《Redis精通系列》|Redis精通系列——LFU算法详述(Least Frequently Used - 最不经常使用)
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??《Redis精通系列》??
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目录
1、简介
2、实现方式
2.1 LRU实现方式
2.2 LFU实现方式
3、LFU使用
3.1 配置文件开启LFU淘汰算法
1、简介 LRU有一个明显的缺点，它无法正确的表示一个Key的热度，如果一个key从未被访问过，仅仅发生内存淘汰的前一会儿被用户访问了一下，在LRU算法中这会被认为是一个热key。
例如如下图，keyA与keyB同时被set到Redis中，在内存淘汰发生之前，keyA被频繁的访问，而keyB只被访问了一次，但是这次访问的时间比keyA的任意一次访问时间都更接近内存淘汰触发的时间，如果keyA与keyB均被Redis选中进行淘汰，keyA将被优先淘汰。我想大家都不太希望keyA被淘汰吧，那么有没有更好的的内存淘汰机制呢？当然有，那就是LFU。
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LFU(Least Frequently Used)是Redis 4.0 引入的淘汰算法，它通过key的访问频率比较来淘汰key，重点突出的是Frequently Used。
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LRU与LFU的区别：
- LRU -> Recently Used，根据最近一次访问的时间比较
- LFU -> Frequently Used，根据key的访问频率比较
- volatile-lfu：对有过期时间的key采用LFU淘汰算法
- allkeys-lfu：对全部key采用LFU淘汰算法
Redis对象头的内存结构：
typedef struct redisObject {
unsigned type:4;
// 4 bits 对象的类型（zset、set、hash等）
unsigned encoding:4;
// 4 bits 对象的存储方式（ziplist、intset等）
unsigned lru:24;
// 24bits 记录对象的访问信息
int refcount;
// 4 bytes 引用计数
void *ptr;
// 8 bytes （64位操作系统），指向对象具体的存储地址/对象body
}
Redis对象头中的lru字段，在LRU模式下和LFU模式下使用方式并不相同。
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2.1 LRU实现方式
在LRU模式，lru字段存储的是key被访问时Redis的时钟server.lrulock（Redis为了保证核心单线程服务性能，缓存了Unix操作系统时钟，默认每毫秒更新一次，缓存的值是Unix时间戳取模2^24）。当key被访问的时候，Redis会更新这个key的对象头中lru字段的值。
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。
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用Java代码演示一个简单的Redis-LRU算法：
- Redis对象头
package com.lizba.redis.lru;
/**
* *Redis对象头
*
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/22 22:40
*/
public class RedisHead {/** 时间 */
private Long lru;
/** 具体数据 */
private Object body;
public RedisHead setLru(Long lru) {
this.lru = lru;
return this;
}public RedisHead setBody(Object body) {
this.body = body;
return this;
}public Long getLru() {
return lru;
}public Object getBody() {
return body;
}}
- Redis LRU实现代码
package com.lizba.redis.lru;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.stream.Collectors;
/**
* * Redis中LRU算法的实现demo
*
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/22 22:36
*/
public class RedisLruDemo {/**
* 缓存容器
*/
private ConcurrentHashMap cache;
/**
* 初始化大小
*/
private int initialCapacity;
public RedisLruDemo(int initialCapacity) {
this.initialCapacity = initialCapacity;
this.cache = new ConcurrentHashMap<>(initialCapacity);
;
}/**
* 设置key/value 设置的时候更新LRU
*
* @param key
* @param body
*/
public void set(String key, Object body) {
// 触发LRU淘汰
synchronized (RedisLruDemo.class) {
if (!cache.containsKey(key) && cache.size() >= initialCapacity) {
this.flushLruKey();
}
}
RedisHead obj = this.getRedisHead().setBody(body).setLru(System.currentTimeMillis());
cache.put(key, obj);
}/**
* 获取key，存在则更新LRU
*
* @param key
* @return
*/
public Object get(String key) {RedisHead result = null;
if (cache.containsKey(key)) {
result = cache.get(key);
result.setLru(System.currentTimeMillis());
}return result;
}/**
* 清除LRU key
*/
private void flushLruKey() {List sortData = https://www.it610.com/article/cache.keySet()
.stream()
.sorted(Comparator.comparing(key -> cache.get(key).getLru()))
.collect(Collectors.toList());
String removeKey = sortData.get(0);
System.out.println( "淘汰 -> " + "lru : " + cache.get(removeKey).getLru() + " body : " + cache.get(removeKey).getBody());
cache.remove(removeKey);
if (cache.size() >= initialCapacity) {
this.flushLruKey();
}
return;
}/**
*获取所有数据测试用
*
* @return
*/
public List getAll() {
return cache.keySet().stream().map(key -> cache.get(key)).collect(Collectors.toList());
}private RedisHead getRedisHead() {
return new RedisHead();
}}
- 测试代码
package com.lizba.redis.lru;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* *测试LRU
*
*
* @Author: Liziba
* @Date: 2021/9/22 22:51
*/
public class TestRedisLruDemo {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {RedisLruDemo demo = new RedisLruDemo(10);
// 先加入10个key，此时cache达到容量，下次加入会淘汰key
for (int i = 0;
i < 10;
i++) {
demo.set(i + "", i);
}
// 随机访问前十个key，这样可以保证下次加入时随机淘汰
for (int i = 0;
i < 20;
i++) {
int nextInt = new Random().nextInt(10);
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
demo.get(nextInt + "");
}
// 再次添加5个key，此时每次添加都会触发淘汰
for (int i = 10;
i < 15;
