1、最近最少使用算法LRU (Least recently used，最近最少使用）
【实现】：最常见的是使用一个链表保存缓存数据
1、新数据插入到链表头部；
2、每当缓存命中（即缓存数据被访问），将数据移动到链表头部；
3、当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃；
【代价】
命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。
【改变】
基于以上代价，我们将维护的链表改为一个双向链表（即每个节点都有个prev和next），另外需要再多维护一个map，将缓存对象的引用放入map中；
1、新数据插入链表头部，并且放入map中
2、每当需要使用缓存时，首先通过key到map中查找，命中缓存后将数据移动到链表头部（这个移动就非常好移动了，只需要把该节点的prev节点的next属性赋值为该节点的next节点，同时把该节点的next节点的prev属性赋值为该节点的prev节点，并且将该节点放入链表头部就可以了）。
3、当链表满的时候将链表尾部的数据丢弃，并且删除map中对应的数据。
【结果】
基于以上改变的LRU算法，完全去除了命中缓存需要遍历链表这个缺点，性能得到了大的提升。
2、使用redis缓存数据，保证热点数据的缓存用法与原理
说一点：只要限制了redis占用的内存，redis会根据自身数据淘汰策略，加载热数据到内存。
【实现】：
通过redis本身的设置过期时间来实现缓存热点数据
1、缓存每命中一次，就重新给该数据设置过期时间
2、那么经常命中的缓存始终不会过期，不会被删除，而非热点数据过期时间一到那么就会被删除掉，保证了redis中始终存在的是热点数据。
【原理】
1、原理其实就是Java中延时阻塞队列DelayQueue的原理
2、当对redis中缓存数据设置过期时间，相当于将缓存数据放入redis中维护的延时阻塞队列DelayQueue。
3、DelayQueue会对放入的缓存数据根据过期时间进行排序，时间短的在前面，时间长的在队列后面。
4、会使用一个或者多个线程循环查询DelayQueue，一旦能从DelayQueue获取元素了就说明该缓存数据到期了，就可以取出来并且删除掉了。
5、当有多个线程都同时查询DelayQueue的时候，只有一个线程能够争取到头元素，其它线程将被阻塞。当头元素被取走以后，会唤醒所有阻塞线程，线程竞争头元素，竞争到头元素的线程会查询头元素的剩余delay时间，并且标记头元素已经被该线程占有，再根据delay时间wait自己，最后获取头元素后唤醒其它阻塞线程。
