缓存基础----缓存数据淘汰策略

- 日理万妓 2022-10-11 00:43 231阅读 0赞

**目录**

一、FIFO算法

二、LFU算法

三、LRU算法

四、Two queues（2Q）算法

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不管是本地缓存还是分布式缓存，为了保证系统的高性能和高可用，都是使用内存来存储数据的。随着时间的推移，缓存的数据越来越多，由于成本和内存的限制，当存储的数据超过缓存最大容量时，需要对缓存的数据进行淘汰。常用的缓存淘汰策略有FIFO（先进先出算法）、LFU（Least Frequently Used）、LRU（Least Recently Used）等。

## 一、FIFO算法 ##

FIFO（First in First out）算法，先进先出。

**核心设计原则是**：最先进入缓存的数据最先被淘汰。

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**淘汰过程：**

1、利用一个双向链表作为缓存来存储数据；

2、当来了新的数据以后，把数据添加在链表的尾部；

3、如果缓存的数据达到了最大存储容量，则删除最先进入链表头部的数据；

4、然后将最新的数据添加在链表尾部；

5、在访问数据的时候，如果缓存中存在数据就返回value值，如果没有数据就返回-1；

**FIFO算法存在的问题：**

这种绝对公平的数据淘汰方式容易导致效率的降低。比如，如果最先加载进来的数据是经常被访问的数据，当数据存储达到最大容量时，淘汰最先进来的热点数据。当再次访问时，需要去数据库磁盘中获取，从而降低了效率。

## 二、LFU算法 ##

LFU（Least Frequently Used）算法，淘汰最近不频繁使用的数据，是以数据的访问次数为参考。当两个数据的访问次数相同时，对比两个数据的访问时间，淘汰最后访问时间长的数据。

**核心设计原则是：**最近使用频率高的数据很大概率将会再次被使用,而最近使用频率低的数据,很大概率不会再使用。

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**淘汰过程：**

1、新加入的数据放在队列的尾部，因为是新加入的引用计数为1；

2、当队列中的数据被访问后，引用计数增加，数据顺序重新排列，访问次数多的排在前面；

3、当访问的两个数据次数相同时，比较两个数据的最后访问时间；

4、如果缓存达到了存储数据最大容量时，淘汰掉排列在链表尾部的数据；

**LFU算法存在的问题：**

某些缓存的数据在短时间内被频繁访问，并且在之后很长的一段时间内不会被访问。由于这些数据的引用次数急剧增加，即使在后面一段时间内不会被访问，在短时间内也不会被淘汰。相反在之后的一段时间内将会被频繁访问的数据，由于之前没有被访问引用计数值比较低，当缓存达到最大容量时，这些数据可能会被淘汰。

## 三、LRU算法 ##

LRU（Least Recently Used）算法，淘汰最近最少使用的数据，以数据的访问时间为 参考。

**核心设计原则是：**如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么将来这个数据被访问到的可能性也很小。所以当缓存达到最大容量时，应该把最近最少使用的数据淘汰。

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**淘汰过程：**

1、新添加数据的时候，将数据添加在队列的头部；

2、访问数据的时候，缓存中的数据被命中，将数据移动到队列的头部；

3、如果此时缓存达到最大容量时，淘汰队列尾部的数据；

**LRU算法存在的问题：**

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。比如某个时间段内频繁访问A数据，接着访问不同的数据B和C直到数据A被淘汰，此时再次访问A数据的时候还得从DB中获取然后存储在缓存中。而保存在缓存中的数据B和数据C只是访问一次的，这样显然是不合适的。

## 四、Two queues（2Q）算法 ##

2Q算法，它有两个缓存队列，一个是FIFO队列，一个是LRU队列。

**核心设计原则是：**当某个数据第一次被访问时，2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面，当数据第二次被访问时，则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面，两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。

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**淘汰过程：**

1、某个数据第一次被访问时插入到FIFO队列；

2、如果该数据在FIFO队列中一直没有被再次访问，则最终按照FIFO规则淘汰；

3、如果数据在FIFO队列中被再次访问，则将数据移到LRU队列头部；

4、如果数据在LRU队列再次被访问，则将数据移到LRU队列头部；

5、当LRU队列缓存容量达到最大值时，淘汰队列尾部的数据；

**2Q算法存在的问题：**

2Q算法的命中率要高于LRU，但是比LRU-K算法的命中率低。

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