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LRU 缓存置换算法

满小茂
 满小茂
发布于 2016/01/13 10:48
字数 3021
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 1.LRU

1.1. 原理

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。

1.2. 实现

最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:

1. 新数据插入到链表头部;

2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;

3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。

1.3. 分析

【命中率】

当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。

【复杂度】

实现简单。

【代价】

命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。



2. LRU-K

2.1. 原理

LRU-K中的K代表最近使用的次数,因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题,其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

2.2. 实现

相比LRU,LRU-K需要多维护一个队列,用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候,才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时,LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下:


1. 数据第一次被访问,加入到访问历史列表;

2. 如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问,则按照一定规则(FIFO,LRU)淘汰;

3. 当访问历史队列中的数据访问次数达到K次后,将数据索引从历史队列删除,将数据移到缓存队列中,并缓存此数据,缓存队列重新按照时间排序;

4. 缓存数据队列中被再次访问后,重新排序;

5. 需要淘汰数据时,淘汰缓存队列中排在末尾的数据,即:淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。

LRU-K具有LRU的优点,同时能够避免LRU的缺点,实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择,LRU-3或者更大的K值命中率会高,但适应性差,需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。


2.3. 分析

【命中率】

LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。

【复杂度】

LRU-K队列是一个优先级队列,算法复杂度和代价比较高。

【代价】

由于LRU-K还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象,因此内存消耗会比LRU要多;当数据量很大的时候,内存消耗会比较可观。

LRU-K需要基于时间进行排序(可以需要淘汰时再排序,也可以即时排序),CPU消耗比LRU要高。

3. Two queues(2Q)

3.1. 原理

Two queues(以下使用2Q代替)算法类似于LRU-2,不同点在于2Q将LRU-2算法中的访问历史队列(注意这不是缓存数据的)改为一个FIFO缓存队列,即:2Q算法有两个缓存队列,一个是FIFO队列,一个是LRU队列。

3.2. 实现

当数据第一次访问时,2Q算法将数据缓存在FIFO队列里面,当数据第二次被访问时,则将数据从FIFO队列移到LRU队列里面,两个队列各自按照自己的方法淘汰数据。详细实现如下:


1. 新访问的数据插入到FIFO队列;

2. 如果数据在FIFO队列中一直没有被再次访问,则最终按照FIFO规则淘汰;

3. 如果数据在FIFO队列中被再次访问,则将数据移到LRU队列头部;

4. 如果数据在LRU队列再次被访问,则将数据移到LRU队列头部;

5. LRU队列淘汰末尾的数据。

 

注:上图中FIFO队列比LRU队列短,但并不代表这是算法要求,实际应用中两者比例没有硬性规定。

3.3. 分析

【命中率】

2Q算法的命中率要高于LRU。

【复杂度】

需要两个队列,但两个队列本身都比较简单。

【代价】

FIFO和LRU的代价之和。

2Q算法和LRU-2算法命中率类似,内存消耗也比较接近,但对于最后缓存的数据来说,2Q会减少一次从原始存储读取数据或者计算数据的操作。

4. Multi Queue(MQ)

4.1. 原理

MQ算法根据访问频率将数据划分为多个队列,不同的队列具有不同的访问优先级,其核心思想是:优先缓存访问次数多的数据。

4.2. 实现

MQ算法将缓存划分为多个LRU队列,每个队列对应不同的访问优先级。访问优先级是根据访问次数计算出来的,例如

详细的算法结构图如下,Q0,Q1....Qk代表不同的优先级队列,Q-history代表从缓存中淘汰数据,但记录了数据的索引和引用次数的队列:

如上图,算法详细描述如下:

1. 新插入的数据放入Q0;

2. 每个队列按照LRU管理数据;

3. 当数据的访问次数达到一定次数,需要提升优先级时,将数据从当前队列删除,加入到高一级队列的头部;

4. 为了防止高优先级数据永远不被淘汰,当数据在指定的时间里访问没有被访问时,需要降低优先级,将数据从当前队列删除,加入到低一级的队列头部;

5. 需要淘汰数据时,从最低一级队列开始按照LRU淘汰;每个队列淘汰数据时,将数据从缓存中删除,将数据索引加入Q-history头部;

6. 如果数据在Q-history中被重新访问,则重新计算其优先级,移到目标队列的头部;

7. Q-history按照LRU淘汰数据的索引。

4.3. 分析

【命中率】

MQ降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。

【复杂度】

MQ需要维护多个队列,且需要维护每个数据的访问时间,复杂度比LRU高。

【代价】

MQ需要记录每个数据的访问时间,需要定时扫描所有队列,代价比LRU要高。

注:虽然MQ的队列看起来数量比较多,但由于所有队列之和受限于缓存容量的大小,因此这里多个队列长度之和和一个LRU队列是一样的,因此队列扫描性能也相近。


5. LRU类算法对比

由于不同的访问模型导致命中率变化较大,此处对比仅基于理论定性分析,不做定量分析。

对比点    对比

命中率    LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU

复杂度   LRU-2 > MQ(2) > 2Q > LRU

代价      LRU-2  > MQ(2) > 2Q > LRU



实际应用中需要根据业务的需求和对数据的访问情况进行选择,并不是命中率越高越好。例如:虽然LRU看起来命中率会低一些,且存在”缓存污染“的问题,但由于其简单和代价小,实际应用中反而应用更多。 

java中最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可

如果你去看LinkedHashMap的源码可知,LRU算法是通过双向链表来实现,当某个位置被命中,通过调整链表的指向将该位置调整到头位置,新加入的内容直接放在链表头,如此一来,最近被命中的内容就向链表头移动,需要替换时,链表最后的位置就是最近最少使用的位置。


