Redis---LRU原理与算法实现

---

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 1
        System.out.println("key2 的值: " + cache.get("key2")); // 应返回 2
        System.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 20
        System.out.println("key4: " + cache.get("key4")); // 应返回 4
        System.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。