一個今日頭條的面試題——LRU原理和Redis實現(xiàn)

很久前參加過今日頭條的面試惩歉，遇到一個題纯趋，目前半部分是如何實現(xiàn) LRU，后半部分是 Redis 中如何實現(xiàn) LRU撼泛。

我的第一反應(yīng)應(yīng)該是內(nèi)存不夠的場景下挠说，淘汰舊內(nèi)容的策略。LRU ... Least Recent Used愿题，淘汰掉最不經(jīng)常使用的损俭。可以稍微多補充兩句潘酗，因為計算機體系結(jié)構(gòu)中杆兵，最大的最可靠的存儲是硬盤，它容量很大仔夺，并且內(nèi)容可以固化琐脏，但是訪問速度很慢，所以需要把使用的內(nèi)容載入內(nèi)存中囚灼；內(nèi)存速度很快骆膝，但是容量有限祭衩，并且斷電后內(nèi)容會丟失灶体，并且為了進一步提升性能，還有CPU內(nèi)部的 L1 Cache掐暮，L2 Cache等概念蝎抽。因為速度越快的地方，它的單位成本越高路克，容量越小樟结，新的內(nèi)容不斷被載入，舊的內(nèi)容肯定要被淘汰精算，所以就有這樣的使用背景瓢宦。

LRU原理

在一般標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)教材里，會用下面的方式來演示 LRU 原理灰羽，假設(shè)內(nèi)存只能容納3個頁大小驮履，按照 7 0 1 2 0 3 0 4 的次序訪問頁。假設(shè)內(nèi)存按照棧的方式來描述訪問時間廉嚼，在上面的玫镐，是最近訪問的，在下面的是怠噪，最遠(yuǎn)時間訪問的恐似，LRU就是這樣工作的。

但是如果讓我們自己設(shè)計一個基于 LRU 的緩存傍念，這樣設(shè)計可能問題很多矫夷，這段內(nèi)存按照訪問時間進行了排序葛闷，會有大量的內(nèi)存拷貝操作，所以性能肯定是不能接受的口四。

那么如何設(shè)計一個LRU緩存孵运，使得放入和移除都是 O(1) 的，我們需要把訪問次序維護起來蔓彩，但是不能通過內(nèi)存中的真實排序來反應(yīng)治笨，有一種方案就是使用雙向鏈表。

基于 HashMap 和雙向鏈表實現(xiàn) LRU 的

整體的設(shè)計思路是赤嚼，可以使用 HashMap 存儲 key旷赖，這樣可以做到 save 和 get key的時間都是 O(1)，而 HashMap 的 Value 指向雙向鏈表實現(xiàn)的 LRU 的 Node 節(jié)點更卒，如圖所示等孵。

LRU 存儲是基于雙向鏈表實現(xiàn)的，下面的圖演示了它的原理蹂空。其中 head 代表雙向鏈表的表頭俯萌，tail 代表尾部。首先預(yù)先設(shè)置 LRU 的容量上枕，如果存儲滿了咐熙，可以通過 O(1) 的時間淘汰掉雙向鏈表的尾部，每次新增和訪問數(shù)據(jù)辨萍，都可以通過 O(1)的效率把新的節(jié)點增加到對頭棋恼，或者把已經(jīng)存在的節(jié)點移動到隊頭。

下面展示了锈玉，預(yù)設(shè)大小是 3 的爪飘，LRU存儲的在存儲和訪問過程中的變化。為了簡化圖復(fù)雜度拉背，圖中沒有展示 HashMap部分的變化师崎，僅僅演示了上圖 LRU 雙向鏈表的變化。我們對這個LRU緩存的操作序列如下：

save("key1", 7)

save("key2", 0)

save("key3", 1)

save("key4", 2)

get("key2")

save("key5", 3)

get("key2")

save("key6", 4)

相應(yīng)的 LRU 雙向鏈表部分變化如下：

s = save, g = get

總結(jié)一下核心操作的步驟:

save(key, value)椅棺，首先在 HashMap 找到 Key 對應(yīng)的節(jié)點犁罩，如果節(jié)點存在，更新節(jié)點的值土陪，并把這個節(jié)點移動隊頭昼汗。如果不存在，需要構(gòu)造新的節(jié)點鬼雀，并且嘗試把節(jié)點塞到隊頭顷窒，如果LRU空間不足，則通過 tail 淘汰掉隊尾的節(jié)點，同時在 HashMap 中移除 Key鞋吉。

get(key)鸦做，通過 HashMap 找到 LRU 鏈表節(jié)點，因為根據(jù)LRU 原理谓着，這個節(jié)點是最新訪問的泼诱，所以要把節(jié)點插入到隊頭，然后返回緩存的值赊锚。

