LRU原理和Redis實現

面試被問到了，其實之前看到過這個問題覺得好難就沒看，沒想到真的被問到！知其然還要知其所以然。。。

LRU原理

在一般標準的操作系統教材裏，會用下面的方式來演示 LRU 原理，假設內存只能容納3個頁大小，按照 7 0 1 2 0 3 0 4 的次序訪問頁。假設內存按照棧的方式來描述訪問時間，在上面的，是最近訪問的，在下面的是，最遠時間訪問的，LRU就是這樣工作的。
但是如果讓我們自己設計一個基於 LRU 的緩存，這樣設計可能問題很多，這段內存按照訪問時間進行了排序，會有大量的內存拷貝操作，所以性能肯定是不能接受的。

那麼如何設計一個LRU緩存，使得放入和移除都是 O(1) 的，我們需要把訪問次序維護起來，但是不能通過內存中的真實排序來反應，有一種方案就是使用雙向鏈表。

基於 HashMap 和 雙向鏈表實現 LRU 的整體的設計思路是，可以使用 HashMap 存儲 key，這樣可以做到 save 和 get key的時間都是 O(1)，而 HashMap 的 Value 指向雙向鏈表實現的 LRU 的 Node 節點，如圖所示。
LRU 存儲是基於雙向鏈表實現的，下面的圖演示了它的原理。其中 h 代表雙向鏈表的表頭，t 代表尾部。首先預先設置 LRU 的容量，如果存儲滿了，可以通過 O(1) 的時間淘汰掉雙向鏈表的尾部，每次新增和訪問數據，都可以通過 O(1)的效率把新的節點增加到對頭，或者把已經存在的節點移動到隊頭。

下面展示了，預設大小是 3 的，LRU存儲的在存儲和訪問過程中的變化。爲了簡化圖複雜度，圖中沒有展示 HashMap部分的變化，僅僅演示了上圖 LRU 雙向鏈表的變化。我們對這個LRU緩存的操作序列如下：

save("key1", 7)

save("key2", 0)

save("key3", 1)

save("key4", 2)

get("key2")

save("key5", 3)

get("key2")

save("key6", 4)

相應的 LRU 雙向鏈表部分變化如下：

總結一下核心操作的步驟:

save(key, value)，首先在 HashMap 找到 Key 對應的節點，如果節點存在，更新節點的值，並把這個節點移動隊頭。如果不存在，需要構造新的節點，並且嘗試把節點塞到隊頭，如果LRU空間不足，則通過 tail 淘汰掉隊尾的節點，同時在 HashMap 中移除 Key。
get(key)，通過 HashMap 找到 LRU 鏈表節點，把節點插入到隊頭，返回緩存的值。
完整基於 Java 的代碼參考如下

class DLinkedNode {
	String key;
	int value;
	DLinkedNode pre;
	DLinkedNode post;
}

public class LRUCache {
   
    private Hashtable<Integer, DLinkedNode>
            cache = new Hashtable<Integer, DLinkedNode>();
    private int count;
    private int capacity;
    private DLinkedNode head, tail;
 
    public LRUCache(int capacity) {
        this.count = 0;
        this.capacity = capacity;
 
        head = new DLinkedNode();
        head.pre = null;
 
        tail = new DLinkedNode();
        tail.post = null;
 
        head.post = tail;
        tail.pre = head;
    }
 
    public int get(String key) {
 
        DLinkedNode node = cache.get(key);
        if(node == null){
            return -1; // should raise exception here.
        }
 
        // move the accessed node to the head;
        this.moveToHead(node);
 
        return node.value;
    }
 
 
    public void set(String key, int value) {
        DLinkedNode node = cache.get(key);
 
        if(node == null){
 
            DLinkedNode newNode = new DLinkedNode();
            newNode.key = key;
            newNode.value = value;
 
            this.cache.put(key, newNode);
            this.addNode(newNode);
 
