Redis---LRU原理与算法实现

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LRU概念理解

LRU（Least Recently Used） 最近最少使用算法，是一种常用的页面置换算法，广泛应用于操作系统中的内存管理和缓存系统。LRU 的基本思想是：当缓存空间满时，当需要置换页面时，选择最近最少使用的页面进行淘汰。

LRU原理

可以用一个特殊的栈来保存当前正在使用的各个页面的页面号。当一个新的进程访问某页面时，便将该页面号压入栈顶，其他的页面号往栈底移，如果内存不够，则将栈底的页面号移除。这样，栈顶始终是最新被访问的页面的编号，而栈底则是最近最久未访问的页面的页面号。

在一般标准的操作系统教材里，会用下面的方式来演示 LRU 原理，假设内存只能容纳3个页大小，按照 7 0 1 2 0 3 0 4 的次序访问页。假设内存按照栈的方式来描述访问时间，在上面的，是最近访问的，在下面的是，最远时间访问的，LRU就是这样工作的。

基于HashMap和双向链表实现LRU

HahsMap用于快速查找到结点所在位置，然后将使用到的结点放在对头，这样最近最少使用的结点自然就落入到队尾。双向链表提供了良好的灵活性，两边可达。如下图所示。

假设我们需要执行如下操作

save(“key1”, 7)

save(“key2”, 0)

save(“key3”, 1)

save(“key4”, 2)

get(“key2”)

save(“key5”, 3)

get(“key2”)

save(“key6”, 4)

使用HashMap + 双向链表数据结构实现的LRU操作双向链表部分的轨迹如下。

核心操作的步骤：

• save(key, value)
  • 首先在 HashMap 找到 Key 对应的节点，如果节点存在，更新节点的值，并把这个节点移动队头。
  • 如果不存在，需要构造新的节点，并且尝试把节点塞到队头。
  • 如果LRU空间不足，则通过 tail 淘汰掉队尾的节点，同时在 HashMap 中移除 Key。
• get(key)，通过 HashMap 找到 LRU 链表节点，把节点插入到队头，返回缓存的值。

完整基于Java的代码参考如下

package LRU;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;public class LRUCache {// 定义双向链表的节点类class DLinkedNode {String key; // 节点的键int value; // 节点的值DLinkedNode pre; // 前驱节点DLinkedNode post; // 后继节点}// 使用ConcurrentHashMap来存储缓存数据，保证线程安全private ConcurrentMap<String, DLinkedNode> cache = new ConcurrentHashMap<String, DLinkedNode>();private int count; // 当前缓存中的元素数量private int capacity; // 缓存的最大容量private DLinkedNode head, tail; // 双向链表的头节点和尾节点// 构造函数，初始化LRU缓存public LRUCache(int capacity) {this.count = 0;this.capacity = capacity;// 初始化头节点和尾节点head = new DLinkedNode();head.pre = null;tail = new DLinkedNode();tail.post = null;// 头节点和尾节点相互连接head.post = tail;tail.pre = head;}// 获取缓存中的值public int get(String key) {DLinkedNode node = cache.get(key);if(node == null){return -1; // 如果缓存中没有该键，返回-1}// 将该节点移动到链表头部，表示最近使用moveToHead(node);return node.value;}// 向缓存中插入或更新值public void put(String key, int value) {DLinkedNode node = cache.get(key);if (node != null) {// 如果键已存在，更新值并将节点移动到链表头部node.value = value;moveToHead(node);return;}// 创建新节点DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();newNode.key = key;newNode.value = value;// 将新节点加入缓存和链表头部cache.put(key, newNode);addNode(newNode);++count;// 如果缓存已满，移除链表尾部的节点（最久未使用的节点）if(count > capacity){DLinkedNode tail = popTail();cache.remove(tail.key);--count;}}// 将节点添加到链表头部private void addNode(DLinkedNode node){node.pre = head;node.post = head.post;head.post.pre = node;head.post = node;}// 从链表中移除节点private void removeNode(DLinkedNode node){DLinkedNode pre = node.pre;DLinkedNode post = node.post;pre.post = post;post.pre = pre;}// 将节点移动到链表头部private void moveToHead(DLinkedNode node){removeNode(node);addNode(node);}// 移除链表尾部的节点并返回该节点private DLinkedNode popTail(){DLinkedNode res = tail.pre;removeNode(res);return res;}
}

