緩存的淘汰策略有幾種方式？緩存就是把一些需要讀取的數據放在磁盤或者內存中，因為是追求速度，所以一般都放在內存中。在某些場景下，讀取速度無法解決，所以必須使用緩存，而緩存的容量有限。如果緩存已滿，系統將如何消除一些數據？

　　使用緩存后，緩存的容量是有限的。緩存滿后，需要剔除一些數據。比如Map數據結構就是一個idea。我們自己的計算機存儲文件或存儲對象，如 JVM。內存不是無限的。因此，在實現緩存時，必須設計一套緩存淘汰策略，并按照一定的機制回收緩存所占用的內存，以保證緩存數據不會無限增長，直到內存爆裂。

　　緩存淘汰策略如下：

　　一、 LRU 最近最少使用

　　LRU(最近最少使用)是最經典的內存消除策略。它的設計原則是“如果一個數據最近一段時間沒有被訪問過，那么以后就不太可能被訪問”。即按照數據的最新訪問時間進行數據剔除。缺點是批量查詢冷數據可能會誤刪大量熱數據。

　　二、近似 LRU 算法

　　與LRU算法類似，只是每次隨機選取一批數據進行LRU剔除，而不是全LRU運算，而是犧牲部分準確率來提高算法執行效率。 Redis 3.0 之后進行了優化，并維護了一個候選池，將隨機選擇的數據放入候選池中進行 LRU 操作。當候選池已滿時，新的隨機數據將替換池中最近訪問的數據。

　　三、TTL 超時

　　TTL(Time To Live)是指用戶為緩存設置的過期時間。當當前時間到達過期時間時，緩存將被刪除;如果緩存空間已滿，則最接近過期時間的數據將被優先淘汰。

　　四、LFU 是最近使用頻率最低的

　　LFU(Least Frequently Used)策略記錄每個緩存數據最近的訪問次數(頻率)，優先清除使用較少的數據。該算法的明顯缺點是新寫入的數據由于訪問次數少，往往在緩存后就被刪除。

　　五、先進先出

　　FIFO(先進先出)策略將按照數據寫入緩存的順序對數據進行排隊。當緩存空間不足時，先進入緩存的數據會先被刪除。在不考慮數據熱度的情況下，可以消除大量熱數據，是一種比較死板的策略，但相對容易實現。

　　六、隨機隨機淘汰策略

　　一般不推薦隨機淘汰策略。

　　緩存有很多優點。緩存可以盡可能快地優化服務的響應速度。使用緩存可以高效地提高應用程序性能。通過緩存加快讀寫速度，在內存中的讀寫速度比硬盤快，減少數據庫服務器的負載：比如業務端請求的數據大部分由Redis服務器處理，大大減輕了MySQL服務器的壓力。

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