沒有人能說清哪種緩存算法優于其他的緩存算法。（以下的幾種緩存算法，有的我也理解不好，如果感興趣，你可以Google一下）
Least Frequently Used（LFU）：
大家好，我是 LFU，我會計算為每個緩存對象計算他們被使用的頻率。我會把最不常用的緩存對象踢走。
Least Recently User（LRU）：
我是LRU緩存算法，我把最近最少使用的緩存對象給踢走。
我總是需要去了解在什么時候，用了哪個緩存對象。如果有人想要了解我為什么總能把最近最少使用的對象踢掉，是非常困難的。
瀏覽器就是使用了我（LRU）作為緩存算法。新的對象會被放在緩存的頂部，當緩存達到了容量極限，我會把底部的對象踢走，而技巧就是：我會把最新被訪問的緩存對象，放到緩存池的頂部。
所以，經常被讀取的緩存對象就會一直呆在緩存池中。有兩種方法可以實現我，array 或者是 linked list。
我的速度很快，我也可以被數據訪問模式適配。我有一個大家庭，他們都可以完善我，甚至做的比我更好（我確實有時會嫉妒，但是沒關系）。我家庭的一些成員包括LRU2 和 2Q，他們就是為了完善 LRU 而存在的。
Least Recently Used 2（LRU2）：
我是 Least Recently Used 2，有人叫我最近最少使用twice，我更喜歡這個叫法。我會把被兩次訪問過的對象放入緩存池，當緩存池滿了之后，我會把有兩次最少使用的緩存對象踢走。 因為需要跟蹤對象2次，訪問負載就會隨著緩存池的增加而增加。如果把我用在大容量的緩存池中，就會有問題。另外，我還需要跟蹤那么不在緩存的對象，因為他 們還沒有被第二次讀取。我比LRU好，而且是 adoptive to access 模式 。
Two Queues（2Q）：
我是 Two Queues；我把被訪問的數據放到LRU的緩存中，如果這個對象再一次被訪問，我就把他轉移到第二個、更大的LRU緩存。
我踢走緩存對象是為了保持第一個緩存池是第二個緩存池的1/3。當緩存的訪問負載是固定的時候，把 LRU 換成 LRU2，就比增加緩存的容量更好。這種機制使得我比 LRU2 更好，我也是 LRU 家族中的一員，而且是 adoptive to access 模式 。
Adaptive Replacement Cache（ARC）：
我是 ARC，有人說我是介于 LRU 和 LFU 之間，為了提高效果，我是由2個 LRU 組成，第一個，也就是 L1，包含的條目是最近只被使用過一次的，而第二個 LRU，也就是 L2，包含的是最近被使用過兩次的條目。因此， L1 放的是新的對象，而 L2 放的是常用的對象。所以，別人才會認為我是介于 LRU 和 LFU 之間的，不過沒關系，我不介意。
我被認為是性能最好的緩存算法之一，能夠自調，并且是低負載的。我也保存著歷史對象，這樣，我就可以記住那些被移除的對象，同時，也讓我可以看到被移除的對象是否可以留下，取而代之的是踢走別的對象。我的記憶力很差，但是我很快，適用性也強。
Most Recently Used（MRU）：
我是 MRU，和 LRU 是對應的。我會移除最近最多被使用的對象，你一定會問我為什么。好吧，讓我告訴你，當一次訪問過來的時候，有些事情是無法預測的，并且在緩存系統中找出最少最近使用的對象是一項時間復雜度非常高的運算，這就是為什么我是最好的選擇。
我是數據庫內存緩存中是多么的常見！每當一次緩存記錄的使用，我會把它放到棧的頂端。當棧滿了的時候，你猜怎么著？我會把棧頂的對象給換成新進來的對象！
First in First out（FIFO）：
我是先進先出，我是一個低負載的算法，并且對緩存對象的管理要求不高。我通過一個隊列去跟蹤所有的緩存對象，最近最常用的緩存對象放在后面，而更早的緩存對象放在前面，當緩存容量滿時，排在前面的緩存對象會被踢走，然后把新的緩存對象加進去。我很快，但是我并不適用。
Second Chance：
大家好，我是 second chance，我是通過FIFO修改而來的，被大家叫做 second chance 緩存算法，我比 FIFO 好的地方是我改善了 FIFO 的成本。我是 FIFO 一樣也是在觀察隊列的前端，但是很FIFO的立刻踢出不同，我會檢查即將要被踢出的對象有沒有之前被使用過的標志（1一個bit表示），沒有沒有被使用 過，我就把他踢出；否則，我會把這個標志位清除，然后把這個緩存對象當做新增緩存對象加入隊列。你可以想象就這就像一個環隊列。當我再一次在隊頭碰到這個 對象時，由于他已經沒有這個標志位了，所以我立刻就把他踢開了。我在速度上比FIFO快。
CLock
我是Clock，一個更好的FIFO，也比 second chance更好。因為我不會像second chance那樣把有標志的緩存對象放到隊列的尾部，但是也可以達到second chance的效果。
我持有一個裝有緩存對象的環形列表，頭指針指向列表中最老的緩存對象。當緩存miss發生并且沒有新的緩存空間時，我會問問指針指向的緩存對象的標 志位去決定我應該怎么做。如果標志是0，我會直接用新的緩存對象替代這個緩存對象；如果標志位是1，我會把頭指針遞增，然后重復這個過程，知道新的緩存對 象能夠被放入。我比second chance更快。
Simple time-based：
我是 simple time-based 緩存算法，我通過絕對的時間周期去失效那些緩存對象。對于新增的對象，我會保存特定的時間。我很快，但是我并不適用。
Extended time-based expiration：
我是 extended time-based expiration 緩存算法，我是通過相對時間去失效緩存對象的；對于新增的緩存對象，我會保存特定的時間，比如是每5分鐘，每天的12點。
Sliding time-based expiration：
我是 sliding time-based expiration，與前面不同的是，被我管理的緩存對象的生命起點是在這個緩存的最后被訪問時間算起的。我很快，但是我也不太適用。
好了！聽了那么多緩存算法的自我介紹，其他的緩存算法還考慮到了下面幾點：
- 成本。如果緩存對象有不同的成本，應該把那些難以獲得的對象保存下來。
- 容量。如果緩存對象有不同的大小，應該把那些大的緩存對象清除，這樣就可以讓更多的小緩存對象進來了。
- 時間。一些緩存還保存著緩存的過期時間。電腦會失效他們，因為他們已經過期了。
根據緩存對象的大小而不管其他的緩存算法可能是有必要的。
原文：http://www.zavakid.com/27