Caffeine 캐시 깊이 있게 파헤치기: Window TinyLFU 및 효율적인 구현 분석
2025-02-02
본 글에서는 고성능 캐싱 라이브러리인 Caffeine의 내부 동작을 심층적으로 분석하며, 특히 독창적인 Window TinyLFU 캐시 제거 정책에 초점을 맞춥니다. Window TinyLFU가 빈도와 최근 접근 정보를 어떻게 결합하고 CountMinSketch 데이터 구조를 사용하여 빈도를 효율적으로 추정하는지 설명합니다. 또한, 순서형 큐와 계층적 타이머 휠을 기반으로 하는 Caffeine의 만료 메커니즘과 적응형 캐시 정책이 힐 클라이밍 알고리즘을 사용하여 캐시 구성을 동적으로 조정하여 고성능 캐시 관리를 달성하는 방법을 분석합니다.
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