    ├── algoritmos.py                     # Implementa os algoritmos de substituição de páginas (LRU e FIFO)
    ├── geradores.py                      # Gera sequências de acesso
    ├── graficos.py                       # Realiza a criação dos gráficos
    └── simulacao.py                      # Executa os testes de substituição de página, coleta métricas e organiza os resultados

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Guia de Uso

1. Executando via Terminal

Para usuários que preferem a linha de comando, siga os passos abaixo:

1. Clone ou baixe este repositório:

git clone https://github.com/DevBrunoUchoa/python-analise
cd python-analise

2. Instale as dependências:

pip install matplotlib numpy

3. Execute o script principal:

python interface.py

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2. Executando Interface Gráfica

• Tipo de Sequência de Acesso
  Escolha o padrão para a geração dos acessos à memória:

  • Uniforme: Probabilidade igual para todas as páginas.
  • Zipf: Define um fator que controla a frequência dos acessos.
  • Hotspot: Grupo de páginas com maior frequência de acesso.

• Quantidade de Páginas
  Define o número total de páginas geradas na simulação.

• Intervalo de Páginas
  Determina o intervalo dos identificadores de página.

• Repetições
  Número de vezes que a simulação será repetida para cada configuração.

• Tamanho Máximo do Cache
  Define o limite máximo de páginas que o cache pode armazenar.

• Fator Zipf (aparece apenas quando a sequência Zipf é selecionada)
  Controla a concentração de acessos a páginas mais populares.

• Parâmetros Hotspot (aparecem apenas quando a sequência Hotspot é selecionada)

  • Fração Hot: Percentual de páginas consideradas “hot”.
  • Probabilidade Hot: Probabilidade de que o acesso seja direcionado a essas páginas.

Após configurar os parâmetros desejados, clique no botão "Executar Simulação".

Os resultados serão exibidos no navegador padrão e salvos automaticamente no arquivo resultados.png.

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