# 記憶體清理策略
# volatile-lru -> 對所有設定了過期時間的key使用lru演算法進行刪除
# allkeys-lru -> 對所有key使用lru演算法進行刪除
# volatile-lfu -> 對所有設定了過期時間的key使用lfu演算法進行刪除
# allkeys-lfu -> 對所有key使用lfu演算法進行刪除
# volatile-random -> 對所有設定了過期時間的key使用隨機演算法進行刪除
# allkeys-random -> 對所有key使用隨機演算法進行刪除
# volatile-ttl -> 刪除馬上要過期的key
# noeviction -> 永不過期，不會刪除任何key
1.一般不建議使用隨機：random，因為不怎麼科學刪除；如果存在熱點key被清除了，那麼快取擊穿、穿透，就會有問題；
2.那麼什麼是lru演算法、lfu演算法呢？
講故事說明：
如果說乙個老奶奶，有三個兒子；然後大兒子，在最近一年內都沒有回來過，那麼就可以認為這個兒子不合格，那麼就可以認為這個大兒子，在接下來的日子也是不會回來的，就斷絕母子關係了，這就是lru演算法，在最近的一段時間內一直都沒有被訪問到這個key；那麼就會認為這個key在之後也不會被訪問到了，那麼就會被淘汰；
那麼二兒子，在最近一年內就回來過一次，那麼就可以認為這個二兒子，在接下來的日子也是不會回來的，就斷絕母子關係了，這就是lfu演算法，在最近的一段時間內很少訪問到這個key；那麼就會認為這個key在之後也不會被訪問到了，那麼就會被淘汰；
（舉例不是很形象，但是是那麼個意思）
那麼舉其他例子呢？就好比，我們的手機的程序記憶體，要知道，我們的手機記憶體是優先的，會經常碰到乙個問題就是，殺程序。假設我們的手機記憶體是8g，那也會有上限；
那麼這個使用就會有過期淘汰程序了。
關於這個lru演算法，那麼我們就需要設計乙個演算法來討論一下：
鍊錶 + hash;
鍊錶是控制優先順序順序，hash控制是快速定位到具體的內容
1.巧妙使用linkedhashmap實現（jdk支援api）
public class lrudemo extends linkedhashmap
@override
protected boolean removeeldestentry(map.entry eldest)
}
public static void main(string args)看看實現原始碼
翻譯一下：
乙個特殊的是提供以建立鏈結的哈希圖，其迭代順序為順序上次訪問其條目的時間，從最近到最近（訪問順序）。這種地圖非常適合建立lru快取。
官方文件都說明了lru的實現原理，那麼想知道lru演算法如何實現，那麼就看看linkedhashmap結構把。
2.手動構造 雙向鍊錶 + hash雜湊 o（1）
其中map用於定位，linked為雙向鍊錶，維護出隊，入頭位；
public class lrudemo2
public node(k key, v value)
}static class doublelinkedlist
/*** 新增節點
** @param node
*/public void addnode(nodenode)
/*** 刪除節點
** @param node
*/public void removenode(nodenode)
/*** 獲取最後乙個節點
** @return
*/public nodegetlastnode()
}public lrudemo2(int cachesize)
/*** 獲取節點
** @param key
* @return
*/public int getkey(int key)
nodenode = map.get(key);
//將該節點活躍前置
this.linked.removenode(node);
this.linked.addnode(node);
return node.value;
}/**
* 新增節點
** @param key
* @param value
*/public void put(int key, int value) else
node = new node<>(key, value);
this.map.put(key, node);
}this.linked.addnode(node);}}
public class lrudemo2
}
總結：lru演算法，是一種 活躍淘汰演算法，按照鍊錶實現，可以使用hash快速查詢、通過雙向鍊錶繫結，進行活躍前置，不活躍則解除可達性引用，被gc；那麼我們上述沒有實現get，最近使用前置，但是演算法中已經實現了。原理是一樣的，當該key被使用，那麼我們將該node先解綁、再重新繫結前置；lru演算法，就是一種最近未使用淘汰演算法；
lfu演算法就是一種最近不怎麼使用的淘汰演算法；
兩者區別為：lru針對時間角度進行淘汰（最新資料）；lfu為針對使用頻率進行淘汰（熱點資料）；
各有千秋，針對業務的不同，那麼我們將使用不同的淘汰演算法（筆者使用的是 「對設定過過期時間的key進行 熱點資料 淘汰演算法」）
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