在构建面向对象存储（如 S3）的高性能读缓存时，一个核心挑战是如何在有限的缓存空间内，既高效地保留访问频率最高的“热点”数据，又及时清理那些已过期或即将过期的“垃圾”数据。单一的淘汰策略往往难以兼顾这两点：纯粹的 LRU（最近最少使用）算法虽然能很好地保留热点，但对已过期数据无能为力，可能导致缓存被大量无效数据占据；而纯粹的 TTL（生存时间）策略虽然能保证数据新鲜度，却无法区分数据的访问热度，可能在高峰期将热点数据过早驱逐。为了解决这一矛盾，我们为 S2 StreamStore 的核心组件 Cachey 设计了一套混合 LRU+TTL 淘汰策略。这套策略并非简单的功能叠加，而是通过精心设计的参数和监控体系，实现两者的动态平衡，最终目标是最大化缓存命中率，同时最小化后端存储的穿透压力。
Cachey 作为一个专为对象存储设计的读穿透缓存，其架构天然支持分层存储（内存 + 磁盘），并依赖底层的 foyer 库来管理缓存页。虽然 foyer 本身是一个高性能的 Rust 缓存引擎，但其默认或文档化的淘汰策略细节并未在公开资料中完全阐明。这为我们提供了定制化设计的空间。借鉴业界成熟实践，如 Redis 中 volatile-lru 和 volatile-ttl 策略的组合思想，我们可以为 Cachey 构建一个更智能的混合模型。其核心思想是：在缓存淘汰的决策过程中，同时考虑数据的“热度”（由 LRU 机制评估）和“新鲜度”（由 TTL 机制评估）。具体而言，当缓存空间紧张需要驱逐数据时，系统应优先淘汰那些既不“热”（LRU 评分低）又“旧”（TTL 即将到期或已过期）的数据项。这种双重筛选机制能有效避免单一策略的缺陷。例如，一个访问频率极高的热点视频片段，即使其 TTL 设置较长，也不应被轻易淘汰；反之，一个访问次数寥寥且 TTL 即将到期的临时日志文件，则应被优先清理。
要将这一理论转化为工程实践，关键在于定义一组可配置、可监控的参数。首先，是 TTL 的设置。TTL 不应是一个全局固定的值，而应允许根据 kind（即数据类别）进行差异化配置。例如，对于高频访问的“prod-videos”类别，可以设置较长的 TTL（如 7 天），以确保热门内容的长期驻留；而对于低频访问的“temp-logs”类别，则应设置较短的 TTL（如 1 小时），加速其清理。其次，是 LRU 的实现参数。鉴于 Cachey 面向高并发场景，采用精确 LRU 的开销过大，应借鉴 Redis 的近似 LRU 算法，通过配置 lru_sample_size（如 5 或 10）来控制每次淘汰时的采样精度，在 CPU 开销和淘汰准确性之间取得平衡。第三，是资源配额。必须为内存和磁盘缓存分别设置硬性上限（如 --memory 4GiB 和 --disk-capacity 100GiB），这是触发淘汰策略的前提。最后，也是最重要的，是监控指标。必须暴露 cache_hit_ratio（缓存命中率）、expired_keys_evicted（因过期被淘汰的键数）和 lru_evicted_keys（因 LRU 被淘汰的键数）等核心指标。这些指标是策略是否有效的直接反馈。例如，如果 expired_keys_evicted 持续为 0，说明 TTL 设置过长或数据本身无过期需求；如果 cache_hit_ratio 下降而 lru_evicted_keys 激增，则可能意味着采样精度不足或内存配额过小，导致热点数据被误伤。
当然，任何策略都有其风险和局限。混合 LRU+TTL 策略的主要风险在于配置不当导致的“缓存污染”或“缓存击穿”。如果 TTL 设置过长，过期数据会长期占据缓存空间，挤压热点数据，这就是污染；如果 LRU 采样精度太低或内存配额太小，真正的热点数据可能在高峰期被误淘汰，导致大量请求穿透到后端对象存储，引发性能雪崩，这就是击穿。为了规避这些风险，我们建议实施严格的灰度发布和 A/B 测试。新策略不应直接在生产环境全量上线，而应先在一个小比例的流量或副本上进行验证，通过对比新旧策略下的 cache_hit_ratio 和后端存储的 QPS 变化，来评估其真实效果。此外，必须建立告警机制。当 cache_hit_ratio 低于某个阈值（如 85%）或 lru_evicted_keys 的瞬时速率异常飙升时，应触发告警，通知运维人员介入检查配置。一个稳健的兜底策略是，当混合策略因任何原因失效时，应能快速回滚到一个保守的、经过充分验证的单一策略（如纯 LRU），以保证服务的可用性。总而言之，混合 LRU+TTL 策略是提升对象存储缓存效率的一剂良方，但其成功完全依赖于精细化的参数调优和持续的监控反馈。它不是一个开箱即用的黑盒，而是一个需要工程师持续投入和打磨的精密系统。