由于缓存的读取速度比非缓存要快上很多，所以在高性能场景下，系统在读取数据时，是首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接读取结果，如果找不到的话，则从内存或者硬盘中查找，再将查找到的结果存入缓存，以备下次使用。
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而缓存污染，是指系统将不常用的数据从内存移到缓存，造成常用数据的挤出，降低了缓存效率的现象。
LFU，英文名Least Frequently Used，字面意思就是最不经常使用的淘汰掉算法，是通过数据被访问的频率来判断一个数据的热点情况。其核心理念是“历史上这个数据被访问次数越多，那么将来其被访问的次数也多”。
LFU中每个数据块都有一个引用计数器，所有数据块按照引用数从大到小的排序。
步骤：
新数据插入到尾部，并将计数设置为1；
当队列中的数据被访问后，引用计数+1，然后重新排序，保持引用次数从大到小排序；
当空间不足，需要淘汰数据时，将尾部引用计数最小的数据块删除。
分析：由于是根据频数进行热点判断和淘汰，所以先天具备避免偶发性、周期性批量操作导致临时非热点数据大量涌入缓存，挤出热点数据的问题。 虽然具备这种先天优势，但依旧存在另一种缓存污染问题，即历史热点数据污染当前热点数据，如果系统访问模式发生了改变，新的热点数据需要计数累加超过旧热点数据，才能将旧热点数据进行淘汰，造成热点效应滞后的问题。
复杂度与代价：每次操作都需要进行计数和排序，并且需要维护每个数据块计数情况，会占用较高的内存与cpu。
一个小思考，根据LFU算法，如何以O(1)时间复杂度实现get和put操作缓存？
LFU-Aging是基于LFU的改进算法，目的是解决历史热点数据对当前热点数据的污染问题。有些数据在开始时使用次数很多，但以后就不再使用，这类数据将会长时间留在缓存中，所以“除了访问次数外，还要考虑访问时间”，这也是LFU-Aging的核心理念。
虽然算法将时间纳入了考量范围，但LFU-Aging并不是直接记录数据的访问时间，而是增加了一个大平均引用计数的阈值，然后通过当前平均引用计数来标识时间，换句话说，就是将当前缓存中的平均引用计数值当作当前的生命年代，当这个生命年代超过了预设的阈值，就会将当前所有计数值减半，形成指数衰变的生命年代。
分析：优点是当访问模式发生改变的时候，生命年代的指数衰变会使LFU-Aging能够更快的适用新的数据访问模式，淘汰旧的热点数据。
复杂度与代价：在LFU的基础上又增加平均引用次数判断和统计处理，对cpu的消耗更高，并且当平均引用次数超过指定阈值（Aging）后，还需要遍历每一个数据块的引用计数，进行指数衰变。
Window-LFU顾名思义叫做窗口期LFU，区别于原义LFU中记录所有数据的访问历史，Window-LFU只记录过去一段时间内（窗口期）的访问历史，相当于给缓存设置了有效期限，过期数据不再缓存。当需要淘汰时，将这个窗口期内的数据按照LFU算法进行淘汰。
分析：由于是维护一段窗口期的记录，数据量会比较少，所以内存占用和cpu消耗都比LFU要低。并且这段窗口期相当于给缓存设置了有效期，能够更快的适应新的访问模式的变化，缓存污染问题基本不严重。
复杂度与代价：维护一段时期内的数据访问记录，并对其排序。
LRU算法，英文名Least Recently Used，意思是最近最少使用的淘汰算法，根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，核心思想是“如果数据最近被访问过1次，那么将来被访问的概率会更高”，类似于就近优先原则。
步骤：
新数据插入到链表头部；
每当命中缓存，便将命中的缓存数据移到链表头部；
当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。
分析：偶发性的、周期性的批量操作会使临时数据涌入缓存，挤出热点数据，导致LRU热点命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
复杂度与代价：数据结构复杂度较低；每次需要遍历链表，找到命中的数据块，然后将数据移到头部。
LRU-K是基于LRU算法的优化版，其中K代表最近访问的次数，从某种意义上，LRU可以看作是LRU-1算法，引入K的意义是为了解决上面所提到的缓存污染问题。其核心理念是从“数据最近被访问过1次”蜕变成“数据最近被访问过K次，那么将来被访问的概率会更高”。
LRU-K与LRU区别是，LRU-K多了一个数据访问历史记录队列（需要注意的是，访问历史记录队列并不是缓存队列，所以是不保存数据本身的，只是保存对数据的访问记录，数据此时依旧在原始存储中），队列中维护着数据被访问的次数以及时间戳，只有当这个数据被访问的次数大于等于K值时，才会从历史记录队列中删除，然后把数据加入到缓存队列中去。
步骤：
数据第一次被访问时，加入到历史访问记录队列中，访问次数为1，初始化访问时间戳；
如果数据访问次数没有达到K次，则访问次数+1，更新时间戳。当队列满了时，按照某种规则（LRU或者FIFO）将历史记录淘汰。为了避免历史数据污染未来数据的问题，还需要加上一个有效期限，对超过有效期的访问记录，进行重新计数。（可以使用懒处理，即每次对访问记录做处理时，先将记录中的访问时间与当前时间进行对比，如果时间间隔超过预设的值，则访问次数重置为1并更新时间戳，表示重新开始计数）
