首先了解一下传统 LRU 是如何管理内存数据的？

 传统的LRU（最近最少使用）算法是一种缓存淘汰算法，主要用于管理内存数据。当内存空间不足时，LRU算法会淘汰最近最少使用的数据。

以下是传统LRU算法的管理步骤：

1. 维护一个双向链表：该链表中每个节点表示一个被缓存的数据块，并按照数据块最近一次被访问的时间顺序进行排序，即越靠近链表头表示最近被访问，越靠近链表尾表示最久未被访问。

2. 当一块新的数据进入缓存时，将该数据添加到链表头。

3. 当需要淘汰一块数据时，将链表尾（最久未被访问）的数据块进行淘汰，并从链表中删除该节点。

4. 当一块数据被访问时，将该数据块移到链表头，表示该数据块是最近被访问的。

5. 当访问的数据块不在链表中时，说明该数据已经被淘汰，需要从磁盘或其他存储设备中获取数据。

传统LRU算法的缺点是，在实际应用中，每个数据块的访问时间分布可能不均匀，导致一些数据块虽然访问次数较少，但是被频繁访问。这种情况下，LRU算法可能会误判并将这些数据块淘汰，从而影响查询速度。针对这种情况，有一些改进的LRU算法（如2Q算法、ARC算法）进行了优化。

 传统的 LRU 算法法无法避免的两个问题：

• 1.预读失效导致缓存命中率下降；
• 2.缓存污染导致缓存命中率下降；

 什么是预读失效？

因为计算机的局部性原理，每次从内存读入缓冲区都会多读一些，因为这些内存临近的内容很有可能被再次读到。但是如果这些内容不被使用，预读的作用就消失了，而且会占用热点数据的位置。

简单点说就是有人占着位置不干活，太可恶啦！这样效率就打了折扣。

什么是缓存污染？

由于缓存的读取速度比非缓存要快上很多，所以在高性能场景下，系统在读取数据时，是首先从缓存中查找需要的数据，如果找到了则直接读取结果，如果找不到的话，则从内存或者硬盘中查找，再将查找到的结果存入缓存，以备下次使用。
实际上，对于一个系统来说，缓存的空间是有限且宝贵的，我们不可能将所有的数据都放入缓存中进行操作，即便可以数据安全性也得不到保证，而且，如果缓存的数据量过大大，其速度也会变得越来越慢。
这个时候就需要考虑缓存的淘汰机制，但是淘汰哪些数据，又保留哪些数据，这是一个问题。如果处理不得当，就会造成“缓存污染”问题。
而缓存污染，是指系统将不常用的数据从内存移到缓存，造成常用数据的挤出，降低了缓存效率的现象。

举个例子：一家公司，员工永远是100人（老板穷招不起更多人），这时有人加入公司就必须有人退出公司，然后公司招了一个应届毕业生，而炒了一个10年开发经验的Java大佬（不考虑薪资），对于公司来说绝对是一个损失！

 解决方案如下：

为了避免「预读失效」造成的影响，Linux 和 MySQL 对传统的 LRU 链表做了改进：

• Linux 操作系统实现两个了 LRU 链表：活跃 LRU 链表（active list）和非活跃 LRU 链表（inactive list）。
• MySQL Innodb 存储引擎是在一个 LRU 链表上划分来 2 个区域：young 区域 和 old 区域。

但是如果还是使用「只要数据被访问一次，就将数据加入到活跃 LRU 链表头部（或者 young 区域）」这种方式的话，那么还存在缓存污染的问题。

 为了避免「缓存污染」造成的影响，Linux 操作系统和 MySQL Innodb 存储引擎分别提高了升级为热点数据的门槛：

• Linux 操作系统：在内存页被访问第二次的时候，才将页从 inactive list 升级到 active list 里。
• MySQL Innodb：在内存页被访问第二次的时候，并不会马上将该页从 old 区域升级到 young 区域，因为还要进行停留在 old 区域的时间判断：
  • 如果第二次的访问时间与第一次访问的时间在 1 秒内（默认值），那么该页就不会被从 old 区域升级到 young 区域；
  • 如果第二次的访问时间与第一次访问的时间超过 1 秒，那么该页就会从 old 区域升级到 young 区域；

通过提高了进入 active list （或者 young 区域）的门槛后，就很好了避免缓存污染带来的影响。