redis淘汰策略內存算法

1、LRU算法

 

LRU(Least Recently Used)，
即「最近最少使用」，其認爲最近最少使用的鍵在未來一段時間內也不會被用到，即當需要空間時這些鍵是可以被刪除的，是一種緩存置換算法。在使用內存作爲緩存的時候，緩存的大小一般是固定的。當緩存被佔滿，這個時候繼續往緩存裏面添加數據，就需要淘汰一部分老的數據，釋放內存空間用來存儲新的數據。這個時候就可以使用LRU算法了。其核心思想是：如果一個數據在最近一段時間沒有被用到，那麼將來被使用到的可能性也很小，所以就可以被淘汰掉。

LRU在Redis中的實現

近似LRU算法

Redis使用的是近似LRU算法，它跟常規的LRU算法還不太一樣。近似LRU算法通過隨機採樣法淘汰數據，每次隨機出5（默認）個key，從裏面淘汰掉最近最少使用的key。

可以通過maxmemory-samples參數修改採樣數量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的結果越接近於嚴格的LRU算法

Redis爲了實現近似LRU算法，給每個key增加了一個額外增加了一個24bit的字段，用來存儲該key最後一次被訪問的時間。

Redis3.0對近似LRU的優化

Redis3.0對近似LRU算法進行了一些優化。新算法會維護一個候選池（大小爲16），池中的數據根據訪問時間進行排序，第一次隨機選取的key都會放入池中，隨後每次隨機選取的key只有在訪問時間小於池中最小的時間纔會放入池中，直到候選池被放滿。當放滿後，如果有新的key需要放入，則將池中最後訪問時間最大（最近被訪問）的移除。

當需要淘汰的時候，則直接從池中選取最近訪問時間最小（最久沒被訪問）的key淘汰掉就行。

LRU算法的對比

我們可以通過一個實驗對比各LRU算法的準確率，先往Redis裏面添加一定數量的數據n，使Redis可用內存用完，再往Redis裏面添加n/2的新數據，這個時候就需要淘汰掉一部分的數據，如果按照嚴格的LRU算法，應該淘汰掉的是最先加入的n/2的數據。生成如下各LRU算法的對比圖

 

你可以看到圖中有三種不同顏色的點：

• 淺灰色是被淘汰的數據
• 灰色是沒有被淘汰掉的老數據
• 灰綠色是新加入的數據

我們能看到Redis3.0採樣數是10生成的圖最接近於嚴格的LRU。而同樣使用5個採樣數，Redis3.0也要優於Redis2.8。

2、LFU算法

LFU算法是Redis4.0裏面新加的一種淘汰策略。它的全稱是Least Frequently Used，它的核心思想是根據key的最近被訪問的頻率進行淘汰，很少被訪問的優先被淘汰，被訪問的多的則被留下來。

LFU算法能更好的表示一個key被訪問的熱度。假如你使用的是LRU算法，一個key很久沒有被訪問到，只剛剛是偶爾被訪問了一次，那麼它就被認爲是熱點數據，不會被淘汰，而有些key將來是很有可能被訪問到的則被淘汰了。如果使用LFU算法則不會出現這種情況，因爲使用一次並不會使一個key成爲熱點數據。

LFU一共有兩種策略：

• volatile-lfu：在設置了過期時間的key中使用LFU算法淘汰key
• allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰數據

設置使用這兩種淘汰策略跟前面講的一樣，不過要注意的一點是這兩週策略只能在Redis4.0及以上設置，如果在Redis4.0以下設置會報錯。