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簡單理解Redis的LRU快取淘汰演演算法實現

2022-03-09 19:00:57
本篇文章給大家帶來了關於中的相關知識，其中主要介紹了Redis的LRU快取淘汰演演算法實現相關問題，LRU會使用一個連結串列維護快取中每個資料的存取情況，並根據資料的實時存取，調整資料在連結串列中的位置，希望對大家有幫助。

推薦學習：

1 標準LRU的實現原理

LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），經典快取演演算法。

LRU會使用一個連結串列維護快取中每個資料的存取情況，並根據資料的實時存取，調整資料在連結串列中的位置，然後通過資料在連結串列中的位置，表示資料是最近剛存取的，還是已有段時間未存取。

LRU會把鏈頭、尾分別設為MRU端和LRU端：

  • MRU，Most Recently Used 縮寫，表示此處資料剛被存取
  • LRU端，此處資料最近最少被存取的資料

LRU可分成如下情況：

  • case1：當有新資料插入，LRU會把該資料插入到鏈首，同時把原來連結串列頭部的資料及其之後的資料，都向尾部移動一位
  • case2：當有資料剛被存取一次後，LRU會把該資料從它在連結串列中當前位置，移動到鏈首。把從連結串列頭部到它當前位置的其他資料，都向尾部移動一位
  • case3：當連結串列長度無法再容納更多資料，再有新資料插入，LRU去除連結串列尾部的資料，這也相當於將資料從快取中淘汰掉

case2圖解：連結串列長度為5，從連結串列頭部到尾部儲存的資料分別是5，33，9，10，8。假設資料9被存取一次，則9就會被移動到連結串列頭部，同時，資料5和33都要向連結串列尾部移動一位。

所以若嚴格按LRU實現，假設Redis儲存的資料較多，還要在程式碼中實現：

  • 為Redis使用最大記憶體時，可容納的所有資料維護一個連結串列

    需額外記憶體空間來儲存連結串列

  • 每當有新資料插入或現有資料被再次存取，需執行多次連結串列操作

    在存取資料的過程中，讓Redis受到資料移動和連結串列操作的開銷影響

最終導致降低Redis存取效能。

所以，無論是為節省記憶體 or 保持Redis高效能，Redis並未嚴格按LRU基本原理實現，而是提供了一個近似LRU演演算法實現。

2 Redis的近似LRU演演算法實現

Redis的記憶體淘汰機制是如何啟用近似LRU演演算法的？redis.conf中的如下設定引數：

  • maxmemory，設定Redis server可使用的最大記憶體容量，一旦server使用實際記憶體量超出該閾值，server會根據maxmemory-policy設定策略，執行記憶體淘汰操作

  • maxmemory-policy，設定Redis server記憶體淘汰策略，包括近似LRU、LFU、按TTL值淘汰和隨機淘汰等

所以，一旦設定maxmemory選項，且將maxmemory-policy配為allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被啟用。allkeys-lru和volatile-lru都會使用近似LRU淘汰資料，區別在於：

  • allkeys-lru是在所有的KV對中篩選將被淘汰的資料
  • volatile-lru在設定了TTL的KV對中篩選將被淘汰資料

Redis如何實現近似LRU演演算法的呢？

  • 全域性LRU時鐘值的計算

    如何計算全域性LRU時鐘值的，以用來判斷資料存取的時效性

  • 鍵值對LRU時鐘值的初始化與更新

    哪些函數中對每個鍵值對對應的LRU時鐘值，進行初始化與更新

  • 近似LRU演演算法的實際執行

    如何執行近似LRU演演算法，即何時觸發資料淘汰，以及實際淘汰的機制實現

2.1 全域性LRU時鐘值的計算

近似LRU演演算法仍需區分不同資料的存取時效性，即Redis需知道資料的最近一次存取時間。因此，有了LRU時鐘：記錄資料每次存取的時間戳。

Redis對每個KV對中的V，會使用個redisObject結構體儲存指向V的指標。那redisObject除記錄值的指標，還會使用24 bits儲存LRU時鐘資訊，對應的是lru成員變數。這樣，每個KV對都會把它最近一次被存取的時間戳，記錄在lru變數。

