综上所述，LFU算法通过跟踪数据项的访问频次来决定淘汰对象，适用于数据访问频率差异较大的场景。与LRU相比，LFU更能抵御偶发性的大量访问请求对缓存的冲击。然而，LFU的实现较为复杂，需要综合考虑效率和公平性。在实际应用中，应当根据具体的数据访问模式和系统需求，灵活选择和调整缓存算法，以达到最优的性...
LFU 的设计与实现 作者：Grey 原文地址： 博客园：LFU 的设计与实现 CSDN：LFU 的设计与实现 题目描述 LFU（least frequently used）。即最不经常使用页置换算法。 题目链接：LeetCode 460. LFU Cache 主要思路 首先，定义一个辅助数据结构
好的测试用例及性能测试是对一个库的稳定及优秀的重要标准，尽量的覆盖全的单元测试，能及早的发现bug，使程序更稳定。
[Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15886787.html "Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质") [Redis系列2：数据持久化提高可用性](https://www.cnblogs.com/w
重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。
redis4redis5redis6redis6.2重大特性1.模块系统 2.PSYNC2 3.LFU淘汰策略 4.混合RDB-AOF持久化 5.LAZY FREE延迟释放 6.MEMORY内存分析命令 7.支持NAT/DOCKER 8.主动碎片整理 1.新增Stream数据类型 2.新增Redis
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
