LRU 相关知识
一、什么是缓存？
缓存是一种“临时存储数据的技术”，目的是加快数据访问速度。
比如我们浏览网页时，浏览器会把图片、文字等临时存在本地（缓存），下次再打开同一网页时，不用重新从服务器下载，直接从缓存读取，速度更快。
缓存的容量是有限的（比如浏览器缓存不能无限大），当缓存存满时，需要“淘汰”一部分旧数据，腾出空间给新数据。而“淘汰策略”不同，就产生了不同类型的缓存。
二、什么是 LRU 缓存？
LRU 是“Least Recently Used”的缩写，意思是“最近最少使用”。
LRU 缓存的核心思想是：当缓存满了之后，会优先淘汰“最近最少被使用”的数据，留下“最近经常被使用”的数据。
举个例子：
假设缓存容量为 3（最多存 3 条数据），我们按以下顺序访问数据：
- 访问 A → 缓存内容：[A]（A 是最近使用的）
- 访问 B → 缓存内容：[A,B]（B 是最近使用的）
- 访问 C → 缓存内容：[A,B,C]（C 是最近使用的，缓存满了）
- 访问 B → B 被重新使用，变成最近使用的 → 缓存内容：[A,C,B]（B 移到“最近”）
- 访问 D → 缓存满了，需要淘汰“最近最少使用”的数据。此时最近使用顺序是：B（最近）、C、A（最久没被用）→ 淘汰 A，存入 D → 缓存内容：[C,B,D]
三、其他常见的缓存类型（按淘汰策略分类）
除了 LRU，还有很多基于不同淘汰策略的缓存类型，适用于不同场景：
1. FIFO 缓存（先进先出）
- 全称：First In First Out（先进先出）。
- 核心思想：按“数据进入缓存的顺序”淘汰，最早进入的先被淘汰，和使用频率无关。
- 例子：缓存容量 3，依次存入 A、B、C，再存入 D 时，淘汰最早的 A。
- 适用场景：数据访问顺序固定（比如日志数据按时间顺序访问），但对“常用数据”不友好（如果早期存入的是高频数据，也会被淘汰）。
2. LFU 缓存（最不经常使用）
- 全称：Least Frequently Used（最不经常使用）。
- 核心思想：按“数据被使用的总次数”淘汰，使用次数最少的先被淘汰。
- 例子：缓存中 A 被用了 2 次，B 被用了 5 次，C 被用了 1 次，满了之后存入 D，会淘汰使用次数最少的 C。
- 适用场景：数据的“使用频率”相对固定（比如某些高频访问的配置数据），但对“新数据”不友好（新数据使用次数少，容易被淘汰）。
3. TTL 缓存（存活时间）
- 全称：Time To Live（存活时间）。
- 核心思想：不给数据“使用频率”排序，而是给每个数据设置一个“过期时间”，到期后自动淘汰，不管是否被使用过。
- 例子：浏览器缓存的临时文件可能设置 1 小时过期，过期后重新从服务器获取。
- 适用场景：数据有“时效性”（比如新闻、验证码、会话信息），过期后数据会失效。
4. ARC 缓存（自适应替换缓存）
- 全称：Adaptive Replacement Cache（自适应替换）。
- 核心思想：结合了 LRU 和 LFU 的优点，会动态学习数据的访问模式，自动调整“最近使用”和“频繁使用”数据的淘汰优先级，命中率更高。
- 适用场景：对缓存命中率要求高的复杂场景（比如数据库缓存），但实现较复杂。
5. LIRS 缓存（低交互率最近使用）
- 全称：Low Inter-reference Recency Set（低交互率最近使用）。
- 核心思想：不仅关注“最近使用”，还关注“两次访问的间隔时间”，优先淘汰那些“访问间隔长、且最近少用”的数据，适合处理“突发访问”场景。
总结
不同缓存类型的核心区别在于“满了之后淘汰谁”：
- LRU：淘汰“最近最少用”的（适合热点数据经常变化的场景）；
- FIFO：淘汰“最早进”的（简单但命中率低）；
- LFU：淘汰“用得最少”的（适合频率固定的高频数据）；
- TTL：淘汰“过期”的（适合时效性数据）。
实际开发中，LRU 因为实现相对简单且命中率较高，是最常用的缓存类型之一（比如 Redis 的过期策略就支持 LRU）。
