(八)实际项目中涉及到的缓存数据结构及算法
软件开发中常用的缓存算法主要有：FIFO-先进先出算法，LRU-最近最久未使用，LFU-最近最少使用。实际项目中缓存算法对这些都有涉及。
一、理论：
1.FIFO(First Input First Output)：
特点：先进先出，符合公平性，实现简单。
数据结构：使用对列
淘汰原则：如果一个数据最先进入缓存中，则应该最早淘汰掉。也就是说，当缓存满的时候，应当把最先进入缓存的数据给淘汰掉。
2.LRU(Least Recently Used):
特点：按照时间长短，最不经常使用的缓存数据，先淘汰。
数据结构：链表和hashmap
淘汰原则：如果一个数据在最近一段时间没有被访问到，那么在将来它被访问的可能性也很小。
3.LFU(Least Frequently Used):
特点：按照访问次数，最近最少使用的缓存数据，先淘汰。
数据结构：数组、hashmap、堆
淘汰原则:如果一个数据在最近一段时间内使用次数很少，那么在将来一段时间内被使用的可能性也很小。
二、实际项目中使用(java项目为例)：
1.ehcache框架：
Ehcache配置参数(具体参数含义请查找资料):
缓存的3 种清空策略 ：
FIFO :first in first out (先进先出).LFU : Least Frequently Used (最不经常使用).意思是一直以来最少被使用的。缓存的元素有一个hit 属性，hit 值最小的将会被清出缓存。
LRU :Least Recently Used(最近最少使用). (ehcache 默认值).缓存的元素有一个时间戳，当缓存容量满了，而又需要腾出地方来缓存新的元素的时候，那么现有缓存元素中时间戳离当前时间最远的元素将被清出缓存。
2.Redis缓存回收策略配置：
(一)、最大缓存设置
示例：maxmemory 15000mb单位：mb,gb。
默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一点要设置。
设置maxmemory之后，配合的要设置缓存数据回收策略。
(二)、回收策略算法设置
当maxmemory限制到达的时候，Redis将采取的准确行为是由maxmemory-policy配置指令配置的。以下策略可用：
（1）、noeviction：当到达内存限制时返回错误。当客户端尝试执行命令时会导致更多内存占用(大多数写命令，除了DEL和一些例外)。
（2）、allkeys-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，为新数据腾出空间。
（3）、volatile-lru：回收最近最少使用(LRU)的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（4）、allkeys-random：回收随机的键，为新数据腾出空间。
（5）、volatile-random：回收随机的键，但是只回收有设置过期的键，为新数据腾出空间。
（6）、volatile-ttl：回收有设置过期的键，尝试先回收离TTL最短时间的键，为新数据腾出空间。
使用策略规则：
（1）、如果数据呈现幂律分布，也就是一部分数据访问频率高，一部分数据访问频率低，则使用allkeys-lru。
（2）、如果数据呈现平等分布，也就是所有的数据访问频率都相同，则使用allkeys-random。
redis回收算法，实际不是严谨的LRU算法，而是抽样回收数据，这样算是为了减少消耗内存使用，但是抽样回收的缓存和全部数据回收缓存差异非常小，或者根本就没有。
(三)、生产使用
（1）、先预测好系统所需要的内存高峰，部署相对应内存的缓存服务器。（2）、设置maxmemory和相对应的回收策略算法，设置最好为物理内存的3/4，或者比例更小，因为redis复制数据等其他服务时，也是需要缓存的。以防缓存数据过大致使redis崩溃，造成系统出错不可用。牺牲一部分缓存数据，保存整体系统可用性。
3.Memcached缓存策略：
(一).memcached缓存原理：
Memcached有两个核心组件组成：服务端（ms）和客户端（mc）。首先mc拿到ms列表，并对key做hash转化，根据hash值确定kv对所存的ms
位置。然后在一个memcached的查询中，mc先通过计算key的hash值来确定kv对所处在的ms位置。当ms确定后，客户端就会发送一个查询请求
给对应的ms，让它来查找确切的数据。因为ms之间并没有护卫备份，也就不需要互相通信，所以效率较高。
(二)、缓存策略：
Memcached会优先使用已超时的记录空间，但即使如此，也会发生追加新纪录时空间不足的情况。此时就要使用名为Least Recently Used (LRU)机制来分配空间。这就是删除最少使用的记录的机制。因此当memcached的内存空间不足时获取到新空间时，就从最近未使用的记录中搜索，并将空间分配给新的记录。
(三)、客户端代码示例：
spring集成memcache示例：
neeaMemcachedPool
127.0.0.1:11211
20
10
50
false
3000
neeaMemcachedPool
测试用例：
public class MemcachedSpringTest {
private MemCachedClient cachedClient;
@Before
public void init() {
ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("com/luo/config/beans.xml");
cachedClient = (MemCachedClient)context.getBean("memcachedClient");
}
@Test
public void testMemcachedSpring() {
UserBean user = new UserBean("luo", "hi");
cachedClient.set("user", user);
UserBean cachedBean = (UserBean)user;
Assert.assertEquals(user, cachedBean);
}
}