            ++count;
 
            if(count > capacity){
                // pop the tail
                DLinkedNode tail = this.popTail();
                this.cache.remove(tail.key);
                --count;
            }
        }else{
            // update the value.
            node.value = value;
            this.moveToHead(node);
        }
    }
    /**
     * Always add the new node right after head;
     */
    private void addNode(DLinkedNode node){
        node.pre = head;
        node.post = head.post;
 
        head.post.pre = node;
        head.post = node;
    }
 
    /**
     * Remove an existing node from the linked list.
     */
    private void removeNode(DLinkedNode node){
        DLinkedNode pre = node.pre;
        DLinkedNode post = node.post;
 
        pre.post = post;
        post.pre = pre;
    }
 
    /**
     * Move certain node in between to the head.
     */
    private void moveToHead(DLinkedNode node){
        this.removeNode(node);
        this.addNode(node);
    }
 
    // pop the current tail.
    private DLinkedNode popTail(){
        DLinkedNode res = tail.pre;
        this.removeNode(res);
        return res;
    }
}

Redis的LRU實現

如果按照HashMap和雙向鏈表實現，需要額外的存儲存放 next 和 prev 指針，犧牲比較大的存儲空間，顯然是不划算的。所以Redis採用了一個近似的做法，就是隨機取出若干個key，然後按照訪問時間排序後，淘汰掉最不經常使用的，具體分析如下：

爲了支持LRU，Redis 2.8.19中使用了一個全局的LRU時鐘，server.lruclock，定義如下，

#define REDIS_LRU_BITS 24
unsigned lruclock:REDIS_LRU_BITS; /* Clock for LRU eviction */

server.unixtime是系統當前的unix時間戳，當 lruclock 的值超出REDIS_LRU_CLOCK_MAX時，會從頭開始計算，所以在計算一個key的最長沒有訪問時間時，可能key本身保存的lru訪問時間會比當前的lrulock還要大，這個時候需要計算額外時間，如下，

/* Given an object returns the min number of seconds the object was never
 * requested, using an approximated LRU algorithm. */
unsigned long estimateObjectIdleTime(robj *o) {
    if (server.lruclock >= o->lru) {
        return (server.lruclock - o->lru) * REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;
    } else {
        return ((REDIS_LRU_CLOCK_MAX - o->lru) + server.lruclock) *
                    REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;
    }
}

Redis支持和LRU相關淘汰策略包括，

• volatile-lru 設置了過期時間的key參與近似的lru淘汰策略
• allkeys-lru 所有的key均參與近似的lru淘汰策略

當進行LRU淘汰時，Redis按如下方式進行的，

......
            /* volatile-lru and allkeys-lru policy */
            else if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||
                server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
            {
                for (k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {
                    sds thiskey;
                    long thisval;
                    robj *o;
 
                    de = dictGetRandomKey(dict);
                    thiskey = dictGetKey(de);
                    /* When policy is volatile-lru we need an additional lookup
                     * to locate the real key, as dict is set to db->expires. */
                    if (server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)
                        de = dictFind(db->dict, thiskey);
                    o = dictGetVal(de);
                    thisval = estimateObjectIdleTime(o);
 
                    /* Higher idle time is better candidate for deletion */
                    if (bestkey == NULL || thisval > bestval) {
                        bestkey = thiskey;
                        bestval = thisval;
                    }
                }
            }
            ......

 Redis會基於server.maxmemory_samples配置選取固定數目的key，然後比較它們的lru訪問時間，然後淘汰最近最久沒有訪問的key，maxmemory_samples的值越大，Redis的近似LRU算法就越接近於嚴格LRU算法，但是相應消耗也變高，對性能有一定影響，樣本值默認爲5。
 

--------------------- 
作者：文西 
來源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/hopeztm/article/details/79547052 
版權聲明：本文爲博主原創文章，轉載請附上博文鏈接！