什么是缓存？
缓存是通过存储频繁访问的数据副本来加速系统响应的技术。例如：
- ⚙️ 数据库查询缓存：减少重复查询数据库的开销
- 📊 浏览器缓存：加快网页加载速度
- 🧠 应用层缓存：提升 API 响应效率
常见缓存策略
LRU（最近最少使用）
- 优先淘汰最长时间未被访问的数据
- ⚠️ 适合内存有限的场景，但可能因缓存污染导致性能下降
- 示例：
https://cloud-image.ullrai.com/q/LRU_algorithm/
FIFO（先进先出）
- 按数据进入缓存的顺序淘汰
- ⚠️ 可能误删高频数据，需结合使用计数器优化
LFU（最不经常使用）
- 根据数据访问频率淘汰
- 📈 适合需要长期保留高频数据的场景
TTL（生存时间）
- 数据在缓存中存活固定时间后失效
- ⏳ 适用于时效性要求较低的内容
缓存策略应用场景
- 🌐 Web 开发：使用 Redis 或 Memcached 实现分布式缓存
- 📖 内容分发网络（CDN）：通过边缘节点缓存静态资源
- 🧩 微服务架构：避免重复计算，提升系统吞吐量
📌 扩展阅读：深入理解缓存命中率与优化技巧
最佳实践 ✅
- 📌 设置合理的缓存过期时间（TTL）
- 🔄 使用缓存版本控制避免脏读
- 📈 监控缓存命中率与淘汰率，动态调整策略
- 🧪 测试不同策略对系统性能的影响
附：缓存策略对比表
| 策略 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| LRU | 实现简单，命中率高 | 可能淘汰突发性高频数据 |
| FIFO | 易于实现，内存友好 | 高频数据可能被优先淘汰 |
| LFU | 精准淘汰低频数据 | 需维护频率计数器 |
| TTL | 简单可靠，适合静态内容 | 无法动态适应热点变化 |
🔗 了解更多缓存技术细节：缓存实现原理与代码示例