https://answer.freetools.me/tags/%E7%BC%93%E5%AD%98%E5%91%BD%E4%B8%AD%E7%8E%87/ Recent content in 缓存命中率 on Answer Hugo -- 0.152.2 zh-cn Sat, 07 Mar 2026 19:58:24 +0800 https://answer.freetools.me/%E7%BC%93%E5%AD%98%E4%B8%BA%E4%BD%95%E6%80%BB%E6%9C%89%E6%B7%98%E6%B1%B0%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%B8%80%E5%88%BB%E4%BB%8Ebelady%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%88%B0sieve%E7%9A%84%E5%85%AD%E5%8D%81%E5%B9%B4%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8D%9A%E5%BC%88/ Sat, 07 Mar 2026 19:58:24 +0800 https://answer.freetools.me/%E7%BC%93%E5%AD%98%E4%B8%BA%E4%BD%95%E6%80%BB%E6%9C%89%E6%B7%98%E6%B1%B0%E7%9A%84%E9%82%A3%E4%B8%80%E5%88%BB%E4%BB%8Ebelady%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%88%B0sieve%E7%9A%84%E5%85%AD%E5%8D%81%E5%B9%B4%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8D%9A%E5%BC%88/ 深入解析缓存淘汰算法的演进历程：从1966年Belady最优算法的理论上限，到LRU的k-竞争比证明，再到ARC的自适应平衡、LIRS的IRR度量，以及2024年SIEVE算法的"懒提升快淘汰"创新。结合Redis近似LRU、MySQL InnoDB中点插入、Linux内核Clock-Pro等实际案例，揭示为什么没有完美的缓存淘汰算法，只有最适合特定场景的权衡。