Какие стратегии применяются при достижении предельного размера кэша?

Для управления переполнением кэша используются политики вытеснения (Eviction Policies). Выбор зависит от паттерна доступа к данным.

Основные политики:

1. LRU (Least Recently Used) — вытесняет элементы, к которым дольше всего не обращались. Эффективен для большинства сценариев.

   // Реализация на основе LinkedHashMap в Java
   Map<K, V> cache = new LinkedHashMap<K, V>(capacity, 0.75f, true) {
       @Override
       protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
           return size() > MAX_CAPACITY;
       }
   };

2. LFU (Least Frequently Used) — вытесняет наименее часто используемые элементы. Подходит для кэширования с устойчивым паттерном популярности.
3. FIFO (First In First Out) — вытесняет самые старые элементы по времени добавления.

Дополнительные механизмы:

• TTL (Time To Live) — автоматическое удаление записей по истечении срока жизни.
• Слабые ссылки (WeakReference) — позволяет сборщику мусора удалять entries при нехватке памяти.
• Динамическое увеличение размера — если позволяет инфраструктура.

Практический совет: В библиотеках (например, Guava Cache, Caffeine, Ehcache) политики вытеснения часто комбинируются с TTL для лучшего контроля.