redisObject定義包含lru成員變數的定義：

每個KV對的LRU時鐘值是如何計算的？Redis Server使用一個範例級別的全域性LRU時鐘，每個KV對的LRU time會根據全域性LRU時鐘進行設定。

這全域性LRU時鐘儲存在Redis全域性變數server的成員變數lruclock

當Redis Server啟動後，呼叫initServerConfig初始化各項引數時，會呼叫getLRUClock設定lruclock的值：

於是，就得注意，**若一個資料前後兩次存取的時間間隔＜1s，那這兩次存取的時間戳就是一樣的！**因為LRU時鐘精度就是1s，它無法區分間隔小於1秒的不同時間戳！

getLRUClock函數將獲得的UNIX時間戳，除以LRU_CLOCK_RESOLUTION後，就得到了以LRU時鐘精度來計算的UNIX時間戳，也就是當前的LRU時鐘值。

getLRUClock會把LRU時鐘值和宏定義LRU_CLOCK_MAX（LRU時鐘能表示的最大值）做與運算。

所以預設情況下，全域性LRU時鐘值是以1s為精度計算得UNIX時間戳，且是在initServerConfig中進行的初始化。

那Redis Server執行過程中，全域性LRU時鐘值是如何更新的？和Redis Server在事件驅動框架中，定期執行的時間事件所對應的serverCron有關。

serverCron作為時間事件的回撥函數，本身會週期性執行，其頻率值由redis.conf的hz設定項決定，預設值10，即serverCron函數會每100ms（1s/10 = 100ms）執行一次。serverCron中，全域性LRU時鐘值就會按該函數執行頻率，定期呼叫getLRUClock進行更新：

這樣，每個KV對就能從全域性LRU時鐘獲取最新存取時間戳。

對於每個KV對，它對應的redisObject.lru在哪些函數進行初始化和更新的呢？

2.2 鍵值對LRU時鐘值的初始化與更新

對於一個KV對，其LRU時鐘值最初是在這KV對被建立時，進行初始化設定的，這初始化操作在createObject函數中呼叫，當Redis要建立一個KV對，就會呼叫該函數。

createObject除了會給redisObject分配記憶體空間，還會根據maxmemory_policy設定，初始化設定redisObject.lru。

  • 若maxmemory_policy=LFU，則lru變數值會被初始化設定為LFU演演算法的計算值
  • maxmemory_policy≠LFU，則createObject呼叫LRU_CLOCK設定lru值，即KV對對應的LRU時鐘值。

LRU_CLOCK返回當前全域性LRU時鐘值。因為一個KV對一旦被建立，就相當於有了次存取，其對應LRU時鐘值就表示了它的存取時間戳：

那一個KV對的LRU時鐘值又是何時再被更新？

只要一個KV對被存取，其LRU時鐘值就會被更新！而當一個KV對被存取時，存取操作最終都會呼叫lookupKey。

lookupKey會從全域性雜湊表中查詢要存取的KV對。若該KV對存在，則lookupKey會根據maxmemory_policy的設定值，來更新鍵值對的LRU時鐘值，也就是它的存取時間戳。

而當maxmemory_policy沒有設定為LFU策略時，lookupKey函數就會呼叫LRU_CLOCK函數，來獲取當前的全域性LRU時鐘值，並將其賦值給鍵值對的redisObject結構體中的lru變數

這樣，每個KV對一旦被存取，就能獲得最新的存取時間戳。但你可能好奇：這些存取時間戳最終是如何被用於近似LRU演演算法進行資料淘汰的？

2.3 近似LRU演演算法的實際執行

Redis之所以實現近似LRU，是為減少記憶體資源和操作時間上的開銷。

2.3.1 何時觸發演演算法執行？

近似LRU主要邏輯在performEvictions。

performEvictions被evictionTimeProc呼叫，而evictionTimeProc函數又是被processCommand呼叫。

processCommand，Redis處理每個命令時都會呼叫：

然後，isSafeToPerformEvictions還會再次根據如下條件判斷是否繼續執行performEvictions：

一旦performEvictions被呼叫，且maxmemory-policy被設定為allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被觸發執行了。

2.3.2 近似LRU具體執行過程

執行可分成如下步驟：

2.3.2.1 判斷當前記憶體使用情況

呼叫getMaxmemoryState評估當前記憶體使用情況，判斷當前Redis Server使用記憶體容量是否超過maxmemory設定值。

若未超過maxmemory，則返回C_OK，performEvictions也會直接返回。

getMaxmemoryState評估當前記憶體使用情況的時候，若發現已用記憶體超出maxmemory，會計算需釋放的記憶體量。這個釋放記憶體大小=已使用記憶體量-maxmemory。

但已使用記憶體量並不包括用於主從複製的複製緩衝區大小，這是getMaxmemoryState通過呼叫freeMemoryGetNotCountedMemory計算的。

