diff --git a/docs/notes/缓存.md b/docs/notes/缓存.md
index 314176c3..9187dba9 100644
--- a/docs/notes/缓存.md
+++ b/docs/notes/缓存.md
@@ -1,5 +1,4 @@
-* [点击阅读面试进阶指南 ](https://github.com/CyC2018/Backend-Interview-Guide)
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* [一、缓存特征](#一缓存特征)
* [二、LRU](#二lru)
* [三、缓存位置](#三缓存位置)
@@ -8,7 +7,7 @@
* [六、数据分布](#六数据分布)
* [七、一致性哈希](#七一致性哈希)
* [参考资料](#参考资料)
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# 一、缓存特征
@@ -31,6 +30,8 @@
- LRU（Least Recently Used）：最近最久未使用策略，优先淘汰最久未使用的数据，也就是上次被访问时间距离现在最久的数据。该策略可以保证内存中的数据都是热点数据，也就是经常被访问的数据，从而保证缓存命中率。
+- LFU（Least Frequently Used）：最不经常使用策略，优先淘汰一段时间内使用次数最少的数据。
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# 二、LRU
以下是基于 双向链表 + HashMap 的 LRU 算法实现，对算法的解释如下：
@@ -211,7 +212,7 @@ CDN 主要有以下优点：
- 通过部署多台服务器，从而提高系统整体的带宽性能；
- 多台服务器可以看成是一种冗余机制，从而具有高可用性。
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# 五、缓存问题
@@ -260,6 +261,8 @@ CDN 主要有以下优点：
- 减少网络通信次数；
- 降低接入成本，使用长连/连接池，NIO 等。
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# 六、数据分布
## 哈希分布
@@ -285,11 +288,11 @@ Distributed Hash Table（DHT） 是一种哈希分布方式，其目的是为了
将哈希空间 [0, 2n-1] 看成一个哈希环，每个服务器节点都配置到哈希环上。每个数据对象通过哈希取模得到哈希值之后，存放到哈希环中顺时针方向第一个大于等于该哈希值的节点上。
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一致性哈希在增加或者删除节点时只会影响到哈希环中相邻的节点，例如下图中新增节点 X，只需要将它前一个节点 C 上的数据重新进行分布即可，对于节点 A、B、D 都没有影响。
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## 虚拟节点
@@ -306,3 +309,9 @@ Distributed Hash Table（DHT） 是一种哈希分布方式，其目的是为了
- [一致性哈希算法](https://my.oschina.net/jayhu/blog/732849)
- [内容分发网络](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%A7%E5%AE%B9%E5%82%B3%E9%81%9E%E7%B6%B2%E8%B7%AF)
- [How Aspiration CDN helps to improve your website loading speed?](https://www.aspirationhosting.com/aspiration-cdn/)
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