巧妙设计多级缓存，为数据库减负

有很明显问题是若短时间内被频繁访问多次，比如访问异常或者循环没有控制住，而后很长时间未使用，则此数据会因为频率高而被错误的保留下来，没有被淘汰。尤其对于新来的数据，由于其起始的次数是1，所以即便被正常使用也会因为比不过老的数据而被淘汰。所以维基百科说纯粹的LFU算法不经常单独使用而是组合在其他策略中使用。

5.缓存使用的一些常见问题

Q1:那么应该选择用本地缓存(local cache)还是集中式缓存(Cache cluster)呢?

A1:首先看数据量，看缓存更新的成本，如果整体缓存数据量不是很大，而且变化的不频繁，那么建议本地缓存。

Q2:怎么批量更新一批缓存数据?

A2:依次从数据库读取，然后批量写入缓存，批量更新，设置版本过期key或者主动删除。

Q3:如果不知道有哪些key怎么定期删除?

A3:拿Redis来说keys * 太损耗性能，不推荐。可以指定一个集合，把所有的key都存到这个集合里，然后对整个集合进行删除，这样便能完全清理了。

Q4:一个key包含的集合很大，Redis无法做到内存空间上的均匀Shard?

A4:1、可以简单的设置key过期，这样就要允许有缓存不命中的情况;2、给key设置版本，比如为两天后的当前时间，然后读取缓存时用时间判断一下是否需要重新加载缓存，作为版本过期的策略。

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（编辑：核心网）

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