Какие техники и подходы используешь для повышения эффективности кэширования при росте объема данных?

Для повышения эффективности кэширования при росте объема данных применяю следующие техники:

• Выбор подходящего алгоритма вытеснения: например, LRU (Least Recently Used) или LFU (Least Frequently Used) помогают сохранять в кэше наиболее востребованные данные.
• Шардирование кэша: разбиваю кэш на несколько частей (шардов) для уменьшения конкуренции и повышения параллелизма.
• Использование TTL (Time To Live): устанавливаю время жизни для кэшированных объектов, чтобы автоматически очищать устаревшие данные.
• Кэширование с компрессией: для больших объемов данных применяю сжатие, чтобы уменьшить занимаемое место.
• Иерархическое кэширование: комбинирую несколько уровней кэша (например, in-memory + распределенный кэш) для оптимизации скорости и объема.
• Избегание избыточного кэширования: кэширую только те данные, которые действительно часто запрашиваются и дорого вычисляются.

Пример использования LRU-кэша на Java с помощью LinkedHashMap:

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

public class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int capacity;

    public LRUCache(int capacity) {
        super(capacity, 0.75f, true);
        this.capacity = capacity;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > capacity;
    }
}

// Использование:
LRUCache<String, String> cache = new LRUCache<>(1000);
cache.put("key1", "value1");