
Redis系列20:LFU内存淘汰算法分析
1 介绍
上一期我们介绍了 Redis系列19:LRU淘汰内存淘汰算法分析 ,大致了解了LRU(Least Rencently Used) 的算法原理,即将最近最久未使用的算法进行数据淘汰。
但是这样的算法也有一些比较明显缺陷:
- 稳定性和性能问题:LRU算法认为最近最少使用的数据是最该被淘汰的,但是这可能导致某些数据被频繁地淘汰和加载,因为它们可能只在某个时间段内被使用一次,而在其他时间段内则不会被使用。这会使得缓存的效率降低,增加了CPU和内存之间的通信开销。
- 空间问题:LRU算法需要维护一个链表来记录数据的访问顺序,这需要额外的空间。链表可能会占用较大的空间,导致缓存的效率降低。
- 访问顺序问题:我们的访问顺序并不一定是按照时间来的,而是有一定的规律。例如,我们在处理数据时可能会按照某个频率访问数据,而不是按照时间顺序。这种情况下,LRU算法可能会将某些我们还需要被访问数据淘汰掉。
- 数据局限性问题:淘汰算法的本意是保留那些将来最有可能被再次访问的数据,而LRU算法只是预测最近被访问的数据将来最有可能被访问到。这样太局限,误伤很多高频被访问但某段时间空窗的数据。
如上图,Key 1会被优先淘汰掉,但实际上,Key 1的访问频率和可能行高很多,我们并不希望Key 1被淘汰,而是希望淘汰率是 Key 2 > Key 1
为了解决这些问题,一些改进的算法被提出来,例如LFU(Least Frequently Used)算法和FIFO(First In First Out)算法。这些算法在某些情况下比LRU算法更合理更有效。
2 实现原理
LFU(Least Frequently Used)是Redis 4.0 引入的淘汰算法,它通过key的访问频率、访问时间比较来淘汰key,重点突出的是Frequently Used,用于在缓存容量有限时决定哪些缓存块应该被清除。
LFU算法根据缓存块的使用频率来决定哪些块应该被清除。具体来说,它会记录每个缓存块的使用次数,并按照使用次数从低到高排序。当缓存达到容量上限时,LFU算法会选择使用次数最少的缓存块进行清除,也就是最不经常使用的缓存块。
LFU算法的优点是能够有效地防止缓存溢出,并且能够最大限度地减少清除重要数据的概率。但是,由于需要记录每个缓存块的使用次数,因此LFU算法需要较大的内存空间,并且由于需要经常更新使用次数,因此其时间复杂度相对较高。
LFU算法常用于Web缓存、数据库缓存、文件系统缓存等场景,用于提高系统的性能和稳定性。
实现原理如下:
LFU近似于LRU,使用概率计数器Morris计数器来估计每个对象的访问频率,并结合衰变周期使计数器随时间减少。这样,即使在过去,我们也不再考虑频繁访问的密钥。因此,该算法可以适应访问模式的变化。
Redis4.0之后 maxmemory_policy 淘汰策略 添加了两个LFU模式:
- allkeys-lfu:对全部key采用LFU淘汰算法进行计算
- volatile-lfu:对设置了过期时间的key采用LFU淘汰算法
3 算法实现
3.1 从源码理解算法实现过程
在LFU模式下,Redis对象头的24bit lru字段被分成两段来存储。其中,高16bit用于存储最后一次计数器降低的时间(ldt),低8bit用于存储访问次数的对数值(logc)。
- 高16bit的ldt字段用于记录最近一次计数器降低的时间。由于只有16bit,它可以表示的最大值为65535(2^16-1)。由于时间以1秒为单位进行计数,因此大约每45.5天(65535/24/60)时间戳会折返重新从0开始。
- 低8bit的logc字段用于记录访问次数的对数值。由于只有8bit,它可以表示的最大值为255。实际上,logc无法记录真实的Redis key的访问次数,因为每个新加入的key的logc初始值为5(LFU_INITI_VAL),这样可以保证新加入的值不会被首先选中淘汰。每次访问key时,logc都会更新。
- Last Decrement Time计算的算法源码:
- Redis Logistic Counter增长计算的源码:
3.2 在redis.conf中开启配置
可以修改redis.conf配置文件,设置maxmemory-policy volatile-lfu / allkeys-lfu 来进行开启
4 总结
LFU(Least Frequently Used)是Redis 4.0 引入的淘汰算法,它通过key的访问频率、访问时间比较来淘汰key,重点突出的是Frequently Used,用于在缓存容量有限时决定哪些缓存块应该被清除。它避免了LRU淘汰算法明显缺陷。
文章转载自公众号: 架构与思维
