缓存淘汰策略之LRU

Redis内置缓存淘汰策略

1. 最大缓存

* 在 redis 中，允许用户设置最大使用内存大小maxmemory，默认为0，没有指定最大缓存，如果有新的数据添加，超过最大内存，则会使redis崩溃，所以一定要设置。

* redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会实行数据淘汰策略。

1. 淘汰策略

redis淘汰策略配置：maxmemory-policy voltile-lru，支持热配置

1. redis 提供 6种数据淘汰策略：

1. voltile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
3. volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰
4. allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰
5. allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰
6. no-enviction（驱逐）：禁止驱逐数据

LRU原理

LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。

LRU实现

最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据，详细算法实现如下：

1. 新数据插入到链表头部；

2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；

3. 当链表满的时候，将链表尾部的数据丢弃。

 

在Java中可以使用LinkHashMap去实现LRU。

 

分析

【命中率】

当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。

【复杂度】

实现简单。

【代价】

命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部