测试LRUCache

package LRU;public class LRUCacheTest {public static void main(String[] args) {// 创建一个容量为 3 的 LRU 缓存LRUCache cache = new LRUCache(3);// 插入键值对cache.put("key1", 1);cache.put("key2", 2);cache.put("key3", 3);// 测试获取操作System.out.println("key1 的值: " + cache.get("key1")); // 应返回 1System.out.println("key2 的值: " + cache.get("key2")); // 应返回 2System.out.println("key3 的值: " + cache.get("key3")); // 应返回 3// 插入新键值对，触发淘汰策略（key1 是最久未使用的，应被淘汰）cache.put("key4", 4);// 测试淘汰策略System.out.println("key1 的值: " + cache.get("key1")); // 应返回 -1，因为 key1 已被淘汰System.out.println("key4 的值: " + cache.get("key4")); // 应返回 4// 更新现有键的值，并测试是否移动到链表头部cache.put("key2", 20);System.out.println("key2 更新后的值: " + cache.get("key2")); // 应返回 20// 插入新键值对，触发淘汰策略（key3 是最久未使用的，应被淘汰）cache.put("key5", 5);// 测试淘汰策略System.out.println("key3 的值: " + cache.get("key3")); // 应返回 -1，因为 key3 已被淘汰System.out.println("key5 的值: " + cache.get("key5")); // 应返回 5// 打印当前缓存中的所有键值对System.out.println("当前缓存内容:");System.out.println("key2: " + cache.get("key2")); // 应返回 20System.out.println("key4: " + cache.get("key4")); // 应返回 4System.out.println("key5: " + cache.get("key5")); // 应返回 5}
}

输出结果：

Redis中的LRU的实现

Redis 的 LRU 实现与传统的 LRU 算法有所不同。由于 Redis 是一个高性能的内存数据库，完全实现标准的 LRU 算法会带来较大的性能开销。因此，Redis 采用了一种 近似 LRU（Approximated LRU） 算法，在保证性能的同时，尽可能接近标准的 LRU 行为。

LRU时钟

Redis 为每个对象（键值对）维护一个 lru 字段，用于记录该对象最后一次被访问的时间戳。这个时间戳是一个 24 位的整数，表示从 Redis 启动开始计算的秒数的低 24 位。

• LRU 时钟的更新：
  • 每次访问一个键时（例如 GET 或 SET），Redis 会更新该键的 lru 字段为当前的 LRU 时钟值。
  • LRU 时钟的值会定期更新（默认每 100 毫秒更新一次）。

淘汰策略

当 Redis 需要淘汰键时（例如内存不足时），会根据配置的淘汰策略选择一个键进行删除。Redis 支持多种淘汰策略，其中与 LRU 相关的策略包括：

• volatile-lru：从设置了过期时间的键中，淘汰最近最少使用的键。
• allkeys-lru：从所有键中，淘汰最近最少使用的键。

近似LRU的实现

Redis 并不完全遍历所有键来找到最久未使用的键，而是通过以下方式近似实现 LRU：

• 随机采样：Redis 会随机选择一定数量的键（默认是 5 个），然后从这些键中淘汰 lru 值最小的键（即最久未使用的键）。
• 采样数量：可以通过配置 maxmemory-samples 参数来调整采样数量。采样数量越多，淘汰的精度越高，但性能开销也越大。

LRU算法的优化

为了进一步优化性能，Redis 做了一些额外的优化：

• 惰性删除：Redis 不会在每次访问时都更新 lru 字段，而是通过一些启发式方法减少更新频率。
• 淘汰池：Redis 维护一个淘汰池（eviction pool），用于缓存一些候选键，避免每次淘汰时都需要重新采样。

