2. 缓存基础回顾：常见缓存类型与淘汰策略

在深入 Testing 环境下的缓存过期时间配置测试之前，有必要系统回顾缓存的核心分类与淘汰机制。理解这些基础概念，是后续设计测试用例、分析缓存行为的前提。

2.1 常见缓存类型

根据数据存储位置与访问方式，缓存主要分为本地缓存与分布式缓存两大类。两者在性能、容量、一致性模型上存在显著差异。

2.2 缓存淘汰策略

当缓存容量达到上限或条目过期时，需要按照特定策略移除数据。常见的淘汰策略包括 LRU、LFU 和 TTL，它们在淘汰依据与行为模式上各有侧重。

• LRU（Least Recently Used，最近最少使用）：淘汰最长时间未被访问的条目。基于“时间局部性”假设，适合访问模式有明显热点切换的场景。
• LFU（Least Frequently Used，最不经常使用）：淘汰访问频率最低的条目。基于“频率局部性”假设，适合访问模式稳定、热点长期不变的场景。
• TTL（Time To Live，生存时间）：为每个条目设置固定的过期时间，到期后自动失效。不依赖访问历史，适合有明确时效性要求的数据。

2.3 缓存类型与淘汰策略的组合架构

下图展示了本地缓存与分布式缓存如何与不同的淘汰策略组合，形成完整的缓存分层架构。箭头表示数据流向与淘汰触发关系。

2.4 淘汰策略在 Testing 环境中的测试要点

在 Testing 环境下验证缓存淘汰策略时，需重点关注以下维度：

1. 容量触发验证：构造数据量超过缓存上限，确认 LRU/LFU 是否按预期淘汰最久/最冷数据。
2. TTL 精度验证：设置不同粒度的过期时间（秒级、毫秒级），检查过期后的数据是否在预期时间窗口内失效。
3. 淘汰顺序验证：对 LRU 模拟“热点转移”访问模式，验证淘汰顺序是否符合“最近未访问优先”原则。
4. 频率衰减验证：对 LFU 模拟“冷数据高频访问后变热”场景，验证频率计数是否随时间衰减。
5. 并发淘汰验证：多线程并发读写缓存，验证淘汰逻辑在竞争条件下是否出现数据丢失或重复淘汰。

2.5 代码示例：Guava Cache 的 TTL 与 LRU 配置

以下代码展示了如何在 Guava Cache 中同时配置 TTL 过期与 LRU 淘汰策略，并模拟 Testing 环境下的验证逻辑。

// 构建缓存：最大容量 100，写入后 5 秒过期
Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(100)
    .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS)
    .recordStats()
    .build();

// 模拟 Testing 环境验证
String key = "test:config:timeout";
cache.put(key, "value_v1");

// 等待 6 秒后访问（超过 TTL）
Thread.sleep(6000);
String result = cache.getIfPresent(key);
assertNull(result, "TTL 过期后应返回 null");

// 验证 LRU 淘汰：插入 101 条数据
for (int i = 0; i < 101; i++) {
    cache.put("key_" + i, "val_" + i);
}
// 最早插入的 key_0 应被淘汰
assertNull(cache.getIfPresent("key_0"), "LRU 应淘汰最早未访问条目");

// 输出缓存统计信息
CacheStats stats = cache.stats();
System.out.println("命中率: " + stats.hitRate());
System.out.println("淘汰数: " + stats.evictionCount());