Google 用线性弹性缓存优化云成本，Spanner 内存用量降 15.5%

Google Research 提出线性弹性缓存，把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，在 Spanner 生产环境实测内存用量降低 15.5%、缓存未命中仅增 5.5%、TCO 降约 5%。该方案用浅层决策树为每个页面预测 TTL，缓存写满时仍由 LRU 兜底，并已在公开缓存 trace 上验证。