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【全网首发】Redis系列19:LRU淘汰内存淘汰算法分析原创

10月前
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1 介绍

上一期我们介绍了Redis系列18:过期数据的删除策略 ,但是无论是惰性删除还是定期删除,都可能存在删除不尽的情况,无法删除完全,比如每次删除完过期的 key 还是超过 25%,且这些 key 再也不会被客户端访问。
这样的话,定期删除和堕性删除可能都彻底的清理掉。如果这种情况长时间持续下去,可能会导致内存耗尽,所以Redis必须有一个完善的内存淘汰机制来保障。这就是我们这一篇的重点,Redis内存自动淘汰机制。

2 Redis内存淘汰策略

在 redis 中总共由8种淘汰策略,默认的淘汰策略是 noeviction。
image.png

2.1 设置过期时间的淘汰策略

volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这4种策略淘汰的数据范围为设置了过期时间的数据。

2.2 所有 key 的淘汰策略

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这3种淘汰策略无论是否设置了过期时间,内存不足时都会进行淘汰。
也就是说无论它的过期时间到没到,都有可能被删除。

3 LRU淘汰策略执行过程

这边以LRU算法为例子讲解,它的全称是 Least Rencently Used,即将最近最久未使用的算法进行数据淘汰。
我们这边以图例来讲解,整个过程如下:

  • 首先设置一个淘汰池(一个链表),假设默认大小是16,里面的数据采用末尾淘汰制。如图中
    • MRU:表示链表的表头,代表着最近最常被访问的数据;
    • LRU:表示链表的表尾,代表最近最不常使用的数据。
  • 如果淘汰池中的数据被访问,则会被移动到 MRU 端,其他位置的数据则相应往后移动一位
  • 每次指令操作的时候,自旋会判断当前内存是否满足指令所需要的内存
  • 如果当前内存不能满足,会从淘汰池中的尾部拿取一个最适合淘汰的数据
    • 取样模式(配置 maxmemory-samples属性)从Redis中获取随机的取样数据,避免一次性读取All Key性能慢
    • 在取样的数据中,根据淘汰算法 找到最适合淘汰的数据
  • 将需要淘汰的数据从Redis删除,并且从淘汰池移除

image.png

这边注意,LRU 更新和新增数据都发生在链表首,删除数据都发生在链表尾。
水果 Orange 跟 Pitaya 被访问,被移动到MRU端,新增的Mango也**入到MRU端。而最末端的Olive则被删除。

4 算法实现

以下是使用Go语言实现Redis LRU淘汰过程的示例代码,代码注释很清楚:

package main  
  
import (  
    "container/list"  
    "fmt"  
    "time"  
)  
  
type Redis struct {  
    data map[string]*list.Element // 存储缓存项的键和值,以及它们在LRU链表中的位置  
    lru *list.List // LRU链表  
}  
  
type cacheItem struct {  
    key   string  
    value string  
    // 记录该缓存项最后一次被访问的时间  
    lastAccess time.Time  
}  
  
func NewRedis() *Redis {  
    return &Redis{  
        data: make(map[string]*list.Element),  
        lru: list.New(),  
    }  
}  
  
func (r *Redis) Get(key string) (string, bool) {  
    // 从LRU链表中查找缓存项  
    if elem, ok := r.data[key]; ok {  
        // 将该缓存项移动到链表头部,表示最近被访问过  
        r.lru.MoveToFront(elem)  
        // 更新缓存项的最后访问时间  
        item := elem.Value.(*cacheItem)  
        item.lastAccess = time.Now()  
        return item.value, true  
    }  
    return "", false  
}  
  
func (r *Redis) Set(key string, value string) {  
    // 从LRU链表中查找缓存项  
    if elem, ok := r.data[key]; ok {  
        // 如果缓存项存在,更新其值和最后访问时间,并将其移动到链表头部  
        item := elem.Value.(*cacheItem)  
        item.value = value  
        item.lastAccess = time.Now()  
        r.lru.MoveToFront(elem)  
        return  
    }  
    // 如果缓存项不存在,创建新的缓存项并将其添加到LRU链表头部  
    item := &cacheItem{  
        key:    key,  
        value:  value,  
        lastAccess: time.Now(),  
    }  
    elem := r.lru.PushFront(item)  
    r.data[key] = elem  
    // 如果缓存空间已满,执行LRU淘汰操作  
    for r.lru.Len() > maxItems {  
        // 从链表尾部查找最久未被访问的缓存项  
        elem := r.lru.Back()  
        item := elem.Value.(*cacheItem)  
        // 如果该缓存项的过期时间已到达,则从链表中删除该缓存项  
        if item.lastAccess.Add(expireTime).Before(time.Now()) {  
            r.lru.Remove(elem)  
            delete(r.data, item.key)  
        } else {  
            // 否则,只从链表中删除该缓存项  
            r.lru.Remove(elem)  
        }  
    }  
}

在这个示例中,我们使用了一个map来存储缓存项的键和值,以及它们在LRU链表中的位置。我们使用了一个LRU链表来存储缓存项,并按照访问时间将它们排序。在Get方法中,我们从LRU链表中查找缓存项,并将其移动到链表头部,表示最近被访问过。在Set方法中,如果缓存项已存在,我们更新其值和最后访问时间,并将其移动到链表头部;如果缓存项不存在,我们创建新的缓存项并将其添加到LRU链表头部。如果缓存空间已满,我们执行LRU淘汰操作,从链表尾部查找最久未被访问的缓存项,并从链表中删除它。注意,我们还检查了缓存项的过期时间,如果该缓存项已过期,则也会从链表中删除它。

5 总结

第4小节基本来自baidu文心一言的组织,非常感谢。
这一篇我们介绍了Redis的几种内存淘汰策略,并且详细分析了LRU算法的实现原理。下一篇我们分析下 LFU 算法。

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Pinocao
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