面试为啥都问Redis缓存？赶紧补一下( 三 ) _Redis缓存

import java.util.LinkedHashMap;import java.util.Map;class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {private final int MAX_CAPACITY;public LRUCache(int capacity) {super(capacity, 0.75f, true);MAX_CAPACITY = capacity;}@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {return size() > MAX_CAPACITY;}}在这个示例中，我们创建了一个LRUCache类，继承自LinkedHashMap 。通过重写removeEldestEntry方法，我们指定了当缓存大小超过一定阈值时，自动删除最久未被访问的数据。
2、redis中应用LRU算法在Redis中，我们可以通过配置maxmemory-policy选项来启用LRU算法的缓存策略。当Redis的内存使用达到限制时，LRU算法将被用于淘汰部分数据，以便腾出空间给新数据。
以下是如何在Redis中启用LRU缓存策略的示例：
# 启用LRU缓存策略CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru3、LRU算法的优点与限制

文章插图
LRU（Least Recently Used）算法是一种常用的数据缓存策略，它在管理缓存数据时有一些明显的优点和一些限制。
优点优点
描述
适用于热数据
LRU算法保留了最近最常访问的数据，因此非常适用于具有明显访问热点的场景。
简单有效
LRU算法的实现相对简单，不需要复杂的计算和维护。
限制限制
描述
周期性访问
LRU算法可能会因为数据的周期性访问而导致不必要的数据替换，特别是在某些特殊业务场景中。
缓存污染
LRU算法容易受到突发的大量访问影响，可能导致缓存中的“热·数据被淘汰，从而影响缓存效果。
七、LFU算法：最不经常使用LFU（Least Frequently Used）算法是一种与LRU相似的缓存替换策略，它的核心思想是优先淘汰最不经常使用的数据，以便为新数据腾出空间。在某些特定场景下，LFU算法能够更好地适应数据访问模式的变化。
1、LFU算法原理解析LFU算法的原理与LRU算法类似，但不同之处在于LFU算法基于数据被访问的频率来做出替换决策，而不仅仅是访问的时间顺序。LFU算法维护了一个数据访问频率的记录，当需要淘汰数据时，会优先选择访问频率最低的数据。

文章插图
上图说明了LFU算法如何根据数据的访问频率来保留缓存中的数据。频繁访问的数据会被保留，而不经常访问的数据会被优先替换。
2、在Redis中应用LFU算法在Redis中，您可以通过配置maxmemory-policy选项来启用LFU算法的缓存策略。当Redis的内存使用达到限制时，LFU算法将用于淘汰部分数据，以便为新数据腾出空间。
以下是如何在Redis中启用LFU缓存策略的示例：
# 启用LFU缓存策略CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lfu3、LFU算法的优点与限制

文章插图
LFU（Least Frequently Used）算法是一种另类的数据缓存策略，它在不同的场景下具有一些明显的优点和一些限制。
优点优点
描述
适用于频繁刷新
LFU算法能够优先保留频繁被刷新的数据，适合某些周期性访问的场景。
对数据热度变化敏感
相比于LRU算法，LFU算法更能适应数据访问模式的变化，能够更好地反映数据的热度。
限制限制
描述
计算复杂性
LFU算法需要维护数据的访问频率记录，这可能导致一定的计算复杂性，特别是在大规模数据场景下。
冷启动问题
对于刚开始访问的数据，由于没有足够的访问频率信息，LFU算法可能难以做出合适的替换决策。

八、其他数据缓存策略1、Least Recently Used with Sampling（LRUS）除了传统的LRU算法，还存在一种改进的版本，即LRUS（Least Recently Used with Sampling）算法。LRUS算法通过周期性的采样来记录数据的访问情况，从而更好地估计最近使用的数据，减少了LRU算法中的“冷启动·问题。