研究Redis LRU算法的原理与实现（redis的lru原理）

研究Redis LRU算法的原理与实现

Redis是一种开源的，基于内存的，高性能的键值存储系统。它支持多种数据结构，如字符串，哈希表，列表等。LRU（Least Recently Used）算法是Redis中常用的一种淘汰策略，其核心思想是将访问时间最久远的数据淘汰出去，从而保证缓存中的数据是最新的。

Redis中的LRU算法实现方式是通过一个双端链表和一个哈希表来实现的。其中，哈希表记录每个键所对应的节点在链表中的位置；双端链表记录了每个节点的键值对、访问时间等信息。当需要淘汰某个节点时，可以通过链表的头结点或尾结点快速找到需要淘汰的节点。

下面是Redis中LRU算法的实现代码：

typedef struct _dictNode{
    struct _dictNode* prev;
    struct _dictNode* next;
    int time;//最近一次访问的时间
    void* value;
    char* key;
}dictNode;
//双端链表
typedef struct {
    dictNode* head;
    dictNode* tl;
}dictList;

//哈希表
typedef struct {
    dictList* table;
    int size;
}dict;

//LRU缓存
typedef struct {
    dict* hashMap;
    int capacity;//最大容量
}lruCache;

//初始化LRU缓存
void initCache(lruCache* cache, int capacity){
    cache->capacity = capacity;
    cache->hashMap = (dict*)malloc(sizeof(dict));
    cache->hashMap->table = (dictList*)malloc(sizeof(dictList) * capacity);
    cache->hashMap->size = 0;
    for (int i = 0; i 
        cache->hashMap->table[i].head = NULL;
        cache->hashMap->table[i].tl = NULL;
    }
}

//向LRU缓存中加入数据
void addData(lruCache* cache, char* key, void* value) {
    //判断是否已经在缓存中
    dictNode* node = findData(cache, key);
    if (node) {
        //如果已经在缓存中，则更新访问时间
        node->time = time(NULL);
        return;
    }
    //如果容量不足，则淘汰链表头部的数据
    if (cache->hashMap->size == cache->capacity) {
        evictData(cache);
    }
    //将新节点加入到链表尾部
    dictNode* newNode = (dictNode*)malloc(sizeof(dictNode));
    newNode->key = key;
    newNode->value = value;
    newNode->time = time(NULL);
    newNode->prev = NULL;
    newNode->next = NULL;
    dictList* list = &cache->hashMap->table[hash(key)];
    if (list->head == NULL) {
        list->head = newNode;
    }
    else {
        list->tl->next = newNode;
        newNode->prev = list->tl;
    }
    list->tl = newNode;
    cache->hashMap->size++;
}

//从LRU缓存中获取数据
void* getData(lruCache* cache, char* key) {
    //查找节点
    dictNode* node = findData(cache, key);
    if (node) {
        //更新访问时间
        node->time = time(NULL);
        return node->value;
    }
    return NULL;
}

//从LRU缓存中删除数据
void deleteData(lruCache* cache, char* key) {
    dictNode* node = findData(cache, key);
    if (node) {
        //从链表中删除节点
        if (node->prev) {
            node->prev->next = node->next;
        }
        else {
            dictList* list = &cache->hashMap->table[hash(key)];
            list->head = node->next;
        }
        if (node->next) {
            node->next->prev = node->prev;
        }
        else {
            dictList* list = &cache->hashMap->table[hash(key)];
            list->tl = node->prev;
        }
        //释放节点内存
        free(node->key);
        free(node);
        cache->hashMap->size--;
    }
}

//查找LRU缓存中的节点
dictNode* findData(lruCache* cache, char* key) {
    dictList* list = &cache->hashMap->table[hash(key)];
    for (dictNode* node = list->head; node != NULL; node = node->next) {
        if (strcmp(node->key, key) == 0) {
            return node;
        }
    }
    return NULL;
}
//淘汰最近最少使用的数据
void evictData(lruCache* cache) {
    dictList* list = NULL;
    dictNode* node = NULL;
    time_t minTime = time(NULL);
    //遍历哈希表，找到访问时间最早的数据
    for (int i = 0; i capacity; i++) {
        list = &cache->hashMap->table[i];
        for (node = list->head; node != NULL; node = node->next) {
            if (node->time 
                minTime = node->time;
            }
        }
    }
    //从链表中删除节点
    for (int i = 0; i capacity; i++) {
        list = &cache->hashMap->table[i];
        node = list->head;
        while (node) {
            dictNode* next = node->next;
            if (node->time == minTime) {
                deleteData(cache, node->key);
                return;
            }
            node = next;
        }
    }
}
int mn() {
    //初始化LRU缓存
    lruCache cache;
    initCache(&cache, 3);
    //向LRU缓存中加入数据
    addData(&cache, "key1", "value1");
    addData(&cache, "key2", "value2");
    addData(&cache, "key3", "value3");
    //输出LRU缓存中的数据
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key1"));
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key2"));
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key3"));
    //向LRU缓存中加入超出容量的数据，触发淘汰
    addData(&cache, "key4", "value4");
    //输出LRU缓存中的数据
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key1"));
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key2"));
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key3"));
    printf("get data: %s\n", (char*)getData(&cache, "key4"));
    return 0;
}

该代码实现了一个简单的LRU缓存，可以通过调整缓存容量和加入的数据来观察LRU算法的淘汰效果。通过这个实现，我们可以更加深入地理解Redis中LRU算法的实现原理。