缓存的淘汰策略有几种方式？缓存就是把一些需要读取的数据放在磁盘或者内存中，因为是追求速度，所以一般都放在内存中。在某些场景下，读取速度无法解决，所以必须使用缓存，而缓存的容量有限。如果缓存已满，系统将如何消除一些数据？

　　使用缓存后，缓存的容量是有限的。缓存满后，需要剔除一些数据。比如Map数据结构就是一个idea。我们自己的计算机存储文件或存储对象，如 JVM。内存不是无限的。因此，在实现缓存时，必须设计一套缓存淘汰策略，并按照一定的机制回收缓存所占用的内存，以保证缓存数据不会无限增长，直到内存爆裂。

　　缓存淘汰策略如下：

　　一、 LRU 最近最少使用

　　LRU(最近最少使用)是最经典的内存消除策略。它的设计原则是“如果一个数据最近一段时间没有被访问过，那么以后就不太可能被访问”。即按照数据的最新访问时间进行数据剔除。缺点是批量查询冷数据可能会误删大量热数据。

　　二、近似 LRU 算法

　　与LRU算法类似，只是每次随机选取一批数据进行LRU剔除，而不是全LRU运算，而是牺牲部分准确率来提高算法执行效率。 Redis 3.0 之后进行了优化，并维护了一个候选池，将随机选择的数据放入候选池中进行 LRU 操作。当候选池已满时，新的随机数据将替换池中最近访问的数据。

　　三、TTL 超时

　　TTL(Time To Live)是指用户为缓存设置的过期时间。当当前时间到达过期时间时，缓存将被删除;如果缓存空间已满，则最接近过期时间的数据将被优先淘汰。

　　四、LFU 是最近使用频率最低的

　　LFU(Least Frequently Used)策略记录每个缓存数据最近的访问次数(频率)，优先清除使用较少的数据。该算法的明显缺点是新写入的数据由于访问次数少，往往在缓存后就被删除。

　　五、先进先出

　　FIFO(先进先出)策略将按照数据写入缓存的顺序对数据进行排队。当缓存空间不足时，先进入缓存的数据会先被删除。在不考虑数据热度的情况下，可以消除大量热数据，是一种比较死板的策略，但相对容易实现。

　　六、随机随机淘汰策略

　　一般不推荐随机淘汰策略。

　　缓存有很多优点。缓存可以尽可能快地优化服务的响应速度。使用缓存可以高效地提高应用程序性能。通过缓存加快读写速度，在内存中的读写速度比硬盘快，减少数据库服务器的负载：比如业务端请求的数据大部分由Redis服务器处理，大大减轻了MySQL服务器的压力。

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