redis中設定lru演算法的方法

1、設定Redis使用LRU演算法

LRU(Least Recently Used)最近最少使用演算法是眾多置換演算法中的一種。 
Redis中有一個maxmemory概念，主要是為了將使用的記憶體限定在固定的大小。 Redis用到的LRU 演算法，是一種近似的LRU演算法。

(1)設定maxmemory

上面已經說過maxmemory是為了限定Redis最大記憶體使用量。有多種方法設定它的大小。其中一個方法是透過CONFIG SET設定，如下：

127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "0"
127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 100MB
OK
127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory
1) "maxmemory"
2) "104857600"

另一種方法是修改設定檔redis.conf：

maxmemory 100mb

注意，在64bit系統下，maxmemory設定為0表示不限制Redis記憶體使用，在32bit系統下，maxmemory隱式不能超過3GB。 
當Redis記憶體使用達到指定的限制時，就需要選擇一個置換的策略。

(2)置換策略

當Redis記憶體使用達到maxmemory時，需要選擇設定好的maxmemory-policy進行舊資料的置換。
以下是可以選擇的置換策略：

• noeviction: 不進行置換，表示即使記憶體達到上限也不進行置換，所有能造成記憶體增加的指令都會回傳error

• allkeys-lru: 優先刪除掉最近最不常使用的key，用以保存新資料

• volatile-lru: 只從設置在失效（expire set）的key中選擇最近最不常使用的key進行刪除，用以保存新資料

• allkeys-random: 隨機從all-keys中選擇一些key進行刪除，用以儲存新資料

• volatile-random: 只從設定失效（expire set）的key中，選擇一些key進行刪除，用以儲存新資料

• volatile-ttl: 只從設定失效（expire set）的key中，選出存活時間（TTL）最短的key進行刪除，用以儲存新資料

要注意的是：

（1）設定maxmemory-policy的方法和設定maxmemory方法類似，透過redis.conf或是透過CONFIG SET動態修改。

（2）如果沒有匹配到可以刪除的key，那麼volatile-lru、volatile-random和volatile-ttl策略和noeviction替換策略一樣——不對任何key進行置換。

（3）選擇合適的置換策略是很重要的，這主要取決於你的應用程式的存取模式，當然你也可以動態的修改置換策略，並透過用Redis指令－INFO去輸出cache的命中率情況，進而可以對置換策略進行調優。

一般來說，有這樣一些常用的經驗：

• 在所有的key都是最近最經常使用，那麼就需要選擇allkeys-lru進行置換最近最不常使用的key，如果你不確定要使用哪種策略，那麼建議使用allkeys-lru。

• 如果所有的key的存取機率都是差不多的，那麼可以選用allkeys-random策略去置換資料。

• 如果對資料有足夠的了解，能夠為key指定hint（透過expire/ttl指定），那麼可以選擇volatile-ttl進行置換。

volatile-lru 和 volatile-random經常在一個Redis實例既做cache又做持久化的情況下用到，然而，更好的選擇使用兩個Redis實例來解決這個問題。

設定是失效時間expire會佔用一些內存，而採用allkeys-lru就沒有必要設定失效時間，進而更有效的利用內存。

(3)置換策略是如何運作的

理解置換策略的執行方式是非常重要的，例如：

1. 客戶端執行一條新指令，導致資料庫需要增加資料（例如set key value）

2. #Redis會檢查記憶體使用，如果記憶體使用超過maxmemory，就會依照置換策略刪除一些key

3. 新的指令執行成功

#我們持續的寫資料會導致記憶體達到或超出上限maxmemory，但是置換策略會將記憶體使用降低到上限以下。

如果一次需要使用很多的記憶體（例如一次寫入一個很大的set），那麼，Redis的記憶體使用可能超出最大記憶體限制一段時間。

(4)近似LRU演算法

Redis中的LRU不是嚴格意義上的LRU演算法實現，是近似的LRU實現，主要是為了節約內存佔用以及提升效能。 Redis有這樣一個配置－maxmemory-samples，Redis的LRU是取出配置的數目的key，然後從中選擇一個最近最不經常使用的key進行置換，預設的5，如下：

