在《Redis 資料快取滿了怎麼辦？》我們知道 Redis 快取滿了之後能通過淘汰策略刪除資料騰出空間給新資料。
淘汰策略如下所示：
設定過期時間的 key
volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 這四種策略淘汰的資料範圍是設定了過期時間的資料。
所有的 key
allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 這三種淘汰策略無論這些鍵值對是否設定了過期時間，當記憶體不足都會進行淘汰。
這就意味著，即使它的過期時間還沒到，也會被刪除。當然，如果已經過了過期時間，即使沒有被淘汰策略選中，也會被刪除。
volatile-ttl 和 volatile-randon 很簡單，重點在於 volatile-lru 和 volatile-lfu，他們涉及到 LRU 演算法 和 LFU 演算法。
今天碼哥帶大家一起搞定 Redis 的 LRU 演算法…
近似 LRU 演算法
什麼是 LRU 演算法呢？
LRU 演算法的全程是 Least Rencently Used，顧名思義就是按照最近最久未使用的演算法進行資料淘汰。
核心思想「如果該資料最近被訪問，那麼將來被髮放穩的機率也更高」。
我們把所有的資料組織成一個連結串列：
- MRU：表示連結串列的表頭，代表著最近最常被訪問的資料；
- LRU：表示連結串列的表尾，代表最近最不常使用的資料。
可以發現，LRU 更新和插入新資料都發生在連結串列首，刪除資料都發生在連結串列尾。
被訪問的資料會被移動到 MRU 端，被訪問的資料之前的資料則相應往後移動一位。
使用單連結串列可以麼？
如果選用單連結串列，刪除這個結點，需要 O(n) 遍歷一遍找到前驅結點。所以選用雙向連結串列，在刪除的時候也能 O(1) 完成。
Redis 使用該 LRU 演算法管理所有的快取資料麼？
不是的，由於 LRU 演算法需要用連結串列管理所有的資料，會造成大量額外的空間消耗。
除此之外，大量的節點被訪問就會帶來頻繁的連結串列節點移動操作，從而降低了 Redis 效能。
所以 Redis 對該演算法做了簡化，Redis LRU 演算法並不是真正的 LRU，Redis 通過對少量的 key 取樣，並淘汰取樣的資料中最久沒被訪問過的 key。
這就意味著 Redis 無法淘汰資料庫最久訪問的資料。
Redis LRU 演算法有一個重要的點在於可以更改樣本數量來調整演算法的精度，使其近似接近真實的 LRU 演算法，同時又避免了記憶體的消耗，因為每次只需要取樣少量樣本，而不是全部資料。
配置如下：
maxmemory-samples 50執行原理
大家還記得麼，資料結構 redisObject 中有一個 lru 欄位， 用於記錄每個資料最近一次被訪問的時間戳。
typedef struct redisObject {
unsigned type:4;
unsigned encoding:4;
/* LRU time (relative to global lru_clock) or
* LFU data (least significant 8 bits frequency
* and most significant 16 bits access time).
*/
unsigned lru:LRU_BITS;
int refcount;
void *ptr;
} robj;Redis 在淘汰資料時，第一次隨機選出 N 個資料放到候選集合，將 lru 欄位值最小的資料淘汰。
當再次需要淘汰資料時，會重新挑選資料放入第一次建立的候選集合，不過有一個挑選標準：進入該集合的資料的 lru 的值必須小於候選集合中最小的 lru 值。
如果新資料進入候選集合的個數達到了 maxmemory-samples 設定的值，那就把候選集合中 lru 最小的資料淘汰。
這樣就大大減少連結串列節點數量，同時不用每次訪問資料都移動連結串列節點，大大提升了效能。
Java 實現 LRU Cahce
LinkedHashMap 實現
完全利用 Java 的LinkedHashMap實現，可以採用組合或者繼承的方式實現，「碼哥」使用組合的形式完成。
public class LRUCache<K, V> {
private Map<K, V> map;
private final int cacheSize;
public LRUCache(int initialCapacity) {
map = new LinkedHashMap<K, V>(initialCapacity, 0.75f, true) {
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > cacheSize;
}
};
this.cacheSize = initialCapacity;
}
}重點在於 LinkedHashMap的第三個建構函式上，要把這個構造引數accessOrder設為true，代表LinkedHashMap內部維持訪問順序。
另外，還需要重寫removeEldestEntry()，這個函式如果返回true，代表把最久未被訪問的節點移除，從而實現淘汰資料。
自己實現
其中程式碼是從 LeetCode 146. LRU Cache 上摘下來的。程式碼裡面有註釋。
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
/**
* 在鏈頭放最久未被使用的元素，鏈尾放剛剛新增或訪問的元素
*/
class LRUCache {
class Node {
int key, value;
Node pre, next;
Node(int key, int value) {
this.key = key;
this.value = value;
pre = this;
next = this;
}
}
private final int capacity;// LRU Cache的容量
private Node dummy;// dummy節點是一個冗餘節點，dummy的next是連結串列的第一個節點，dummy的pre是連結串列的最後一個節點
private Map<Integer, Node> cache;//儲存key-Node對，Node是雙向連結串列節點
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
dummy = new Node(0, 0);
cache = new ConcurrentHashMap<>();
}
public int get(int key) {
Node node = cache.get(key);
if (node == null) return -1;
remove(node);
add(node);
return node.value;
}
public void put(int key, int value) {
Node node = cache.get(key);
if (node == null) {
if (cache.size() >= capacity) {
cache.remove(dummy.next.key);
remove(dummy.next);
}
node = new Node(key, value);
cache.put(key, node);
add(node);
} else {
cache.remove(node.key);
remove(node);
node = new Node(key, value);
cache.put(key, node);
add(node);
}
}
/**
* 在連結串列尾部新增新節點
*
* @param node 新節點
*/
private void add(Node node) {
dummy.pre.next = node;
node.pre = dummy.pre;
node.next = dummy;
dummy.pre = node;
}
/**
* 從雙向連結串列中刪除該節點
*
* @param node 要刪除的節點
*/
private void remove(Node node) {
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
}
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歷史好文
參考文獻
https://redis.io/docs/manual/...
https://time.geekbang.org/col...