1. lfu
1.1. 原理
lfu（least frequently used）演算法根據資料的歷史訪問頻率來淘汰資料，其核心思想是「如果資料過去被訪問多次，那麼將來被訪問的頻率也更高」。
1.2. 實現
lfu的每個資料塊都有乙個引用計數，所有資料塊按照引用計數排序，具有相同引用計數的資料塊則按照時間排序。
具體實現如下：
1. 新加入資料插入到佇列尾部（因為引用計數為1）；
2. 佇列中的資料被訪問後，引用計數增加，佇列重新排序；
3. 當需要淘汰資料時，將已經排序的列表最後的資料塊刪除。
1.3. 分析
l 命中率
一般情況下，lfu效率要優於lru，且能夠避免週期性或者偶發性的操作導致快取命中率下降的問題。但lfu需要記錄資料的歷史訪問記錄，一旦資料訪問模式改變，lfu需要更長時間來適用新的訪問模式，即：lfu存在歷史資料影響將來資料的「快取汙染」效用。
l 複雜度
需要維護乙個佇列記錄所有資料的訪問記錄，每個資料都需要維護引用計數。
l 代價
需要記錄所有資料的訪問記錄，記憶體消耗較高；需要基於引用計數排序，效能消耗較高。
2. lru
2.1. 原理
lru（least recently used，最近最少使用）演算法根據資料的歷史訪問記錄來進行淘汰資料，其核心思想是「如果資料最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也更高」。
2.2. 實現
最常見的實現是使用乙個鍊錶儲存快取資料，詳細演算法實現如下：
1. 新資料插入到鍊錶頭部；
2. 每當快取命中（即快取資料被訪問），則將資料移到鍊錶頭部；
3. 當鍊表滿的時候，將鍊錶尾部的資料丟棄。
2.3. 分析
【命中率】
當存在熱點資料時，lru的效率很好，但偶發性的、週期性的批量操作會導致lru命中率急劇下降，快取汙染情況比較嚴重。
【複雜度】
實現簡單。
【代價】
命中時需要遍歷鍊錶，找到命中的資料塊索引，然後需要將資料移到頭部。
3. lru-k
3.1. 原理
lru-k中的k代表最近使用的次數，因此lru可以認為是lru-1。lru-k的主要目的是為了解決lru演算法「快取汙染」的問題，其核心思想是將「最近使用過1次」的判斷標準擴充套件為「最近使用過k次」。
3.2. 實現
相比lru，lru-k需要多維護乙個佇列，用於記錄所有快取資料被訪問的歷史。只有當資料的訪問次數達到k次的時候，才將資料放入快取。當需要淘汰資料時，lru-k會淘汰第k次訪問時間距當前時間最大的資料。詳細實現如下：
1. 資料第一次被訪問，加入到訪問歷史列表；
2. 如果資料在訪問歷史列表裡後沒有達到k次訪問，則按照一定規則（fifo，lru）淘汰；
3. 當訪問歷史佇列中的資料訪問次數達到k次後，將資料索引從歷史佇列刪除，將資料移到快取佇列中，並快取此資料，快取佇列重新按照時間排序；
4. 快取資料佇列中被再次訪問後，重新排序；
5. 需要淘汰資料時，淘汰快取佇列中排在末尾的資料，即：淘汰「倒數第k次訪問離現在最久」的資料。
lru-k具有lru的優點，同時能夠避免lru的缺點，實際應用中lru-2是綜合各種因素後最優的選擇，lru-3或者更大的k值命中率會高，但適應性差，需要大量的資料訪問才能將歷史訪問記錄清除掉。
3.3. 分析
【命中率】
lru-k降低了「快取汙染」帶來的問題，命中率比lru要高。
【複雜度】
lru-k佇列是乙個優先順序佇列，演算法複雜度和代價比較高。
【代價】
由於lru-k還需要記錄那些被訪問過、但還沒有放入快取的物件，因此記憶體消耗會比lru要多；當資料量很大的時候，記憶體消耗會比較可觀。
lru-k需要基於時間進行排序（可以需要淘汰時再排序，也可以即時排序），cpu消耗比lru要高。
兩種常見的快取淘汰演算法LFU LRU
1.lfu 1.1.原理 lfu least frequently used 演算法根據資料的歷史訪問頻率來淘汰資料，其核心思想是 如果資料過去被訪問多次，那麼將來被訪問的頻率也更高 1.2.實現 lfu的每個資料塊都有乙個引用計數，所有資料塊按照引用計數排序，具有相同引用計數的資料塊則按照時間排序...
兩種快取淘汰演算法LFU LRU
lru全稱是least recently used，即最近最久未使用的意思。1.用乙個陣列來儲存資料，給每乙個資料項標記乙個訪問時間戳，每次插入新資料項的時候，先把陣列中存在的資料項的時間戳自增，並將新資料項的時間戳置為0並插入到陣列中。每次訪問陣列中的資料項的時候，將被訪問的資料項的時間戳置為0。...
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