maxmemory-samples 5

可以透過調整樣本數量來取得LRU置換演算法的速度或精確性方面的優勢。

Redis不採用真正的LRU實作的原因是為了節約記憶體使用。雖然不是真正的LRU實現，但是它們在應用上幾乎是等價的。下圖是Redis的近似LRU實現和理論LRU實現的對比：

测试开始首先在Redis中导入一定数目的key，然后从第一个key依次访问到最后一个key，因此根据LRU算法第一个被访问的key应该最新被置换，之后再增加50%数目的key，导致50%的老的key被替换出去。

在上图中你可以看到三种类型的点，组成三种不同的区域：

1. 淡灰色的是被置换出去的key

2. 灰色的是没有被置换出去的key

3. 绿色的是新增加的key

理论LRU实现就像我们期待的那样，最旧的50%数目的key被置换出去，Redis的LRU将一定比例的旧key置换出去。

可以看到在样本数为5的情况下，Redis3.0要比Redis2.8做的好很多，Redis2.8中有很多应该被置换出去的数据没有置换出去。在样本数为10的情况下，Redis3.0很接近真正的LRU实现。

LRU是一个预测未来我们会访问哪些数据的模型，如果我们访问数据的形式接近我们预想——幂律，那么近似LRU算法实现将能处理的很好。

在模拟测试中我们可以发现，在幂律访问模式下，理论LRU和Redis近似LRU的差距很小或者就不存在差距。

如果你将maxmemory-samples设置为10，那么Redis将会增加额外的CPU开销以保证接近真正的LRU性能，可以通过检查命中率来查看有什么不同。

通过CONFIG SET maxmemory-samples 动态调整样本数大小，做一些测试验证你的猜想。

2、LRU的实现

<?php
/**
 * LRU是最近最少使用页面置换算法(Least Recently Used),也就是首先淘汰最长时间未被使用的页面
 */
class LRU_Cache
{

    private $array_lru = array();
    private $max_size = 0;

    function __construct($size)
    {
        // 缓存最大存储
        $this->max_size = $size;
    }

    public function set_value($key, $value)
    {
        // 如果存在，则向队尾移动，先删除，后追加
        // array_key_exists() 函数检查某个数组中是否存在指定的键名，如果键名存在则返回true，如果键名不存在则返回false。
        if (array_key_exists($key, $this->array_lru)) {
            // unset() 销毁指定的变量。
            unset($this->array_lru[$key]);
        }
        // 长度检查，超长则删除首元素
        if (count($this->array_lru) > $this->max_size) {
            // array_shift() 函数删除数组中第一个元素，并返回被删除元素的值。
            array_shift($this->array_lru);
        }
        // 队尾追加元素
        $this->array_lru[$key] = $value;
    }

    public function get_value($key)
    {
        $ret_value = false;

        if (array_key_exists($key, $this->array_lru)) {
            $ret_value = $this->array_lru[$key];
            // 移动到队尾
            unset($this->array_lru[$key]);
            $this->array_lru[$key] = $ret_value;
        }

        return $ret_value;
    }

    public function vardump_cache()
    {
        echo "<br>";
        var_dump($this->array_lru);
    }
}

$cache = new LRU_Cache(5);                          // 指定了最大空间 6
$cache->set_value("01", "01");
$cache->set_value("02", "02");
$cache->set_value("03", "03");
$cache->set_value("04", "04");
$cache->set_value("05", "05");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->set_value("06", "06");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->set_value("03", "03");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->set_value("07", "07");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->set_value("01", "01");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->get_value("04");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->get_value("05");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

$cache->get_value("10");
$cache->vardump_cache();
echo "<br>";

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