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1、LRU（Least Recently Used，最近最少使用）
思想：
淘汰最近最少被访问的元素。
类比：
你有一个冰箱放饮料，容量是 5 瓶。你每天可能会喝其中一些，如果冰箱满了，需要放新饮料时，就把最久没喝的那一瓶扔掉。
举例：
冰箱里有：可乐、雪碧、果汁、牛奶、咖啡。
- 你连续几天喝的是可乐、雪碧、果汁；
- 要放进新饮料“酸奶”时发现冰箱满了；
- 检查哪些最久没喝，发现咖啡最久没人动，就把咖啡扔掉。
适用场景：
数据有时间局部性，即最近用过的数据很可能还会被用到。
2、LFU（Least Frequently Used，最不常用）
思想：
淘汰被使用次数最少的元素。
类比：
冰箱每瓶饮料都记录过去一个月你喝了多少次，谁喝得最少，就优先被淘汰。
举例：
- 可乐喝了 10 次，雪碧 8 次，牛奶 1 次；
- 新饮料来了，要放进冰箱，淘汰喝得最少的牛奶。
问题：
即使牛奶最近没人喝，但因为历史上喝过几次，仍然可能保留；
而一些最近才开始变得受欢迎的饮料，可能反而被淘汰。
3、TinyLFU（轻量级 LFU）
思想：
在 LFU 的基础上，只记录近期访问频率，而且用非常节省空间的数据结构记录（如 Count-Min Sketch）。
类比：
你不可能详细记录每瓶饮料的历史喝了多少次，于是你只记录最近几天喝饮料的次数，用一个模糊但省空间的方式。
- 每次放新饮料前，先查它最近有没有被喝过；
- 如果频率很低，那就拒绝加入冰箱；
- 如果频率高，再考虑淘汰掉频率低的现有饮料。
特点：
- 占用内存少；
- 判断是否“值得”缓存，而不是盲目地加入缓存；
- 适合数据流量大、热点变化快的场景。
4、W-TinyLFU（Window-TinyLFU）
思想：
在 TinyLFU 基础上，引入一个窗口区（Window Cache） ，让新来的数据有机会“试用”，再决定是否放入正式缓存。
类比：
你在冰箱旁边放一个试饮格子，所有新饮料都会先放在试饮区：
- 如果在试饮期间被喝了，那说明这饮料可能会受欢迎，就放入正式冰箱；
- 如果没人喝，那说明没价值，直接扔掉；
- 正式冰箱还是用 TinyLFU 的频率机制来决定淘汰谁。
举例：
- 新饮料“椰子汁”先放入试饮区；
- 如果有人来喝它一次，就升到主冰箱中；
- 如果没人动它，它会被新来的饮料挤出去；
- 主冰箱内谁频率最低就被淘汰。
好处：
解决了 TinyLFU 不太友好对待“新元素”的问题；
兼顾频率与新鲜度，效果更全面。
对比
| 策略 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| LRU | 淘汰最近最少访问的元素 | 简单高效，适合时间局部性 | 无法识别高频但间隔长的访问 |
| LFU | 淘汰使用频率最低的元素 | 能保留常用数据 | 不适合频率变化快的数据 |
| TinyLFU | 用精简结构统计近期频率 | 空间省，命中率高 | 新数据可能没有加入的机会 |
| W-TinyLFU | 试用区 + TinyLFU | 兼顾新旧数据，命中率更优 | 实现更复杂，需要参数调优 |
