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前言

Caffeine 因为使用了 Window-TinyLFU 缓存淘汰策略，提供了一个近乎最佳的命中率。综合了 LRU 和 LFU 算法的长处，使其成为本地缓存之王。

1.算法框架

下面两幅图都是 W-TinyLFU 算法的示意图，对比着看去理解。

在 W-TinyLFU 算法中，将整个缓存区划分为两大区域：Window Cache 和 Main Cache 。

Window Cache 是一个标准的 LRU 缓存，只占整个缓存内存空间大小的 1% ；

而 Main Cache 则是一个 SLRU (Segmented LRU) ，占整个缓存内存空间大小的 99% ，是缓存的主要区域。里面进一步被划分成两个区域：Probation Cache 观察区和 Protected Cache 保护区。Probation 观察区占 Main Cache 大小的 20%；而 Protected 保护区占 Main Cache 大小的 80% ，是 Main Cache 的主要区域。

【小贴士】

• W-TinyLFU 算法中的 3 个区域 ( Window Cache, Probation Cache 和 Protected Cache ) 中的缓存数据都是可以被访问到的。千万不要理解成只有 Protected Cache 中的缓存能被访问。
• W-TinyLFU 算法中的每一个缓存项，都由 2 部分组成，分别是：
  • 数据：缓存数据本身；
  • 访问频次：被访问的次数。

2.算法流程

• 新增缓存数据首先写入 Window Cache 区域。当 Window Cache 空间满时，LRU 算法发挥作用，最久未被访问的缓存项会被移出 Window Cache 。这个被移出的缓存项称为 Candidate (候选项)，将面临 2 种情况：

  • 如果 Probation Cache 未满，从 Window Cache 中移出的缓存项会直接写入 Probation Cache 中；
  • 如果 Probation Cache 已满，则进入到 TinyLFU 过滤器，与 Protected Cache 移出的缓存项比较。根据 TinyLFU 算法确定该缓存项是淘汰还是写入 Probation Cache，后面会说。

• Probation Cache 中的缓存项的访问频率达到一定次数后，就会晋升到 Protected Cache 中。（Ps. 到 Protected 保护区的都是经过 2 层选拔的真热门数据）如果 Protected Cache 也满了，根据 LRU 算法，最久未被访问的缓存项会被移出 Protected Cache ，降级成为 Candidate ，进入到 TinyLFU 过滤器，与 Window Cache 移出的缓存项作比较，根据 TinyLFU 算法确定该缓存项是淘汰还是写入到 Probation Cache 中。

• 此时把目光聚焦到 TinyLFU 过滤器，它汇聚了来自 Window Cache 、Protected Cache 和 Probation Cache 3 个区域中被移出的缓存项。其中，从 Window Cache 和 Protected Cache 中移出的缓存项称为 Candidate ；而从 Probation Cache 中移出的缓存项称为 Victim (受害者) 。这 3 个区域移出的缓存项都是各自区域中最久未被使用的数据，在 TinyLFU 过滤器中进行竞争，竞争算法如下：

  • 如果 Candidate 的访问频率 > Victim 的访问频率，则直接淘汰 Victim ；
  • 如果 Candidate 的访问频率 <= Victim 的访问频率，此时分为两种情况：
    • 如果 Candidate 的访问频率 < 5 ，则淘汰 Candidate ；
    • 如果 Candidate 的访问频率 >= 5 ，则在 Candidate 和 Victim 中随机淘汰一个。

  获胜者被称为 Winner ，就会被写入到 Probation Cache 中。

• 从上面的 W-TinyLFU 的原理描述可知，Caffeine 综合了 LFU 和 LRU 的优势，将不同特性的缓存项存入不同的缓存区域，最近刚产生的缓存项进入 Window Cache 区，不会被淘汰；访问频率高的缓存项进入 Protected Cache 区，也不会淘汰；介于这两者之间的缓存项存在 Probation 区，当缓存空间满了时，Probation 区的缓存项会根据访问频率判断是保留还是淘汰。

• 通过这种机制，很好的平衡了访问频率和访问时间新鲜程度两个维度因素，尽量将新鲜的缓存项和访问频率高的缓存项都保留在缓存中。同时在维护缓存项访问频率时，引入计数器饱和和衰减 (Count-Min Sketch, 下面会说) 机制，即节省了存储资源，也能较好的处理稀疏流量、短时超热点流量等传统 LRU 和 LFU 无法很好处理的场景。

3.Count-Min Sketch

W-TinyLFU 算法使用 Count-Min Sketch 算法存储访问频率，极大地节省了空间。

如果需要记录一个值，那我们需要通过多种 Hash 算法对其进行处理，然后在对应的 Hash 算法的记录中 +1。那为什么需要多种 Hash 算法呢？由于这是一个压缩算法必定会出现冲突，比如我们建立一个 byte 的数组，通过计算出每个数据的 Hash 的位置。比如张三和李四，他们两有可能 Hash 值都是相同，比如都是 1 。那 byte[1] 这个位置就会增加相应的频率，张三访问 1 万次，李四访问 1 次，那 byte[1] 这个位置就是 1万零1 ，如果取李四的访问评率的时候就会取出是 1万零1 ，但是李四命名只访问了1次啊！为了解决这个问题，所以用了多个 Hash 算法，可以理解为 long[][] 二维数组的一个概念。比如在第一个 Hash 算法中，张三和李四冲突了，但是在第二个，第三个 Hash 算法中很大的概率不冲突，比如一个算法大概有 1% 的概率冲突，那四个算法一起冲突的概率是 1% 的四次方。通过这个模式我们取李四的访问率的时候取所有算法中，李四访问最低频率的次数。所以他的名字叫 Count-Min Sketch 。

4.优点

集合了 LRU 和 LFU 的优势。

新增的缓存项写入 Window Cache ，可以解决稀疏流量的缓存加载问题；访问频率高的缓存项写入 Protected Cache，不会被淘汰。通过这个机制，平衡了访问频率和访问时间新鲜程度两个维度因素，能够尽可能地将新鲜的和访问频率高的缓存项保留在缓存中。