缓存清除策略（1）

众所周知，缓存内元素的简单的清除策略 一般包含FIFO,LRU,LFU。FIFO,LFU的实现起来比较的简单，这里不做叙述，但是有一点需要说明的如果缓存内的数据元素非常的多利用LFU遍历一遍或许还需要一些时间。

LRU的应用比较广泛，这里我也顺便整理一下思路。

LRU顾名思义为最近最少访问，即最近最少访问的元素将会在缓存空间中删除。那么问题的关键是---“最近”这个词怎么理解？

根据不同的业务场景理解，“最近”可以为一个具体的时间段，即给缓存内各个元素设定一个时间戳，超过时间范围的元素将会被清除。但是这也会涉及遍历缓存内全部元素的问题，其次时间段的确定也将会是一个问题。但是对于特定的应用场景还是可以的。

另外,"最近"还可以理解为一个抽象的概念，比如操作系统中学到的“局部性原理”。比如一个简单的常见的实现为：

（只说LRU思想，细节暂不考虑）：

1，假设缓存空间为一个链表实现，链表的一端进行插入（这里假定为头），另一端进行删除（尾）；

2，新加入元素元素插入头；

3，缓存空间内没访问一次元素，那么该元素插入到头；

4，当缓存空间内的元素满的时候，清除尾部的元素。

上述实现思路的评价：

1，上述方法实现简单，实践证明在实践应用中也具有较好的可以性和较高的缓存命中率；

2，但是，这种将最后访问时间距现在最远的元素作为清除者的时候，必定会造成一些不科学的清除。这尤其体现在缓存空间内元素“大”但是元素的个数少的场景下；以及 其他的的一些特殊应用场景中；

3，针对问题2中的只将最后访问时间距现在最远的元素作为清除者的弊端，该算法发展了很多的改进版本。比如适当增加的元素访问计数的思想，如LRU2，等等。。。。

如此链接中就是关于oracle buffer cache的，写的很不错http://blog.chinaunix.net/uid-26762723-id-3259013.html