面试题：缓存设计：LRU缓存策略与其他策略结合及应用场景优化

Question

在实际应用中，LRU缓存策略可能无法完全满足复杂业务场景的需求。请讨论如何将LRU缓存策略与其他缓存替换策略（如LFU等）相结合，以优化特定应用场景下的缓存性能。并详细说明这种结合策略在不同业务场景（如读多写少、写多读少等）中的适用性及调整方式。

Answer 1

结合LRU与LFU优化缓存性能

1. 结合方式
   • 分层缓存：可以构建一个两层缓存结构，上层采用LRU策略，下层采用LFU策略。当有数据请求时，首先在LRU层查找，如果命中则直接返回数据，并将该数据移至LRU层顶部（按照LRU策略）。若未命中，则在LFU层查找，若命中则将数据移至LRU层，同时更新LFU层的访问频率计数。当LRU层满时，将LRU层底部（最久未使用）的数据移至LFU层，若LFU层也满，则按照LFU策略淘汰数据。
   • 混合策略：为每个缓存条目维护两个属性，一个是访问时间（用于LRU），一个是访问频率（用于LFU）。当缓存满需要淘汰数据时，综合考虑这两个属性。例如，设定一个权重，如70%考虑访问频率，30%考虑访问时间，计算每个条目的综合得分，淘汰得分最低的条目。
2. 不同业务场景适用性及调整
   • 读多写少场景
     • 适用性：这种结合策略非常适合读多写少场景。因为读操作频繁，分层缓存结构中LRU层能快速响应近期频繁访问的数据，而LFU层可以保存虽然近期访问不频繁但总体访问频率高的数据，防止这些热点数据被误淘汰。混合策略也能通过合理的权重设置，较好地平衡近期访问和总体访问频率，保证缓存命中率。
     • 调整方式：对于分层缓存，可以适当增加LRU层的容量，因为读多场景下近期频繁访问的数据较多，LRU层能更高效地处理。对于混合策略，可以适当提高LFU属性的权重，因为读多意味着总体访问频率更能反映数据的重要性。
   • 写多读少场景
     • 适用性：结合策略同样适用，但需要不同的调整。写多读少意味着数据更新频繁，LRU层能快速适应数据的变化，及时淘汰新写入但未被再次访问的数据。而LFU层在这种场景下作用相对减弱，因为数据更新频繁导致访问频率统计可能不准确。
     • 调整方式：对于分层缓存，可适当减小LFU层的容量，因为写多场景下LFU层数据可能因频繁写入而不准确。对于混合策略，可以适当降低LFU属性的权重，更多地依赖LRU的访问时间属性来淘汰数据，以适应数据频繁变化的特点。