缓存是弥补CPU与存储系统之间巨大速度差异的有效手段。但受成本和制作工艺限制，缓存与存储系统间的容量差异日益加剧。如何进一步深入挖掘现有缓存系统的潜在性能，是缩短CPU空闲等待时间，提高CPU利用率、增强计算机整体性能的一个有效技术途径。　　 在深入研究缓存内数据类型及数据访问模式变迁的基础上，总结出导致传统替换算法性能下降的根本原因。针对发现的不足提出了一种改进的缓存替换策略，该策略通过引入简化的IRR模型作为替换关键因素，提升了捕获高频数据的能力；取消队列容量阈值限制，改善了算法对不同数据访问模式的适应性。　　 在策略的基础上根据不同的应用环境提出了两种新型缓存替换算法-Aging算法和Adapter Clock算法。Aging算法通过引入时长记录数据的历史信息，提升了捕获高频数据的能力，在队列容量设置方面引入竞争机制，增强了算法的灵活性；Adapter Clock算法进一步吸收了Clock算法的思想，利用时钟内的指针和标志位，在实现了记录数据历史信息的同时简化了算法的组织结构，降低了计算和比较次数，同样采用竞争方式对集合容量进行设置，增强了算法的灵活性和适应性。　　 为了验证新的缓存替换策略是否能达到预期目标，利用循环序列技术和LRU栈处理技术设计了算法验证方案，对由不同数据访问模式组成的工作负载进行了测试验证。验证方案通过以循环序列技术作为输入，屏蔽了因为计算机性能的不同对算法命中率产生的影响，将测试方案的重点集中于算法本身。最终将测试结果以对比图的形式展示出来，更加直观和形象地表现出新策略性能。实验结果表明：与传统替换算法相比，新策略提升了捕获高频数据的能力，增强了算法的灵活性，提升了缓存命中率，具有更好的应用前景。