【Redis】LRU算法和Redis的LRU实现

lru原理

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。

但是如果让我们自己设计一个基于 lru 的缓存，这样设计可能问题很多，这段内存按照访问时间进行了排序，会有大量的内存拷贝操作，所以性能肯定是不能接受的。

那么如何设计一个lru缓存，使得放入和移除都是 o(1) 的，我们需要把访问次序维护起来，但是不能通过内存中的真实排序来反应，有一种方案就是使用双向链表。

 

实现lru

1.用一个数组来存储数据，给每一个数据项标记一个访问时间戳，每次插入新数据项的时候，先把数组中存在的数据项的时间戳自增，并将新数据项的时间戳置为0并插入到数组中。每次访问数组中的数据项的时候，将被访问的数据项的时间戳置为0。当数组空间已满时，将时间戳最大的数据项淘汰。

2.利用一个链表来实现，每次新插入数据的时候将新数据插到链表的头部；每次缓存命中（即数据被访问），则将数据移到链表头部；那么当链表满的时候，就将链表尾部的数据丢弃。

3.利用链表和hashmap。当需要插入新的数据项的时候，如果新数据项在链表中存在（一般称为命中），则把该节点移到链表头部，如果不存在，则新建一个节点，放到链表头部，若缓存满了，则把链表最后一个节点删除即可。在访问数据的时候，如果数据项在链表中存在，则把该节点移到链表头部，否则返回-1。这样一来在链表尾部的节点就是最近最久未访问的数据项。

对于第一种方法，需要不停地维护数据项的访问时间戳，另外，在插入数据、删除数据以及访问数据时，时间复杂度都是o(n)。对于第二种方法，链表在定位数据的时候时间复杂度为o(n)。所以在一般使用第三种方式来是实现lru算法。

 

基于 hashmap 和 双向链表实现 lru 的

整体的设计思路是，可以使用 hashmap 存储 key，这样可以做到 save 和 get key的时间都是 o(1)，而 hashmap 的 value 指向双向链表实现的 lru 的 node 节点，如图所示。

lru 存储是基于双向链表实现的，下面的图演示了它的原理。其中 head 代表双向链表的表头，tail 代表尾部。首先预先设置 lru 的容量，如果存储满了，可以通过 o(1) 的时间淘汰掉双向链表的尾部，每次新增和访问数据，都可以通过 o(1)的效率把新的节点增加到对头，或者把已经存在的节点移动到队头。

下面展示了，预设大小是 3 的，lru存储的在存储和访问过程中的变化。为了简化图复杂度，图中没有展示 hashmap部分的变化，仅仅演示了上图 lru 双向链表的变化。我们对这个lru缓存的操作序列如下：

save("key1", 7)

save("key2", 0)

save("key3", 1)

save("key4", 2)

get("key2")

save("key5", 3)

get("key2")

save("key6", 4)

相应的 lru 双向链表部分变化如下：

总结一下核心操作的步骤:

1. 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。
2. get(key)，通过 hashmap 找到 lru 链表节点，因为根据lru 原理，这个节点是最新访问的，所以要把节点插入到队头，然后返回缓存的值。

 完整基于 java 的代码参考如下

class dlinkednode {
    string key;
    int value;
    dlinkednode pre;
    dlinkednode post;
}

lru cache

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;
    }
}

 

继承linkedhashmap的简单实现：

linkedhashmap底层就是用的hashmap加双链表实现的，而且本身已经实现了按照访问顺序的存储。此外，linkedhashmap中本身就实现了一个方法removeeldestentry用于判断是否需要移除最不常读取的数，方法默认是直接返回false，不会移除元素，所以需要重写该方法。即当缓存满后就移除最不常用的数。

public class lrucache<k, v> extends linkedhashmap<k, v> {

    private final int cache_size;

    // 这里就是传递进来最多能缓存多少数据
    public lrucache(int cachesize) {
        // 设置一个hashmap的初始大小，最后一个true指的是让linkedhashmap按照访问顺序来进行排序，最近访问的放在头，最老访问的就在尾
        super((int) math.ceil(cachesize / 0.75) + 1, 0.75f, true);
        cache_size = cachesize;
    }

    @override
    protected boolean removeeldestentry(map.entry eldest) {
        // 当map中的数据量大于指定的缓存个数的时候，就自动删除最老的数据
        return size() > cache_size;
    }
}

那么问题的后半部分，是 redis 如何实现，这个问题这么问肯定是有坑的，那就是redis肯定不是这样实现的。

redis的lru实现

如果按照hashmap和双向链表实现，需要额外的存储存放 next 和 prev 指针，牺牲比较大的存储空间，显然是不划算的。所以redis采用了一个近似的做法，就是随机取出若干个key，然后按照访问时间排序后，淘汰掉最不经常使用的，具体分析如下：

为了支持lru，redis 2.8.19中使用了一个全局的lru时钟，server.lruclock，定义如下，

#define redis_lru_bits 24
unsigned lruclock:redis_lru_bits; /* clock for lru eviction */

默认的lru时钟的分辨率是1秒，可以通过改变redis_lru_clock_resolution宏的值来改变，redis会在servercron()中调用updatelruclock定期的更新lru时钟，更新的频率和hz参数有关，默认为100ms一次，如下，

#define redis_lru_clock_max ((1<<redis_lru_bits)-1) /* max value of obj->lru */
#define redis_lru_clock_resolution 1 /* lru clock resolution in seconds */

void updatelruclock(void) {
    server.lruclock = (server.unixtime / redis_lru_clock_resolution) &
                                                redis_lru_clock_max;
}

server.unixtime是系统当前的unix时间戳，当 lruclock 的值超出redis_lru_clock_max时，会从头开始计算，所以在计算一个key的最长没有访问时间时，可能key本身保存的lru访问时间会比当前的lrulock还要大，这个时候需要计算额外时间，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相关淘汰策略包括，

• volatile-lru 设置了过期时间的key参与近似的lru淘汰策略
• allkeys-lru 所有的key均参与近似的lru淘汰策略

当进行lru淘汰时，redis按如下方式进行的，

......
            /* 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会基于server.maxmemory_samples配置选取固定数目的key，然后比较它们的lru访问时间，然后淘汰最近最久没有访问的key，maxmemory_samples的值越大，redis的近似lru算法就越接近于严格lru算法，但是相应消耗也变高，对性能有一定影响，样本值默认为5。