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id: cs-cache-eviction
title: Cache Eviction — LRU / LFU / ARC / TinyLFU
category: Coding
status: draft
source_trust_level: B
verification_status: conceptual
created_at: 2026-05-09
updated_at: 2026-05-09
tags: [cs, cache, eviction, vibe-coding]
tech_stack: { language: "TS", applicable_to: ["Backend"] }
applied_in: []
aliases: [LRU, LFU, ARC, TinyLFU, W-TinyLFU, cache eviction, hit rate]
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# Cache Eviction

> Cache 가득 = 무엇을 빼지? **LRU (가장 오래 안 본), LFU (가장 적게 본), ARC (Adaptive), W-TinyLFU (Caffeine)**. Workload 따라 hit rate 큰 차이.

## 📖 핵심 개념
- LRU: Least Recently Used.
- LFU: Least Frequently Used.
- ARC: Adaptive — 둘 다 + auto.
- TinyLFU / W-TinyLFU: 빈도 + 최근성 + admission.

## 💻 코드 패턴

### LRU (가장 일반)
```ts
class LRUCache<K, V> {
  private cache = new Map<K, V>();  // Map 가 insertion order 유지
  
  constructor(private max: number) {}
  
  get(key: K): V | undefined {
    if (!this.cache.has(key)) return undefined;
    const v = this.cache.get(key)!;
    this.cache.delete(key);
    this.cache.set(key, v);  // 최근 접근으로
    return v;
  }
  
  set(key: K, value: V) {
    if (this.cache.has(key)) this.cache.delete(key);
    this.cache.set(key, value);
    if (this.cache.size > this.max) {
      const first = this.cache.keys().next().value;
      this.cache.delete(first!);  // 가장 오래된
    }
  }
}
```

### lru-cache (Node)
```ts
import LRU from 'lru-cache';

const cache = new LRU<string, User>({
  max: 1000,
  ttl: 60_000,           // 60초 TTL
  updateAgeOnGet: true,  // get 시 age reset
  fetchMethod: async (key) => {
    return await db.users.find(key);
  },
});

const user = await cache.fetch('u1');
```

### LFU (빈도)
```ts
class LFUCache<K, V> {
  private cache = new Map<K, { value: V; freq: number }>();
  
  constructor(private max: number) {}
  
  get(key: K): V | undefined {
    const entry = this.cache.get(key);
    if (!entry) return undefined;
    entry.freq++;
    return entry.value;
  }
  
  set(key: K, value: V) {
    if (this.cache.size >= this.max) {
      // 가장 적게 본 것 evict
      let minFreq = Infinity;
      let minKey: K | undefined;
      for (const [k, e] of this.cache) {
        if (e.freq < minFreq) { minFreq = e.freq; minKey = k; }
      }
      this.cache.delete(minKey!);
    }
    this.cache.set(key, { value, freq: 0 });
  }
}
```

⚠️ Pure LFU 의 문제: cache pollution (오래된 popular 가 영원 남음).

### ARC (Adaptive Replacement Cache)
```
4개 list 관리:
- T1: recent (한 번 본)
- T2: frequent (여러 번 본)
- B1: T1 evict ghost
- B2: T2 evict ghost

Hit on B1 → T1 가중치 ↑
Hit on B2 → T2 가중치 ↑
Adaptive
```

→ IBM 특허 — 사용 제한 가능.

### W-TinyLFU (Caffeine, Java)
```
Window LRU (1%) + Main (LFU + LRU).

Admission policy:
새 entry 가 window 통과 → 빈도 비교 → 통과 시 main 으로.

매우 좋은 hit rate.
```

→ Java Caffeine 가 이 알고리즘.