而若當前Server使用的記憶體量超出maxmemory上限，則performEvictions會執行while迴圈淘汰資料釋放記憶體。

為淘汰資料，Redis定義陣列EvictionPoolLRU，儲存待淘汰的候選KV對，元素型別是evictionPoolEntry結構體，儲存了待淘汰KV對的空閒時間idle、對應K等資訊：

這樣，Redis Server在執行initSever進行初始化時，會呼叫evictionPoolAlloc為EvictionPoolLRU陣列分配記憶體空間，該陣列大小由EVPOOL_SIZE決定，預設可儲存16個待淘汰的候選KV對。

performEvictions在淘汰資料的迴圈流程中，就會更新這個待淘汰的候選KV對集合，即EvictionPoolLRU陣列。

2.3.2.2 更新待淘汰的候選KV對集合

performEvictions呼叫evictionPoolPopulate，其會先呼叫dictGetSomeKeys，從待取樣雜湊表隨機獲取一定數量K：

  1. dictGetSomeKeys取樣的雜湊表，由maxmemory_policy設定項決定：
    • 若maxmemory_policy=allkeys_lru，則待取樣雜湊表是Redis Server的全域性雜湊表，即在所有KV對中取樣
    • 否則，待取樣雜湊表就是儲存著設定了TTL的K的雜湊表。

  1. dictGetSomeKeys取樣的K的數量由設定項maxmemory-samples決定，預設5：

於是，dictGetSomeKeys返回取樣的KV對集合。evictionPoolPopulate根據實際取樣到的KV對數量count，執行迴圈：呼叫estimateObjectIdleTime計算在取樣集合中的每一個KV對的空閒時間：

接著，evictionPoolPopulate遍歷待淘汰的候選KV對集合，即EvictionPoolLRU陣列，嘗試把取樣的每個KV對插入EvictionPoolLRU陣列，取決於如下條件之一：

  1. 能在陣列中找到一個尚未插入KV對的空位
  2. 能在陣列中找到一個KV對的空閒時間＜取樣KV對的空閒時間

有一成立，evictionPoolPopulate就能把取樣KV對插入EvictionPoolLRU陣列。等所有取樣鍵值對都處理完後，evictionPoolPopulate函數就完成對待淘汰候選鍵值對集合的更新了。

接下來，performEvictions開始選擇最終被淘汰的KV對。

2.3.2.3 選擇被淘汰的KV對並刪除

因evictionPoolPopulate已更新EvictionPoolLRU陣列，且該陣列裡的K，是按空閒時間從小到大排好序了。所以，performEvictions遍歷一次EvictionPoolLRU陣列，從陣列的最後一個K開始選擇，若選到的K非空，就把它作為最終淘汰的K。

該過程執行邏輯：

一旦選到被淘汰的K，performEvictions就會根據Redis server的惰性刪除設定，執行同步刪除或非同步刪除：

至此，performEvictions就淘汰了一個K。若此時釋放的記憶體空間還不夠，即沒有達到待釋放空間，則performEvictions還會重複執行前面所說的更新待淘汰候選KV對集合、選擇最終淘汰K的過程，直到滿足待釋放空間的大小要求。

performEvictions流程：

近似LRU演演算法並未使用耗時且耗空間的連結串列，而使用固定大小的待淘汰資料集合，每次隨機選擇一些K加入待淘汰資料集合。

最後，按待淘汰集合中K的空閒時間長度，刪除空閒時間最長的K。

總結

根據LRU演演算法的基本原理，發現若嚴格按基本原理實現LRU演演算法，則開發的系統就需要額外記憶體空間儲存LRU連結串列，系統執行時也會受到LRU連結串列操作的開銷影響。

而Redis的記憶體資源和效能都很重要，所以Redis實現近似LRU演演算法：

  • 首先是設定了全域性LRU時鐘，並在KV對建立時獲取全域性LRU時鐘值作為存取時間戳，及在每次存取時獲取全域性LRU時鐘值，更新存取時間戳
  • 然後，當Redis每處理一個命令，都呼叫performEvictions判斷是否需釋放記憶體。若已使用記憶體超出maxmemory，則隨機選擇一些KV對，組成待淘汰候選集合，並根據它們的存取時間戳，選出最舊資料淘汰

一個演演算法的基本原理和演演算法的實際執行，在系統開發中會有一定折中，需綜合考慮所開發的系統，在資源和效能方面的要求，以避免嚴格按照演演算法實現帶來的資源和效能開銷。

推薦學習：

以上就是簡單理解Redis的LRU快取淘汰演演算法實現的詳細內容，更多請關注TW511.COM其它相關文章！