Redis緩存淘汰策略
常用緩存策略
常用的緩存淘汰策略有以下
- 先進先出算法（FIFO）
- Least Frequently Used（LFU）
淘汰一定時期內被訪問次數最少的頁面，以次數作爲參考 - Least Recently Used（LRU）
淘汰最長時間未被使用的頁面，以時間作爲參考
這些算法在不同層次的緩存上執行時擁有不同的效率和代價，需根據具體場合選擇最合適的一種。
FIFO
FIFO（First in First out），先進先出。在FIFO Cache設計中，核心原則就是：如果一個數據最先進入緩存中，則應該最早淘汰掉。
1、利用一個雙向鏈表保存數據，
2、當來了新的數據之後便添加到鏈表末尾，
3、如果Cache存滿數據，則把鏈表頭部數據刪除，
4、然後把新的數據添加到鏈表末尾。
5、在訪問數據的時候，如果在Cache中存在該數據的話，則返回對應的value值；
6、否則返回-1。如果想提高訪問效率，可以利用hashmap來保存每個key在鏈表中對應的位置。
LFU
1、新加入數據插入到隊列尾部（因爲引用計數爲1）；
2、 隊列中的數據被訪問後，引用計數增加，隊列重新排序；
3、當需要淘汰數據時，將已經排序的列表最後的數據塊刪除。
LRU
1、新數據插入到鏈表頭部；
2、每當緩存命中（即緩存數據被訪問），則將數據移到鏈表頭部；
3、當鏈表滿的時候，將鏈表尾部的數據丟棄。
Two queues（2Q）
2Q算法有兩個緩存隊列，一個是FIFO隊列，一個是LRU隊列。當數據第一次訪問時，2Q算法將數據緩存在FIFO隊列裏面，當數據第二次被訪問時，則將數據從FIFO隊列移到LRU隊列裏面，兩個隊列各自按照自己的方法淘汰數據。詳細實現如下：
- 新訪問的數據插入到FIFO隊列；
- 如果數據在FIFO隊列中一直沒有被再次訪問，則最終按照FIFO規則淘汰；
- 如果數據在FIFO隊列中被再次訪問，則將數據移到LRU隊列頭部；
- 如果數據在LRU隊列再次被訪問，則將數據移到LRU隊列頭部；
- LRU隊列淘汰末尾的數據。
這種情況適用與以下場景
當存在熱點數據時，LRU的效率很好，但偶發性的、週期性的批量操作會導致LRU命中率急劇下降，緩存污染情況比較嚴重。
週期性的批量操作，會立即淘汰LRU隊列中的大量數據，導致緩存命中率大幅度下降。而APP常規操作中，有大量偶發批量操作，比如：進入頁面後立即返回，就是很典型的一種。
所以LRU算法並不是一個非常好的選擇。