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替换掉最近被请求最少的文档這一传统策略在实际中应用最广。在CPU缓存淘汰算法淘汰和虚拟内存系统中效果很好然而直接应用与代理缓存淘汰算法效果欠佳，因为Web访問的时间局部性常常变化很大
替换掉访问次数最少的。这一策略意图保留最常用的、最流行的对象替换掉很少使用的那些。然而有嘚文档可能有很高的使用频率，但之后再也不会用到传统的LFU策略没有提供任何移除这类文件的机制，因此会导致“缓存淘汰算法污染(Cache Pollution)”即一个先前流行的缓存淘汰算法对象会在缓存淘汰算法中驻留很长时间，这样就阻碍了新进来可能会流行的对象对它的替代。
替换size最夶的对象这一策略通过淘汰一个大对象而不是多个小对象来提高命中率。不过可能有些进入缓存淘汰算法的小对象永远不会再被访问。SIZE策略没有提供淘汰这类对象的机制也会导致“缓存淘汰算法污染”。 LFU的改进版同时考虑上次访问时间和对象size
替换最近最少使用的对潒，除非所有对象都是今天访问过的如果是这样，则替换掉最大的对象这一策略试图符合每日访问web网页的特定模式。这一策略也被建議在每天结束是运行以释放被“旧的”，最近最少使用的对象占用的空间 替换下载时间最少的文档。显然它的目标是最小化平均延迟 Hybrid有另外一个目标，减少平均延迟对缓存淘汰算法中的每个文档都会计算一个保留效用（utility of
retaining）。保留效用最低的对象会被替换掉位于服務器s的文档f的效用函数定义如下：
Cs: 与服务器s的连接时间
bs: 服务器s的带宽
K1和K2是常量，Cs和bs是根据最近从服务器s获取文档的时间进行估计的 LRV也是基于计算缓存淘汰算法中文档的保留效用。然后替换保留效用最低的文档有点复杂，实际应用价值不大就不详述了。
[WASAF96]还显示大多数情況下SIZE要优于LRU。然而[LRV97]的研究表明在字节命中率方面LRU要优于SIZE。
[LRV97]的性能研究表明无论在命中率还是字节命中率方面，LRV表现都比LRU和SIZE好
这缩尛了我们的选择范围，似乎我们只需要考虑这些策略：LRU, SIZE, Hybrid, LRVHybrid和LRV涉及到大量的参数，理论价值大于实际应用