### Node — better-cache
```ts
import { Cache } from 'cache-manager';

const cache = new Cache({
  store: 'memory',
  max: 1000,
  ttl: 60_000,
});

await cache.set('key', value);
const v = await cache.get('key');
```

### Two-tier cache
```
L1: in-process (LRU, 작은) — ns access
L2: Redis (큰) — ms access

Get: L1 → miss → L2 → miss → DB
```

```ts
async function getUser(id: string): Promise<User> {
  const l1 = lru.get(id);
  if (l1) return l1;
  
  const l2 = await redis.get(`user:${id}`);
  if (l2) {
    const user = JSON.parse(l2);
    lru.set(id, user);
    return user;
  }
  
  const user = await db.users.find(id);
  lru.set(id, user);
  await redis.setex(`user:${id}`, 60, JSON.stringify(user));
  return user;
}
```

### Cache stampede (위 redis 문서 참조)
```
1000 concurrent miss → 모두 DB 호출.
→ Singleflight / lock.
```

```ts
const inflight = new Map<string, Promise<User>>();

async function getUser(id: string): Promise<User> {
  const cached = lru.get(id);
  if (cached) return cached;
  
  if (inflight.has(id)) return inflight.get(id)!;
  
  const promise = db.users.find(id).then(user => {
    lru.set(id, user);
    inflight.delete(id);
    return user;
  });
  inflight.set(id, promise);
  return promise;
}
```

→ 같은 key 동시 fetch = 1번만.

### TTL + jitter
```ts
const ttl = 60_000 + Math.random() * 10_000;  // 60-70s
cache.set(key, value, { ttl });
```

→ 동시 expire 방지 (thundering herd).

### Cache key design
```ts
// ❌ 너무 specific
`user:${id}:${page}:${filter}:${sort}`  // 매번 다른 key

// ✅ 분리
`user:${id}` + 그 user 의 page list 별도
```

### Negative cache (없는 것도 cache)
```ts
async function getUser(id: string): Promise<User | null> {
  const cached = cache.get(id);
  if (cached === '__NULL__') return null;
  if (cached) return cached as User;
  
  const user = await db.users.find(id);
  if (!user) {
    cache.set(id, '__NULL__', { ttl: 30_000 });  // 짧게
    return null;
  }
  cache.set(id, user);
  return user;
}
```

→ "없는 user" 반복 query 방지.

### Hit rate 측정
```ts
class InstrumentedCache<K, V> {
  private hits = 0;
  private misses = 0;
  
  get(key: K) {
    const v = this.cache.get(key);
    if (v) { this.hits++; return v; }
    this.misses++;
    return undefined;
  }
  
  hitRate() { return this.hits / (this.hits + this.misses); }
}
```

→ 80%+ 가 일반 목표.

### Sized cache (memory budget)
```ts
const cache = new LRU<string, Buffer>({
  maxSize: 100 * 1024 * 1024,  // 100 MB
  sizeCalculation: (value) => value.length,
});
```

### Cache 종류 비교
```
Code-level:        Map / LRU
In-memory shared:  Memcached / Redis
CDN:               Cloudflare / CloudFront
Browser:           HTTP cache + Service Worker
DB:                shared_buffers / buffer pool
```

### 패턴
```
Cache-aside (look-aside): App 가 read miss 시 cache.set
Read-through: Cache 가 자동 fetch (lru-cache fetchMethod)
Write-through: Write 가 DB + cache 같이
Write-behind: Write cache → 비동기 DB
Refresh-ahead: TTL 임박 시 미리 refresh
```

## 🤔 의사결정 기준
| 워크로드 | 추천 |
|---|---|
| 일반 web | LRU |
| Skewed (popular minority) | LFU / W-TinyLFU |
| Adaptive | ARC (legal 시) / W-TinyLFU |
| 큰 throughput | Caffeine (Java) / 자체 |
| 분산 | Redis + 클라 LRU L1 |
| Workload 다양 | W-TinyLFU 가 안정 |

## ❌ 안티패턴
- **TTL 없음**: stale.
- **무한 size**: OOM.
- **Hit rate 모니터링 X**: cache 효과 모름.
- **Cache stampede 무시**: 동시 1000 miss = DB 다운.
- **Negative cache 없음**: "없는 거" 반복 query.
- **Key namespace 충돌**: prefix 명시.
- **Cache pollution (모든 거 cache)**: 빈도 낮은 거 evict 자주.
- **Pure LFU 사용 + 패턴 변화**: 옛 popular 가 영원.

## 🤖 LLM 활용 힌트
- LRU + TTL + jitter 가 안전 default.
- Hot/cold 가 strict 면 W-TinyLFU.
- Stampede = singleflight 또는 lock.
- Hit rate 모니터링 + alarm.

## 🔗 관련 문서
- [[DB_Redis_Patterns]]
- [[Web_HTTP_Cache_Headers]]
- [[Backend_Rate_Limiting]]