m0_51119192的博客

本文聚焦于 LFU（最少使用）缓存策略的完整实现与优化。我们不仅详细剖析了 LFU 的核心数据结构与缓存操作流程，还引入了“访问频次老化”机制，解决频率爆炸与缓存污染等问题。此外，借助 Hash 分片设计，我们显著提升了其在高并发场景下的性能表现。适合对缓存系统底层机制感兴趣的开发者深入学习与实战应用。

本文深入剖析了 LRU 缓存的源码实现，逐步讲解其核心结构与关键逻辑，并结合图示演示缓存更新与淘汰过程。随后引入两种优化版本 —— LRU-K 与 HashLRU，探讨其设计动机与实现细节。

缓存系统广泛应用于操作系统内存管理和应用开发中，通过存储热点数据提升访问速度并降低数据库压力。典型缓存层级包括浏览器、CDN、代理服务器、应用内缓存及分布式缓存（如Redis）。为提高缓存效率，需合理设计淘汰策略：LRU（最近最少使用）通过哈希链表维护访问顺序，适合稳定访问模式；LFU（最不经常使用）基于访问频率淘汰数据，适用于长期热点场景；ARC（自适应替换）则在LRU和LFU间动态调整，适应复杂访问模式。这些策略在不同业务场景中各有优势，需根据实际需求选择。