高速缓存 大致基于的恒定时间最少使用（LFU）高速缓存的简单实现。 例子 use lfu_cache :: LfuCache; let mut cache = LfuCache :: with_capacity ( 2 ); // Fill up the cache. cache. insert ( "foo" , 3 ); cache. insert ( "bar" , 4 ); // Insert returns the evicted value, if a value was evict

Go的缓存基准 该基准测试比较了使用加扰后的zipfian分布的缓存算法（少数情况经常发生，而其他情况则很少发生）。 也支持其他发行版，但它们产生相同的结果 支持以下库： ） 结果是： zipfian size=1000 samples=10000 CACHE | HIT RATE | TIME | MEMORY | HITS | MISSES ------------+----------+--------+---------+--------+---------

LFU缓存 基于所述的实施方式 我们实现了（未优化） 描述的两个版本的LFU替换 1.缓存中的LFU “完美的LFU对对象的所有请求进行计数，i。请求计数在替换中持续存在。一方面，这确保了请求计数代表过去的所有请求。另一方面，必须保留所看到的所有对象的这些统计信息过去（空间开销）。” 2. Perfect-LFU “对于高速缓存中的LFU，仅为高速缓存对象定义了计数。尽管这并不代表过去的所有请求，但可以确保更简单的管理（更少的空间开销）。”

双窗口缓存 双窗口缓存使用两个滑动窗口自适应地协调LRU与LFU的比率。 性能比较 命中率 （％） LRU的x0.9-2.8命中率更高。 'LRU hit rate even 100', 10.0505 'DWC hit rate even 100', 10.113 'LFU ratio even 100', 43, 43 'DWC / LRU hit rate ratio even 100', '100%' 'LRU hit rate uneven 100', 18.5265 'DWC

弱lru缓存 weak-lru-cache软件包提供了功能强大的缓存，可与JS垃圾回收（GC）和最近最少使用（LRU）和最少最近使用（LFU）的过期策略协同工作，以帮助缓存高度优化的缓存数据。 它使用LRU / LFU（LRFU）到期来保留引用的数据，然后，一旦数据处于非活动状态，它将使用弱引用（和终结注册表）来允许GC作为正常GC周期的一部分删除缓存的数据，但仍然继续只要数据仍驻留在内存中并且尚未被收集，就可以提供对数据的缓存访问。 这提供了最佳的现代到期策略以及最佳的GC交互。 在典型的G