基于双链表 的LRU实现:

  传统意义的LRU算法是为每一个Cache对象设置一个计数器,每次Cache命中则给计数器+1,而Cache用完,需要淘汰旧内容,放置新内容时,就查看所有的计数器,并将最少使用的内容替换掉。

   它的弊端很明显,如果Cache的数量少,问题不会很大, 但是如果Cache的空间过大,达到10W或者100W以上,一旦需要淘汰,则需要遍历所有计算器,其性能与资源消耗是巨大的。效率也就非常的慢了。

     它的原理: 将Cache的所有位置都用双连表连接起来,当一个位置被命中之后,就将通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入的Cache直接加到链表头中。

     这样,在多次进行Cache操作后,最近被命中的,就会被向链表头方向移动,而没有命中的,而想链表后面移动,链表尾则表示最近最少使用的Cache。

    当需要替换内容时候,链表的最后位置就是最少被命中的位置,我们只需要淘汰链表最后的部分即可。

  上面说了这么多的理论, 下面用代码来实现一个LRU策略的缓存。

public class LRUCache {
	/**
	 * 链表节点
	 * @author Administrator
	 *
	 */
	class CacheNode {
		CacheNode prev;//前一节点
		CacheNode next;//后一节点
		Object value;//值
		Object key;//键
		CacheNode() {
		}
	}
	public LRUCache(int i) {
		currentSize = 0;
		cacheSize = i;
		nodes = new Hashtable(i);//缓存容器
	}
	
	/**
	 * 获取缓存中对象
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Object get(Object key) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		if (node != null) {
			moveToHead(node);
			return node.value;
		} else {
			return null;
		}
	}
	
	/**
	 * 添加缓存
	 * @param key
	 * @param value
	 */
	public void put(Object key, Object value) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		
		if (node == null) {
			//缓存容器是否已经超过大小.
			if (currentSize >= cacheSize) {
				if (last != null)//将最少使用的删除
					nodes.remove(last.key);
				removeLast();
			} else {
				currentSize++;
			}
			
			node = new CacheNode();
		}
		node.value = value;
		node.key = key;
		//将最新使用的节点放到链表头,表示最新使用的.
		moveToHead(node);
		nodes.put(key, node);
	}
	/**
	 * 将缓存删除
	 * @param key
	 * @return
	 */
	public Object remove(Object key) {
		CacheNode node = (CacheNode) nodes.get(key);
		if (node != null) {
			if (node.prev != null) {
				node.prev.next = node.next;
			}
			if (node.next != null) {
				node.next.prev = node.prev;
			}
			if (last == node)
				last = node.prev;
			if (first == node)
				first = node.next;
		}
		return node;
	}
	public void clear() {
		first = null;
		last = null;
	}
	/**
	 * 删除链表尾部节点
	 *  表示 删除最少使用的缓存对象
	 */
	private void removeLast() {
		//链表尾不为空,则将链表尾指向null. 删除连表尾(删除最少使用的缓存对象)
		if (last != null) {
			if (last.prev != null)
				last.prev.next = null;
			else
				first = null;
			last = last.prev;
		}
	}
	
	/**
	 * 移动到链表头,表示这个节点是最新使用过的
	 * @param node
	 */
	private void moveToHead(CacheNode node) {
		if (node == first)
			return;
		if (node.prev != null)
			node.prev.next = node.next;
		if (node.next != null)
			node.next.prev = node.prev;
		if (last == node)
			last = node.prev;
		if (first != null) {
			node.next = first;
			first.prev = node;
		}
		first = node;
		node.prev = null;
		if (last == null)
			last = first;
	}
	private int cacheSize;
	private Hashtable nodes;//缓存容器
	private int currentSize;
	private CacheNode first;//链表头
	private CacheNode last;//链表尾
}


LRU算法在Redis中的应用 

LRU是Cache服务中最常用的淘汰算法,经典的实现为Hash+双链表,可以保证数据访问和淘汰的期望复杂度为O(1).但是该算法有两个问题:双链表指针开销大;多线程不友好,即使是读也要加锁来修改链表的指针,将最近访问的节点提到队首.Redis的这个近似LRU算法非常有启发意义。

 Redis最主要的做法就是:不维护双链表,只是每个Object维护一个相对的时间,淘汰时,随机取3个或者更多的,找到最老的进行淘汰.不量节省了双链表的指针开销,读时还不用加锁.虽不能保证一定淘汰最老的,但倾向于淘汰偏老的对象, 经过我们线上的实测:和标准的LRU对比,命中率的损失非常小, 效果不错。


本文转载自:http://flychao88.iteye.com/blog/1977653

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