TG超级群组消息缓存的LFU淘汰算法改进

LFU算法卡点在于计数耗性能，可以尝试以下几种方案：1.时间衰减：给热度设置有效期，老流量自动降权 2.采样统计：随机抽取20%流量计算热度 3.异步盘刷：将内存计算与磁盘IO解耦 4.冷热分离：高频数据单独放入内存。具体调优需要根据业务场景，建议先抓个性能分析工具找到瓶颈。

LFU算法在超大群组下卡顿，主要是统计访问频率消耗太大，可以从以下几个方向优化：1）引入时间衰减因子给老数据降权；2）用滑动窗口替代全局计数器；3）增加冷热分层，优先淘汰冷数据；4）用异步机制减少锁竞争。实际使用时建议与LRU结合使用，平衡命中率与性能损失。

LFU卡顿：1.加权衰减计数，防冷启动；2.LRU二级缓存兜底高频消息；3.异步刷盘+内存池复用。实际调优建议针对TG的API限速策略做适配性测试。

LFU抖动可以尝试以下方案：1.加入时间衰减因子，让过时消息自动降级；2.把频率统计变成滑动窗口计数，避免全量扫描；3.引入布隆过滤器，减少内存消耗；4.异步回收+优先队列机制，避免阻塞。注意实际调试时要监测抖动指标，不要只看理论模型。