实现高性能缓存Redis的LRU算法（redis的lru算法）

实现高性能缓存：Redis的LRU算法

随着互联网技术的不断发展，大量的应用都需要使用缓存来提升系统的性能。Redis是一种高性能的缓存系统，它使用了一种叫做LRU（Least Recently Used，最近最少使用）的算法来进行缓存替换。在本篇文章中，我们将介绍Redis的LRU算法，并给出相关的代码实现。

1. LRU算法的基本原理

LRU算法是一种缓存替换算法，它的基本原理是将最近最少使用的数据淘汰掉，从而为新的数据腾出空间。在Redis中，LRU算法是通过维护一个双向链表来实现的。每当一个数据被访问时，它就会被移动到链表的头部。当缓存达到最大容量时，最后一个数据就会被淘汰掉。

2. 代码实现

下面是一个简单的LRU算法实现：

“`python

class Node:

def __init__(self, key=None, value=None):

self.key, self.value = key, value

self.prev, self.next = None, None

class LRUCache:

def __init__(self, capacity):

self.capacity = capacity

self.cache = {}

self.head, self.tl = Node(), Node() # dummy node

self.head.next, self.tl.prev = self.tl, self.head

def get(self, key):

if key not in self.cache:

return -1

node = self.cache[key]

self._remove(node)

self._add(node)

return node.value

def put(self, key, value):

if key in self.cache:

self._remove(self.cache[key])

node = Node(key, value)

self.cache[key] = node

self._add(node)

if len(self.cache) > self.capacity:

node = self.head.next

self._remove(node)

del self.cache[node.key]

def _add(self, node):

last = self.tl.prev

last.next = node

node.prev, node.next = last, self.tl

self.tl.prev = node

def _remove(self, node):

prev, next = node.prev, node.next

prev.next, next.prev = next, prev

这段代码中，我们定义了一个Node类来表示缓存中的数据节点。它有一个prev和next属性来表示它在链表中的前一个和后一个节点。在LRUCache类的构造函数中，我们初始化了一个双向链表，以及两个dummy node：head和tl。head节点作为链表的起点，tl节点作为链表的终点。我们的缓存数据都存储在一个字典cache中，以key-value的形式存储。put方法用于向缓存中添加数据，如果缓存已满，会自动淘汰最少使用的数据。get方法用于根据key获取value，如果key不存在，返回-1。

3. Redis的LRU算法实现

在Redis中，LRU算法并不是一种简单的链表实现，而是使用了一种叫做zip list的数据结构。zip list是一种紧凑的数据结构，可以同时存储多个数据项，并且支持动态扩容和收缩。在Redis的实现中，LRU算法会维护一个小根堆和一个链表。小根堆用于记录所有的数据项及其最后一次被访问的时间戳，链表用于通过时间戳来实现数据的淘汰和插入。

下面是Redis的LRU算法的源码：

```c
struct evictionPoolEntry {
    void *key; /* 存储键 */
    long long idle; /* 空闲时间 */
};

/* 带有超时限制的链表结构 */
typedef struct evictionPoolHeap {
    struct evictionPoolEntry *heap; /* 小根堆 */
    unsigned int used; /* 已使用的节点数量 */
    unsigned int size; /* 数组的节点数量上限 */
} evictionPoolHeap;
typedef struct evictionPool {
    evictionPoolHeap pool; /* 小根堆 */
    unsigned int ttl; /* 超时时间 */
    unsigned int maxBytes; /* 最大内存大小 */
    unsigned int fill; /* 占用的内存大小 */
    int ratio; /* maxBytes / used */
} evictionPool;

/* 淘汰函数 */
void lruCallback(void *p, const void *key, int klen) {
    dict *d = (dict *) p;
    dictDelete(d, key);
}

/* 超时处理函数 */
unsigned int lruIdleTimeHandler(evictionPool *pool) {
    /* 取出当前时间 */
    long long now = mstime();
    /* 取出存活时间最久的节点 */
    struct evictionPoolEntry *entry = &pool->pool.heap[0];
    unsigned int ttl = pool->ttl;
    /* 如果尚未超时，返回剩余时间 */
    if ((now - entry->idle) 
        return (unsigned int) (ttl - (now - entry->idle));
    }
    /* 删除最早的节点 */
    dict *d = cacheDicts[LRU_TYPE_STRINGS];
    int klen = sdslen((sds) entry->key);
    dictDelete(d, entry->key);
    pool->fill -= (entry->key - klen - sizeof(struct evictionPoolEntry));
    /* 重新平衡小根堆 */
    if (pool->pool.used > 1) {
        struct evictionPoolEntry tmp;
        tmp = pool->pool.heap[pool->pool.used - 1];
        pool->pool.used--;
        pool->pool.heap[0] = tmp;
        heapify(pool->pool.heap, pool->pool.used, 0, sizeof(struct evictionPoolEntry), evictionPoolHeapCmp);
    }
    return 0;
}
/* 添加节点到LRU中 */
void *lruInsert(int type, const void *key, int klen, const void *val, int vlen, unsigned int ttl, int fillRatio) {
    /* 取出字典 */
    dict *d = cacheDicts[type];
    /* 创建节点 */
    sds sdsKey = sdsnewlen(key, klen);
    sds valSds = sdsnewlen(val, vlen);
    /* 计算空间大小 */
    size_t size = sdslen(sdsKey) + sdslen(valSds) + sizeof(struct evictionPoolEntry);
    evictionPool *pool = &cachePools[type];
    pool->fill += size;
    /* 进行空间检查 */
    if ((pool->maxBytes > 0) && (pool->fill > pool->maxBytes)) {
        /* 如果空间不足，尝试淘汰一些节点 */
        while ((pool->maxBytes > 0) && (pool->fill > pool->maxBytes) && (pool->pool.used > 0)) {
            lruIdleTimeHandler(pool);
        }
    }
    /* 将节点插入字典中 */
    dictEntry *entry = dictAddOrFind(d, sdsKey);
    void *old = NULL;
    if (entry->v.val != NULL) {
        old = entry->v.val;
        pool->fill -= sdslen((sds) old) + size;
        sdsfree((sds) old);
    }
    entry->v.val = valSds;
    /* 更新小根堆 */
    struct evictionPoolEntry evictEntry = {
            .key = sdsKey,
            .idle = mstime()
    };
    root.string.metadata += size;
    heapPush(&pool->pool, &evictEntry, sizeof(struct evictionPoolEntry));
    /* 进行空间检查 */
    int ratio = pool->fill / pool->maxBytes;
    if (ratio > fillRatio) {
        while ((pool->maxBytes > 0) && (pool->fill > pool->maxBytes) && (pool->pool.used > 0)) {
            lruIdleTimeHandler(pool);
        }
    }
    /* 返回旧值 */
    return old;
}

这段代码是Redis缓存系统中的LRU算法实现。它使用了一种带有超时限制的链表结构来实现LRU算法。在put操作中，当缓存已满时，会通过淘汰掉最早的节点来为新节点腾出空间。在get操作中，每次访问一个节点时，会更新