Google 用线性弹性缓存优化云成本，Spanner 内存占用降 15.5%

Google Research 提出线性弹性缓存，将页面淘汰建模为滑雪租赁问题，用轻量机器学习动态调整缓存大小以最小化总拥有成本。在 Spanner 生产环境测试数月后，内存占用降低 15.5%，缓存未命中仅增加 5.5%，TCO 降低约 5%，实际 I/O 成本影响仅 0.5%。该方案用可转为几行 C++ 代码的浅层决策树预测页面 TTL，并在缓存写满时回退到 LRU 淘汰。