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Redis采用LRF淘汰策略優(yōu)化內(nèi)存占用
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Redis（Remote Dictionary Server）是一款高性能的開源內(nèi)存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲系統(tǒng)，也被稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫。由于Redis采用內(nèi)存存儲，所以需要優(yōu)化內(nèi)存占用，以應(yīng)對大數(shù)據(jù)量的業(yè)務(wù)場景。其中，LRU（Least Recently Used）是一種經(jīng)典的緩存淘汰策略，但是在Redis中，因為存在過期時間等挑戰(zhàn)，更適合選用LRF（Least Recently Frequently）算法進(jìn)行內(nèi)存數(shù)據(jù)的淘汰。
LRU算法的實現(xiàn)很容易，對緩存數(shù)據(jù)按照使用時間排序，當(dāng)緩存滿了之后，將最長時間沒有被使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。但是，在Redis中，同時存在過期時間的緩存，所以需要借助LRF算法進(jìn)行淘汰。LRF算法首先根據(jù)數(shù)據(jù)的最近使用頻率，以及距離現(xiàn)在的時間跨度，對緩存的數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)重計算，將權(quán)重的數(shù)據(jù)進(jìn)行淘汰。
以下代碼以Redis的Java版本為例，實現(xiàn)LRF算法的緩存淘汰策略：
“`java
public class LRFpolicy implements EvictionPolicy {
@Override
public string evict(Map cache) {
String candidate=null;
long minScore=Long.MAX_VALUE;
long currentTime=System.currentTimeMillis()/1000;
//遍歷緩存中的數(shù)據(jù)
for (Map.Entry entry: cache.entrySet()){
Map metadata =(Map)entry.getValue();
//獲取數(shù)據(jù)的訪問時間
long accessTime =Long.parseLong(metadata.get(“l(fā)astAccessTime”));
//獲取數(shù)據(jù)的過期時間
long expireTime=Long.parseLong(metadata.get(“expireTime”));
//計算數(shù)據(jù)的訪問頻率權(quán)重
long accessWeight=currentTime-accessTime;
//計算數(shù)據(jù)的過期時間權(quán)重
long expireWeight=expireTime-currentTime;
//計算數(shù)據(jù)的權(quán)重
long score=accessWeight+expireWeight;
if(score
candidate=entry.getKey();
minScore=score;
}
}
return candidate;
}
}
該代碼中，首先獲取當(dāng)前時間，并遍歷緩存中的數(shù)據(jù)。對于每一個緩存數(shù)據(jù)，計算其訪問頻率及過期時間的權(quán)重，然后將二者相加作為該數(shù)據(jù)的權(quán)重。最終，選取權(quán)重最小的數(shù)據(jù)進(jìn)行淘汰。
在Redis的配置文件中，添加以下配置信息，即可使用LRF策略進(jìn)行緩存淘汰：
maxmemory-policy LRF
使用LRF算法，可以根據(jù)緩存數(shù)據(jù)的訪問頻率以及有效期進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰，并減少內(nèi)存占用，節(jié)省硬件成本。因此，在大數(shù)據(jù)場景下，Redis的性能和穩(wěn)定性是得到保障的。
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文章標(biāo)題：Redis采用LRF淘汰策略優(yōu)化內(nèi)存占用（redis淘汰策略lrf）
本文地址：http://fisionsoft.com.cn/article/djgegsd.html
