主要观点：

• 作者在阅读 reddit 时发现 S3 FIFO 声称在缓存未命中率方面优于 LRU，引起兴趣并决定测试 S3 FIFO 或理解其核心思想。
• 由于不了解当前系统，先深入研究常用的缓存库 Caffeine 的内部工作原理。
• Caffeine 是高性能、接近最优的缓存库，提供多种功能，通过分离主题探讨其驱逐策略、频率草图、过期机制等方面。
• Caffeine 采用 Window TinyLFU 驱逐策略，结合访问频率和最近访问时间，使用 CountMinSketch 跟踪缓存条目的访问频率，通过多种哈希函数和位操作实现高效的频率估计。
• 缓存使用访问顺序队列和写入顺序队列来实现 LRU 和基于写入时间的过期策略，还使用分层定时器轮高效管理时间相关事件。
• Caffeine 采用自适应缓存策略，通过 hill-climbing 算法根据工作负载特征调整缓存配置，以优化性能。

关键信息：

• S3 FIFO 被一些公司应用，作者决定研究 Caffeine。
• Caffeine 提供多种功能，如自动加载、基于大小驱逐等。
• Window TinyLFU 驱逐策略结合访问频率和最近访问时间。
• CountMinSketch 是频率草图的关键组件，通过哈希和位操作估计频率。
• 访问顺序队列和写入顺序队列用于实现不同的缓存策略。
• 分层定时器轮用于高效管理时间相关事件。
• 自适应缓存策略通过 hill-climbing 算法调整缓存配置。

重要细节：

• Caffeine 中频率草图的实现细节，包括数据结构、哈希函数、频率检索和老化机制。
• 访问顺序队列和写入顺序队列的实现特点，如无哨兵节点和结构修改跟踪。
• 分层定时器轮的层次结构和位操作计算桶索引的方式。
• 自适应缓存策略中调整窗口大小的代码实现和相关参数。