Golang中常见缓存策略包括LRU、LFU和FIFO，分别适用于不同场景。LRU（最近最少使用）利用container/list与map实现，适合访问具有时间局部性的数据，如会话信息；LFU（最不常用）基于访问频率淘汰数据，适用于访问稳定但不规律的静态资源，但需处理频率老化问题；FIFO（先进先出）最简单，按插入顺序淘汰，适合缓存生命周期均匀的场景，但可能误删高频数据。选择策略需结合数据访问模式、并发安全与存储层级，本地缓存常用sync.Map或RWMutex保护map，分布式缓存则依赖Redis等外部系统，权衡性能与一致性。
Golang中，巧妙地运用缓存设计是提升程序运行效率的利器。它能有效减少重复的数据获取和计算开销，无论是面对高并发的请求，还是处理耗时的数据处理任务，一个得当的缓存策略都能让你的应用跑得更快，响应更及时。
要真正发挥缓存的效用，核心在于理解你的数据访问模式和业务需求。设计时，我们需要综合考虑缓存的存储位置（本地内存或分布式）、淘汰策略、并发安全、失效机制以及监控。本地缓存通常基于
map
配合
sync.RWMutex
或直接使用
sync.Map
实现，适用于单体应用或服务内部的热点数据。分布式缓存如Redis或Memcached，则为多服务实例间的共享数据提供了解决方案，但会引入网络延迟和一致性挑战。关键在于为不同的数据和场景选择最合适的缓存层级和技术，并确保其与应用的生命周期和数据更新逻辑紧密结合。
Golang中常见的缓存策略有哪些，各自适用于什么场景？
缓存策略的选择，说实话，是门学问，没有银弹。但有些经典的策略在Golang的实践中被广泛应用。
我们先看LRU (Least Recently Used)，最近最少使用。这大概是大家最熟悉，也最常用的一种。它的基本思想是：如果一个数据最近被访问过，那么它未来被访问的可能性也比较大。当缓存空间不足时，LRU会淘汰掉最近最少被访问的数据。Golang中实现LRU通常会用到
container/list
双向链表和
map
的组合，
map
用于快速查找key对应的链表节点，链表则维护访问顺序。这种策略特别适合那些访问模式具有时间局部性的数据，比如用户的会话信息、最近浏览的商品列表等。像
groupcache
这个Google开源的库，其核心就包含了LRU。
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接着是LFU (Least Frequently Used)，最不常用。顾名思义，它淘汰的是在一段时间内被访问次数最少的数据。LFU比LRU更复杂一些，因为它需要记录每个数据的访问频率。实现上，可能需要用到优先级队列或者更复杂的链表结构。LFU在处理那些访问频率相对稳定，但访问时间不规律的数据时表现更好，比如一些配置项或者不经常变化但偶尔被大量请求的静态资源。不过，LFU的一个小缺点是，如果某个数据在早期被大量访问，即使后来不再热门，它也会因为高频次而长时间留在缓存中，这需要一些额外的机制来“老化”频率计数。
还有FIFO (First-In, First-Out)，先进先出。这个最简单粗暴
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