i++) {
demo.set(i + "", i);
}System.out.println("-------------------------------------------");
demo.getAll().forEach( redisHead -> System.out.println("剩余 -> " + "lru : " + redisHead.getLru() + " body : " + redisHead.getBody()));
}}
- 测试结果
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2.2 LFU实现方式
在LFU模式下，Redis对象头的24bit lru字段被分成两段来存储，高16bit存储ldt(Last Decrement Time)，低8bit存储logc(Logistic Counter)。
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2.2.1 ldt(Last Decrement Time)
高16bit用来记录最近一次计数器降低的时间，由于只有8bit，存储的是Unix分钟时间戳取模2^16，16bit能表示的最大值为65535（65535/24/60≈45.5），大概45.5天会折返（折返指的是取模后的值重新从0开始）。
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Last Decrement Time计算的算法源码：
/* Return the current time in minutes, just taking the least significant
* 16 bits. The returned time is suitable to be stored as LDT (last decrement
* time) for the LFU implementation. */
// server.unixtime是Redis缓存的Unix时间戳
// 可以看出使用的Unix的分钟时间戳，取模2^16
unsigned long LFUGetTimeInMinutes(void) {
return (server.unixtime/60) & 65535;
}/* Given an object last access time, compute the minimum number of minutes
* that elapsed since the last access. Handle overflow (ldt greater than
* the current 16 bits minutes time) considering the time as wrapping
* exactly once. */
unsigned long LFUTimeElapsed(unsigned long ldt) {
// 获取系统当前的LFU time
unsigned long now = LFUGetTimeInMinutes();
// 如果now >= ldt 直接取差值
if (now >= ldt) return now-ldt;
// 如果now < ldt 增加上65535
// 注意Redis 认为折返就只有一次折返，多次折返也是一次，我思考了很久感觉这个应该是可以接受的，本身Redis的淘汰算法就带有随机性
return 65535-ldt+now;
}
2.2.2 logc(Logistic Counter)
低8位用来记录访问频次，8bit能表示的最大值为255，logc肯定无法记录真实的Rediskey的访问次数，其实从名字可以看出存储的是访问次数的对数值，每个新加入的key的logc初始值为5（LFU_INITI_VAL），这样可以保证新加入的值不会被首先选中淘汰；logc每次key被访问时都会更新；此外，logc会随着时间衰减。
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2.2.3 logc 算法调整
redis.conf 提供了两个配置项，用于调整LFU的算法从而控制Logistic Counter的增长和衰减。
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- lfu-log-factor 用于调整Logistic Counter的增长速度，lfu-log-factor值越大，Logistic Counter增长越慢。
/* Logarithmically increment a counter. The greater is the current counter value
* the less likely is that it gets really implemented. Saturate it at 255. */
uint8_t LFULogIncr(uint8_t counter) {
// Logistic Counter最大值为255
if (counter == 255) return 255;
// 取一个0~1的随机数r
double r = (double)rand()/RAND_MAX;
// counter减去LFU_INIT_VAL （LFU_INIT_VAL为每个key的Logistic Counter初始值，默认为5）
double baseval = counter - LFU_INIT_VAL;
// 如果衰减之后已经小于5了，那么baseval < 0取0
if (baseval < 0) baseval = 0;
// lfu-log-factor在这里被使用
// 可以看出如果lfu_log_factor的值越大，p越小
// r < p的概率就越小，Logistic Counter增加的概率就越小（因此lfu_log_factor越大增长越缓慢）
double p = 1.0/(baseval*server.lfu_log_factor+1);
if (r < p) counter++;
return counter;
}
如下是官网提供lfu-log-factor在不同值下，key随着访问次数的增加的Logistic Counter变化情况的数据：
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- lfu-decay-time 用于调整Logistic Counter的衰减速度，它是一个以分钟为单位的数值，默认值为1,；lfu-decay-time值越大，衰减越慢。
/* If the object decrement time is reached decrement the LFU counter but
* do not update LFU fields of the object, we update the access time
* and counter in an explicit way when the object is really accessed.
* And we will times halve the counter according to the times of
* elapsed time than server.lfu_decay_time.
* Return the object frequency counter.
*
* This function is used in order to scan the dataset for the best object
* to fit: as we check for the candidate, we incrementally decrement the
* counter of the scanned objects if needed. */
unsigned long LFUDecrAndReturn(robj *o) {
// 获取lru的高16位，也就是ldt
unsigned long ldt = o->lru >> 8;
// 获取lru的低8位，也就是logc
unsigned long counter = o->lru & 255;
// 根据配置的lfu-decay-time计算Logistic Counter需要衰减的值
unsigned long num_periods = server.lfu_decay_time ? LFUTimeElapsed(ldt) / server.lfu_decay_time : 0;
if (num_periods)
counter = (num_periods > counter) ? 0 : counter - num_periods;
return counter;
}
2.2.4 LFU 优化
LFU 与 LRU 有一个共同点，当内存达到max_memory时，选择key是随机抓取的，因此Redis为了使这种随机性更加准确，设计了一个淘汰池，这个淘汰池对于LFU和LRU算的都适应，只是淘汰池的排序算法有区别而已。
Redis 3.0就对这一块进行了优化（来自redis.io）：
文章图片
3、LFU使用 3.1 配置文件开启LFU淘汰算法
修改redis.conf配置文件，设置maxmemory-policy volatile-lfu/allkeys-lfu
文章图片
重启Redis，连接客户端通过info指令查看maxmemory_policy的配置信息
文章图片
通过object freq key 获取对象的LFU的Logistic Counter值
文章图片
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