• FIFO(First-In, First-Out): 캐시에 가장 먼저 들어온 데이터를 삭제합니다. 구현이 간단하고 비용이 낮으며, 데이터 순서를 추적하는 데 효율적입니다. 오래된 데이터를 여전히 자주 사용하는 경우 비효율적이며 시간 지역성을 반영하지 못할 수 있습니다.
• LFU(Least Frequently Used): 가장 적게 사용한 데이터를 삭제합니다. 각 데이터의 접근 빈도를 추적해 교체 대상을 선정합니다. 자주 사용하지 않는 데이터를 제거할 수 있지만 최근 데이터를 낮은 빈도로 사용한 경우 삭제될 수 있습니다.
• ARC(Adaptive Replacement Cache): LRU와 LFU를 결합한 정책으로, 자주 사용하는 데이터(LFU)와 최근에 사용한 데이터(LRU)를 동적으로 관리합니다. 다양한 데이터 접근 패턴에 적용 가능하고 캐시 히트율이 높습니다.
• Random: 캐시에서 무작위로 데이터를 삭제합니다. 데이터 접근 패턴을 고려하지 않아서 구현이 매우 간단하고 비용이 낮지만, 데이터 사용 패턴에 최적화되지 않아 효율성이 낮을 수 있습니다.
각 정책은 특정 데이터 접근 패턴에서 효율적으로 작동합니다. 예를 들어, 시간 지역성이 강한 경우에는 LRU가 적합하고, 특정 데이터를 자주 사용하지 않는 경우에는 LFU나 Random이 적합합니다. 필요에 따라 정책을 결합하거나 개선된 알고리즘(ARC 등)을 사용할 수도 있습니다.