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一、LRU
LRU（最近最少使用）：LRU策略基于"最近使用原则"，即最近被访问的项目具有更高的保留优先级。当缓存空间已满，而需要插入新项目时，LRU策略会替换最近最少使用的项目。这种策略假设最近被访问的项目更有可能在近期再次使用，因此将较长时间没有被使用的项目替换出去。
简单来说就是淘汰很久没用的数据或项目。
LRU的实现
传统 LRU 算法的实现是基于「链表」结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素。
Redis 并没有使用这样的方式实现 LRU 算法，因为传统的 LRU 算法存在两个问题：
- 需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销；
- 当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。
Redis 实现的是一种 近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的 实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。
当 Redis 进行内存淘汰时，会使用 随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后 淘汰最久没有使用的那个。
Redis 实现的 LRU 算法的优点：
- 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
- 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；
但是 LRU 算法有一个问题， 无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。
二、LFU
LFU（最不经常使用）：LFU策略基于"最不经常使用原则"，即使用次数最少的项目具有较低的保留优先级。当缓存空间已满，而需要插入新项目时，LFU策略会替换使用次数最少的项目。这种策略假设使用频率较低的项目在未来也会继续被较少地使用，因此将使用次数较少的项目替换出去。
LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。
简单来说就是淘汰用的最少的数据或项目。LFU 算法相比于 LRU 算法的实现，多记录了「数据的访问频次」的信息。Redis 对象的结构如下： - typedef struct redisObject {
- ...
-
- // 24 bits，用于记录对象的访问信息
- unsigned lru:24;
- ...
- } robj;
Redis 对象头中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。
在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间长，从而淘汰最久未被使用的 key。
在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，用来记录 key 的访问时间戳；低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)，用来记录 key 的访问频次。
到此这篇关于Redis中LRU算法和LFU算法的区别小结的文章就介绍到这了,更多相关Redis LRU算法和LFU算法内容请搜索晓枫资讯以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持晓枫资讯！
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发表于 2024-2-27 07:54:51