当数据访问计数大于等于K次后，将数据从历史访问队列中删除，更新数据时间戳，保存到缓存队列头部中（缓存队列时间戳递减排序，越到尾部距离当前时间越长）；
缓存队列中数据被再次访问后，将其移到头部，并更新时间戳；
缓存队列需要淘汰数据时，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，即：淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。
分析：LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择，LRU-3或者更大的K值命中率会高，但适应性差，一旦访问模式发生变化，需要大量的新数据访问才能将历史热点访问记录清除掉。
复杂度与代价：LRU-K队列是一个优先级队列。由于LRU-K需要记录那些被访问过，但还没有放入缓存的对象，导致内存消耗会很多。
URL-Two queues算法类似于LRU-2，不同点在于URL-Two queues将LRU-2算法中的访问历史队列（注意这不是缓存数据的）改为一个FIFO缓存队列，即：URL-Two queues算法有两个缓存队列，一个是FIFO队列（First in First out，先进先出），一个是LRU队列。
当数据第一次访问时，URL-Two queues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。
步骤：
新访问的数据先插入到FIFO队列中；
如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问，则最终按照FIFO规则淘汰；
如果数据在FIFO队列中被再次访问，则将数据从FIFO删除，加入到LRU队列头部；
如果数据在LRU队列再次被访问，则将数据移到LRU队列头部；
LRU队列淘汰末尾的数据。
分析：URL-Two queues算法和LRU-2算法命中率类似，但是URL-Two queues会减少一次从原始存储读取或计算数据的操作。命中率要高于LRU。
复杂度与代价：需要维护两个队列，代价是FIFO和LRU代价之和。
emmmm...
这个名字其实是我取的，大概是这种算法还没有被命名？当然，这是一个玩笑话。
我是在mysql底层实现里发现这个算法的，mysql在处理缓存淘汰时是用的这个方法，有点像URL-Two queues的变体，只是我们只需要维护一个队列，然后将队列按照5:3的比例进行分割，5的那部分叫做young区，3的那部分叫做old区。具体是怎么样的请先看我把图画出来：
步骤：
第一次访问的数据从队列的3/8处位置插入；
如果数据再次被访问，则移动到队列头部；
如果数据没有被再访问，会逐步被热点数据驱逐向下移；
淘汰尾部数据。
分析：五三LRU算法算作是URL-Two queues算法的变种，原理其实是一样的，只是把两个队列合二为一个队列进行数据的处理，所以命中率和URL-Two queues算法一样。
复杂度与代价：维护一个队列，代价较低，但是内存占用率和URL-Two queues一样。
Multi Queue算法根据访问频率将数据划分为多个队列，不同的队列具有不同的访问优先级，其核心思想是“优先缓存访问次数多的数据”。
Multi Queue算法将缓存划分为多个LRU队列，每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的，例如： Q0，Q1....Qn代表不同的优先级队列，Q-history代表从缓存中淘汰数据，但记录了数据的索引和引用次数。
步骤：
新插入的数据放入Q0；
每个队列按照LRU管理数据，再次访问的数据移动到头部；
当数据的访问次数达到一定次数，需要提升优先级时，将数据从当前队列删除，加入到高一级队列的头部；
为了防止高优先级数据永远不被淘汰，当数据在指定的时间里访问没有被访问时，需要降低优先级，将数据从当前队列删除，加入到低一级的队列头部；
需要淘汰数据时，从最低一级队列开始按照LRU淘汰；每个队列淘汰数据时，将数据从缓存中删除，将数据索引加入Q-history头部；
如果数据在Q-history中被重新访问，则重新计算其优先级，移到目标队列的头部；
Q-history按照LRU淘汰数据的索引。
分析：Multi Queue降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比LRU要高。
复杂度与代价：Multi Queue需要维护多个队列，且需要维护每个数据的访问时间，复杂度比LRU高。Multi Queue需要记录每个数据的访问时间，需要定时扫描所有队列，代价比LRU要高。虽然Multi Queue的队列看起来数量比较多，但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小，因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的，因此队列扫描性能也相近。
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