Redis LRU的核心代码逻辑

以下是 Redis 中 LRU 实现的核心逻辑（伪代码）：

// 更新键的 LRU 时间戳
void updateLRU(redisObject *obj) {obj->lru = getCurrentLRUClock();
}// 获取当前的 LRU 时钟
unsigned int getCurrentLRUClock() {return (server.unixtime & LRU_CLOCK_MAX) | (server.lruclock & ~LRU_CLOCK_MAX);
}// 近似 LRU 淘汰算法
void evictKeysUsingLRU() {int sample_count = server.maxmemory_samples;redisObject *best_key = NULL;unsigned int best_lru = LRU_CLOCK_MAX;// 随机采样for (int i = 0; i < sample_count; i++) {redisObject *key = getRandomKey();if (key->lru < best_lru) {best_key = key;best_lru = key->lru;}}// 淘汰最久未使用的键if (best_key != NULL) {deleteKey(best_key);}
}

Redis LRU的核心代码逻辑

以下是 Redis 中 LRU 实现的核心逻辑（伪代码）：

// 更新键的 LRU 时间戳
void updateLRU(redisObject *obj) {obj->lru = getCurrentLRUClock();
}// 获取当前的 LRU 时钟
unsigned int getCurrentLRUClock() {return (server.unixtime & LRU_CLOCK_MAX) | (server.lruclock & ~LRU_CLOCK_MAX);
}// 近似 LRU 淘汰算法
void evictKeysUsingLRU() {int sample_count = server.maxmemory_samples;redisObject *best_key = NULL;unsigned int best_lru = LRU_CLOCK_MAX;// 随机采样for (int i = 0; i < sample_count; i++) {redisObject *key = getRandomKey();if (key->lru < best_lru) {best_key = key;best_lru = key->lru;}}// 淘汰最久未使用的键if (best_key != NULL) {deleteKey(best_key);}
}

Redis LRU的配置参数

1. maxmemory：
   • 设置 Redis 实例的最大内存限制。
   • 当内存使用达到该限制时，Redis 会根据淘汰策略删除键。
2. maxmemory-policy：
   • 设置淘汰策略，支持以下选项：
     • volatile-lru：从设置了过期时间的键中淘汰最近最少使用的键。
     • allkeys-lru：从所有键中淘汰最近最少使用的键。
     • volatile-random：从设置了过期时间的键中随机淘汰键。
     • allkeys-random：从所有键中随机淘汰键。
     • volatile-ttl：从设置了过期时间的键中淘汰剩余生存时间（TTL）最短的键。
     • noeviction：不淘汰任何键，直接返回错误。
3. maxmemory-samples：
   • 设置 LRU 淘汰时的采样数量。
   • 默认值为 5，表示每次淘汰时随机选择 5 个键，然后淘汰其中最久未使用的键。
   • 增加该值可以提高淘汰的精度，但会增加 CPU 开销。

Redis LRU的优缺点

优点：

1. 高性能：
   • 通过随机采样和近似算法，Redis 的 LRU 实现避免了完全遍历所有键的开销。
2. 灵活性：
   • 支持多种淘汰策略，可以根据业务需求灵活配置。
3. 内存友好：
   • 每个键只需要额外存储 24 位的 lru 字段，内存开销较小。

缺点：

1. 近似性：
   • Redis 的 LRU 是近似的，可能无法完全准确地淘汰最久未使用的键。
2. 采样数量影响精度：
   • 采样数量较少时，淘汰的精度可能较低。
     择 5 个键，然后淘汰其中最久未使用的键。
   • 增加该值可以提高淘汰的精度，但会增加 CPU 开销。

Redis LRU的优缺点

优点：

1. 高性能：
   • 通过随机采样和近似算法，Redis 的 LRU 实现避免了完全遍历所有键的开销。
2. 灵活性：
   • 支持多种淘汰策略，可以根据业务需求灵活配置。
3. 内存友好：
   • 每个键只需要额外存储 24 位的 lru 字段，内存开销较小。

缺点：

1. 近似性：
   • Redis 的 LRU 是近似的，可能无法完全准确地淘汰最久未使用的键。
2. 采样数量影响精度：
   • 采样数量较少时，淘汰的精度可能较低。