面试题：缓存设计之中等难度：缓存命中率提升方法

Question

在后端开发的缓存设计中，为了提升缓存命中率，常用的缓存淘汰算法有哪些？请简要描述它们的工作原理，并说明在实际应用场景中如何选择合适的算法来提升缓存命中率。

Answer 1

常用缓存淘汰算法及原理

1. 先进先出（FIFO）算法
   • 原理：按照数据进入缓存的先后顺序进行淘汰。当缓存满时，将最早进入缓存的数据淘汰出去。它就像一个队列，新数据从队尾进入，淘汰时从队头移除数据。
2. 最近最少使用（LRU，Least Recently Used）算法
   • 原理：当缓存满时，淘汰最长时间没有被使用的数据。它会记录每个数据项的访问时间，每次访问数据时更新其访问时间，当需要淘汰数据时，选择访问时间最早（即最近最少使用）的数据项淘汰。
3. 最不经常使用（LFU，Least Frequently Used）算法
   • 原理：为每个数据项维护一个访问频率计数器，当缓存满时，淘汰访问频率最低的数据项。每次访问数据时，该数据项的访问频率计数器加1。在需要淘汰数据时，优先淘汰访问频率最小的数据。
4. 时间戳 LRU（TTL - LRU，Time - To - Live Least Recently Used）算法
   • 原理：在LRU基础上，为每个缓存数据设置一个过期时间（TTL）。当数据过期时，直接淘汰。如果缓存满且没有过期数据，则按照LRU规则淘汰数据。

实际应用场景中算法选择

1. FIFO算法适用场景
   • 场景：适用于数据访问具有时间局部性不强，但对顺序有一定要求的场景。例如，日志缓存，只需要保留最近一段时间内的日志记录，先进来的日志可以按顺序淘汰，因为最新的日志可能更重要，而不需要考虑日志的访问频率或最近是否被访问。
2. LRU算法适用场景
   • 场景：广泛应用于各种通用场景，尤其是在数据访问具有时间局部性的情况下。比如Web页面缓存，用户最近访问过的页面很可能再次访问，所以LRU能较好地满足这种需求，通过淘汰长时间未访问的页面来为新页面腾出空间。
3. LFU算法适用场景
   • 场景：适用于数据访问频率相对稳定的场景。例如，在一个音乐播放平台的缓存中，如果用户对不同歌曲的喜好相对稳定，经常播放的歌曲应该保留在缓存中，LFU算法可以通过记录歌曲的播放频率（访问频率），淘汰播放次数少（访问频率低）的歌曲缓存。
4. TTL - LRU算法适用场景
   • 场景：适用于数据有明确过期时间要求的场景。例如，一些基于时间的授权令牌缓存，令牌有固定的有效期，使用TTL - LRU算法，既可以在令牌过期时及时淘汰，又可以在缓存满且无过期令牌时，按照LRU规则淘汰数据，从而有效利用缓存空间。