谈谈 Redis 内存淘汰策略

谈谈 Redis 内存淘汰策略

前面说的过期删除策略，是删除已过期的 key，而当 Redis 的运行内存已经超过 Redis 设置的最大内存之后，则会使用内存淘汰策略删除符合条件的 key，以此来保障 Redis 高效的运行。

Redis 内存淘汰策略有哪些？

Redis 内存淘汰策略共有八种，这八种策略大体分为「不进行数据淘汰」和「进行数据淘汰」两类策略。
1、不进行数据淘汰的策略
noeviction【no action】（Redis3.0之后，默认的内存淘汰策略） ：它表示当运行内存超过最大设置内存时，不淘汰任何数据，这时如果有新的数据写入，会报错通知禁止写入，不淘汰任何数据，但是如果没用数据写入的话，只是单纯的查询或者删除操作的话，还是可以正常工作。
2、进行数据淘汰的策略
针对「进行数据淘汰」这一类策略，又可以细分为「在设置了过期时间的数据中进行淘汰」和「在所有数据范围内进行淘汰」这两类策略。
在设置了过期时间的数据中进行淘汰：
● volatile-random：随机淘汰设置了过期时间的任意键值；
● volatile-ttl：优先淘汰更早过期的键值。
● volatile-lru（Redis3.0 之前，默认的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最久未使用的键值；
● volatile-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰所有设置了过期时间的键值中，最少使用的键值；
在所有数据范围内进行淘汰：
● allkeys-random：随机淘汰任意键值;
● allkeys-lru：淘汰整个键值中最久未使用的键值；
● allkeys-lfu（Redis 4.0 后新增的内存淘汰策略）：淘汰整个键值中最少使用的键值。

LRU 算法和 LFU 算法有什么区别？

什么是 LRU 算法？

传统 LRU 算法的实现是基于「链表」结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素。

Redis 是怎么实现 LRU 算法的？

Redis 并没有使用这样的方式实现 LRU 算法，因为传统的 LRU 算法存在两个问题：
● 需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的内存空间开销；
● 当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 RedisObject 中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。
当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。
Redis 实现的 LRU 算法的优点：
● 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
● 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；
但是 LRU 算法有一个问题，无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。
因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法来解决这个问题。

什么是 LFU 算法？

LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。
所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。

Redis 是怎么实现 LFU 算法的？

RedisObject 中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。
在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间长，从而淘汰最久未被使用的 key。
在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)。
● ldt 是用来记录 key 的访问时间戳；
● logc 是用来记录 key 的访问频次，它的值越小表示使用频率越低，越容易淘汰，每个新加入的 key 的logc 初始值为 5。
注意，logc 并不是单纯的访问次数，而是访问频次（访问频率），因为 logc 会随时间推移而衰减的。
在每次 key 被访问时，会先对 logc 做一个衰减操作，衰减的值跟前后访问时间的差距有关系，如果上一次访问的时间与这一次访问的时间差距很大，那么衰减的值就越大，这样实现的 LFU 算法是根据访问频率来淘汰数据的，而不只是访问次数。访问频率需要考虑 key 的访问是多长时间段内发生的。key 的先前访问距离当前时间越长，那么这个 key 的访问频率相应地也就会降低，这样被淘汰的概率也会更大。
对 logc 做完衰减操作后，就开始对 logc 进行增加操作，增加操作并不是单纯的 + 1，而是根据概率增加，如果 logc 越大的 key，它的 logc 就越难再增加。
所以，Redis 在访问 key 时，对于 logc 是这样变化的：
undefined 先按照上次访问距离当前的时长，来对 logc 进行衰减；
undefined 然后，再按照一定概率增加 logc 的值