1 ARC(Adaptive Replacement Cache): 自适应缓存替换算法,它结合了LRU与LFU,来获得可用缓存的最佳使用。
核心思想是：当时访问的数据趋向于访问最近的内容，会更多地命中LRU list，这样会增大LRU的空间； 当系统趋向于访问最频繁的内容，会更多地命中LFU list，这样会增加LFU的空间.
- 整个Cache分成两部分，起始LRU和LFU各占一半，后续会动态适应调整partion的位置（记为p）
- 除此，LRU和LFU各自有一个ghost list(因此，一共4个list)
- 每次，被淘汰的item放到对应的ghost list中（ghost list只存key）, 例如：如果被evicted的item来自LRU的部分， 则该item对应的key会被放入LRU对应的ghost list
- 第一次cache miss, 则会放入LRU
- 如果cache hit, 如果LFU中没有，则放入LFU
- 如果cache miss, 但在ghost list中命中，这说明对应的cache需要扩容： 如果存在于LRU ghost list, 则p=p+1；否则存在于LFU ghost list, p=p-1.
- 也就是说，利用这种适应机制，当系统趋向于访问最近的内容，会更多地命中LRU ghost list，这样会增大LRU的空间； 当系统趋向于访问最频繁的内容，会更多地命中LFU ghost list，这样会增加LFU的空间.
2 LRU（Least Recently User） 最近最少使用算法,根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据
核心思想是：最近使用的数据很大概率将会再次被使用。而最近一段时间都没有使用的数据，很大概率不会再使用。
- ? ? ? ? ? 假设刚visit的item,很有可能在未来被revisit
- ? ? ? ? ? 丢弃最近最少访问的items
- ? ? ? ? ? 通常用双链表实现 tips: redis并没有这样做，因为这样每个key至少会多出两个指针。 redis采用的是一种近似LRU，基本思想是随机取出一些key,形成一个小的POOL，然后在pool中采用LRU策略(相关源码:redis/src/evict.c)
- 缺点:忽略了frequency, 不适合大规模扫描等情况，
- ? ? ? ?缓存污染，如果某个客户端访问大量历史数据时，可能使缓存中的数据被这些历史数据替换，其他客户端访问数据的命中率大大降低。
- tips：LRU有一系列变种，比如LRU2, 2Q, LIRS等。
3 LFU(Least Frequently Used): 最近最不常用算法,根据数据的历史访问频率来淘汰数据
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 假设visit次数越多的item,很有可能在未来被revisit
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 适应大规模扫描
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 对热点友好
缺点:忽略了recency, 可能会积累不再使用的数据?
? ? 某些数据短时间内被重复引用，并且在很长一段时间内不再被访问。由于它的访问频率计数急剧增加，即使它在相当长的一段时间内不会被再次使用，也不会在短时间内被淘汰。这使得其他可能更频繁使用的块更容易被清除，此外，刚进入缓存的新项可能很快就会再次被删除，因为它们的计数器较低，即使之后可能会频繁使用。
tips: redis4.0开始支持了LFU,例如volatile-lfu, allkeys-lfu配置选项
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