2.如果数据在访问历史列表里后没有达到 K 次访问，则按照一定规则（FIFO，LRU）淘汰；
3.当访问历史队列中的数据访问次数达到 K 次后，将数据索引从历史队列删除，将数据移到缓存队列中，
并缓存此数据，缓存队列重新按照时间排序；
4.缓存数据队列中被再次访问后，重新排序；
5.需要淘汰数据时，淘汰缓存队列中排在末尾的数据，即：淘汰“倒数第 K 次访问离现在最久”的数据。
LRU-K 具有 LRU 的优点，同时能够避免 LRU 的缺点，实际应用中 LRU-2 是综合各种因素后最优的选择，
LRU-3 或者更大的 K 值命中率会高，但适应性差，需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。
2.3.分析
【命中率】
LRU-K 降低了“缓存污染”带来的问题，命中率比 LRU 要高。
【复杂度】
LRU-K 队列是一个优先级队列，算法复杂度和代价比较高。
【代价】
由于 LRU-K 还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象，因此内存消耗会比 LRU 要多；当数据
量很大的时候，内存消耗会比较可观。
LRU-K 需要基于时间进行排序（可以需要淘汰时再排序，也可以即时排序），CPU 消耗比 LRU 要高。
3.Twoqueues（2Q）
3.1.原理
Twoqueues（以下使用 2Q 代替）算法类似于 LRU-2，不同点在于 2Q 将 LRU-2 算法中的访问历史队
列（注意这不是缓存数据的）改为一个 FIFO 缓存队列，即：2Q 算法有两个缓存队列，一个是 FIFO 队列，
一个是 LRU 队列。
3.2.实现
当数据第一次访问时，2Q 算法将数据缓存在 FIFO 队列里面，当数据第二次被访问时，则将数据从 FIFO
队列移到 LRU 队列里面，两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。详细实现如下：
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smileNicky
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