1.什么是缓存污染
缓存污染指的是缓存中存在很多冷数据或者说查询频次很少的数据，如果这些数据占用的内存过大，会引发缓存的淘汰，会影响其性能
2.如何解决缓存污染
根据缓存的淘汰策略，
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按照redis的淘汰策略而言，volatile-random和allkeys-random采取的是随机淘汰，而volatile-ttl则是只能在知道数据多长时间之后不再被访问之后才有效
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LRU是否能够避免缓存污染？
LRU：其核心思想是当一个数据刚被访问，那么这个数据一定是热数据，就会很久之后才会淘汰
但是真的是热数据吗？
由于只看访问时间，没有查看访问次数，可能会出现扫描单次查询操作时，无法解决缓存污染，如果这个单次扫描的数据量很大，那么这些数据的lru值都会很大，但是这些数据又不会再被访问，则会导致缓存污染
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Redis 4.0新增的LFU
LFU会从两个维度淘汰数据：1.数据访问时间 2.数据访问次数
3.LFU缓存策略的优化
LFU在LRU的基础上加了个计数器，淘汰时会现将访问次数较少的数据淘汰，当数据访问次数一致时，再比较访问时间，访问时间小的先淘汰。
详情见Redis学习（十九）