Redis缓存过期淘汰策略LRU和LFU剖析，让你轻松掌控内存资源

2023-03-15 02:02:33

Redis 缓存过期淘汰策略：LRU 与 LFU 算法

在现代计算中，缓存是一种广泛使用的技术，用于存储经常访问的数据，以提高对数据的访问速度。在 Redis 中，缓存是一种临时存储的数据结构，可为键值存储提供快速、临时的访问。然而，由于内存资源有限，当缓存中的数据量超过内存容量时，Redis 需要对部分数据进行淘汰，以释放内存空间。这便是缓存过期淘汰策略的用武之地。

过期淘汰策略概述

Redis 提供了多种过期淘汰策略，其中 LRU（最近最少使用）和 LFU（最不经常使用）是两种最常用的策略。这两者都以不同的方式识别需要淘汰的数据，并将其从缓存中删除。

LRU 算法的工作原理

LRU 算法的核心思想是将最近最少使用的数据淘汰出缓存。它维护了一个双向链表，将数据按其最近使用的时间顺序排列，越靠近链表头部的数据越常用。当需要淘汰数据时，LRU 算法会从链表尾部开始删除数据，直到释放出足够的内存空间。

LRU 算法的代码示例

import collections

class LRUCache:

    def __init__(self, maxsize):
        self.maxsize = maxsize
        self.cache = collections.OrderedDict()

    def __getitem__(self, key):
        value = self.cache.pop(key)
        self.cache[key] = value
        return value

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.pop(key)
        self.cache[key] = value
        if len(self.cache) > self.maxsize:
            self.cache.popitem(last=False)

    def __contains__(self, key):
        return key in self.cache

LFU 算法的工作原理

LFU 算法的工作原理与 LRU 算法略有不同。它并不关注数据的最近使用时间，而是统计数据被访问的频率。越经常被访问的数据，其访问计数越高。当需要淘汰数据时，LFU 算法会选择访问计数最小的数据进行淘汰。

LFU 算法的代码示例

import collections

class LFUCache:

    def __init__(self, maxsize):
        self.maxsize = maxsize
        self.cache = collections.OrderedDict()
        self.freq = collections.defaultdict(list)

    def __getitem__(self, key):
        value, freq = self.cache.pop(key)
        self.freq[freq].remove(key)
        self.freq[freq + 1].append(key)
        self.cache[key] = (value, freq + 1)
        return value

    def __setitem__(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.pop(key)
        freq = 1
        self.freq[freq].append(key)
        self.cache[key] = (value, freq)
        if len(self.cache) > self.maxsize:
            key, freq = self.freq[min(self.freq)].pop(0)
            self.cache.pop(key)

    def __contains__(self, key):
        return key in self.cache