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Redis精通系列——LRU算法详述(Least Recently Used - 最近最少使用)

作者:互联网

因此如何防止Redis发生这种情况非常重要(面试官问到Redis几乎没有不问这个知识点的)。

2、maxmemory配置


Redis针对上述问题提供了maxmemory配置,这个配置可以指定Redis存储器的最大数据集,通常情况都是在redis.conf文件中进行配置,也可以运行时使用CONFIG SET命令进行一次性配置。

redis.conf文件中的配置项示意图:

image.png

默认情况maxmemory配置项并未启用,Redis官方介绍64位操作系统默认无内存限制,32位操作系统默认3GB隐式内存配置,如果maxmemory 为0,代表内存不受限。

因此我们在做缓存架构时,要根据硬件资源+业务需求做合适的maxmemory配置。

3、内存达到maxmemory怎么办


很显然配置了最大内存,当maxmemory达到了最大上限之后Redis不可能不干活了,那么Redis是怎么来处理这个问题的呢?这就是本文的重点,Redis 提供了maxmemory-policy淘汰策略(本文只讲述LRU不涉及LFU,LFU在下一篇文章讲述),对满足条件的key进行删除,辞旧迎新。

maxmemory-policy淘汰策略:

还有volatile-lfu/allkeys-lfu这个留到下文一起探讨,两个算法不一样!

random随机淘汰只需要随机取一些key进行删除,释放内存空间即可;ttl过期时间小先淘汰也可以通过比较ttl的大小,将ttl值小的key进行删除,释放内存空间即可。

那么LRU是怎么实现的呢?Redis又是如何知道哪个key最近被使用了,哪个key最近没有被使用呢?

4、LRU算法实现


我们先用Java的容器实现一个简单的LRU算法,我们使用ConcurrentHashMap做key-value结果存储元素的映射关系,使用ConcurrentLinkedDeque来维持key的访问顺序。

LRU实现代码:

package com.lizba.redis.lru;

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedDeque;

/**

*      LRU简单实现

* @Author: Liziba

* @Date: 2021/9/17 23:47

*/

public class SimpleLru {

/** 数据缓存 */

private ConcurrentHashMap<String, Object> cacheData;

/** 访问顺序记录 */

private ConcurrentLinkedDeque sequence;

/** 缓存容量 */

private int capacity;

public SimpleLru(int capacity) {

this.capacity = capacity;

cacheData = new ConcurrentHashMap(capacity);

sequence = new ConcurrentLinkedDeque();

}

/**

* 设置值

* @param key

* @param value

* @return

*/

public Object setValue(String key, Object value) {

// 判断是否需要进行LRU淘汰

this.maxMemoryHandle();

// 包含则移除元素,新访问的元素一直保存在队列最前面

if (sequence.contains(key)) {

sequence.remove();

}

sequence.addFirst(key);

cacheData.put(key, value);

return value;

}

/**

* 达到最大内存,淘汰最近最少使用的key

*/

private void maxMemoryHandle() {

while (sequence.size() >= capacity) {

String lruKey = sequence.removeLast();

cacheData.remove(lruKey);

System.out.println("key: " + lruKey + “被淘汰!”);

}

}

/**

* 获取访问LRU顺序

* @return

*/

public List getAll() {

return Arrays.asList(sequence.toArray(new String[] {}));

}

}

测试代码:

package com.lizba.redis.lru;

/**

*      测试最近最少使用

* @Author: Liziba

* @Date: 2021/9/18 0:00

*/

public class TestSimpleLru {

public static void main(String[] args) {

SimpleLru lru = new SimpleLru(8);

for (int i = 0; i < 10; i++) {

lru.setValue(i+"", i);

}

System.out.println(lru.getAll());

}

}

测试结果:

标签:Used,maxmemory,Redis,Least,LRU,key,lru,淘汰
来源: https://blog.csdn.net/m0_54852680/article/details/121942740