完整基于 Java 的代碼參考如下

```

class?DLinkedNode {

????String key;

????int?value;

????DLinkedNode pre;

????DLinkedNode post;

}

```

LRU Cache

```

public?class?LRUCache {

????private?Hashtable

????????????cache =?new?Hashtable();

????private?int?count;

????private?int?capacity;

????private?DLinkedNode head, tail;

????public?LRUCache(int?capacity) {

????????this.count = 0;

????????this.capacity = capacity;

????????head =?new?DLinkedNode();

????????head.pre =?null;

????????tail =?new?DLinkedNode();

????????tail.post =?null;

????????head.post = tail;

????????tail.pre = head;

????}

????public?int?get(String key) {

????????DLinkedNode node = cache.get(key);

????????if(node ==?null){

????????????return?-1;?// should raise exception here.

????????}

????????// move the accessed node to the head;

????????this.moveToHead(node);

????????return?node.value;

????}

????public?void?set(String key,?int?value) {

????????DLinkedNode node = cache.get(key);

????????if(node ==?null){

????????????DLinkedNode newNode =?new?DLinkedNode();

????????????newNode.key = key;

????????????newNode.value = value;

????????????this.cache.put(key, newNode);

????????????this.addNode(newNode);

????????????++count;

????????????if(count > capacity){

????????????????// pop the tail

????????????????DLinkedNode tail =?this.popTail();

????????????????this.cache.remove(tail.key);

????????????????--count;

????????????}

????????}else{

????????????// update the value.

????????????node.value = value;

????????????this.moveToHead(node);

????????}

????}

????/**

?????* Always add the new node right after head;

?????*/

????private?void?addNode(DLinkedNode node){

????????node.pre = head;

????????node.post = head.post;

????????head.post.pre = node;

????????head.post = node;

????}

????/**

?????* Remove an existing node from the linked list.

?????*/

????private?void?removeNode(DLinkedNode node){

????????DLinkedNode pre = node.pre;

????????DLinkedNode post = node.post;

????????pre.post = post;

????????post.pre = pre;

????}

????/**

?????* Move certain node in between to the head.

?????*/

????private?void?moveToHead(DLinkedNode node){

????????this.removeNode(node);

????????this.addNode(node);

????}

????// pop the current tail.

????private?DLinkedNode popTail(){

????????DLinkedNode res = tail.pre;

????????this.removeNode(res);

????????return?res;

????}

}

```

那么問題的后半部分治筒，是 Redis 如何實現(xiàn)，這個問題這么問肯定是有坑的舷蒲，那就是redis肯定不是這樣實現(xiàn)的耸袜。

Redis的LRU實現(xiàn)

如果按照HashMap和雙向鏈表實現(xiàn)，需要額外的存儲存放 next 和 prev 指針牲平，犧牲比較大的存儲空間堤框，顯然是不劃算的。所以Redis采用了一個近似的做法纵柿，就是隨機取出若干個key蜈抓，然后按照訪問時間排序后，淘汰掉最不經(jīng)常使用的昂儒，具體分析如下：

為了支持LRU沟使，Redis 2.8.19中使用了一個全局的LRU時鐘，server.lruclock荆忍，定義如下格带，

```

#define REDIS_LRU_BITS 24

unsigned lruclock:REDIS_LRU_BITS;?/* Clock for LRU eviction */

```

默認(rèn)的LRU時鐘的分辨率是1秒撤缴，可以通過改變REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION宏的值來改變刹枉，Redis會在serverCron()中調(diào)用updateLRUClock定期的更新LRU時鐘，更新的頻率和hz參數(shù)有關(guān)屈呕，默認(rèn)為100ms一次微宝，如下，

```

#define REDIS_LRU_CLOCK_MAX ((1<lru */

#define REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION 1 /* LRU clock resolution in seconds */

void?updateLRUClock(void) {

????server.lruclock = (server.unixtime / REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION) &

????????????????????????????????????????????????REDIS_LRU_CLOCK_MAX;

}

```

server.unixtime是系統(tǒng)當(dāng)前的unix時間戳虎眨，當(dāng) lruclock 的值超出REDIS_LRU_CLOCK_MAX時蟋软，會從頭開始計算，所以在計算一個key的最長沒有訪問時間時嗽桩，可能key本身保存的lru訪問時間會比當(dāng)前的lrulock還要大岳守，這個時候需要計算額外時間，如下碌冶，

```

/* Given an object returns the min number of seconds the object was never

?* requested, using an approximated LRU algorithm. */

unsigned?long?estimateObjectIdleTime(robj *o) {

????if?(server.lruclock >= o->lru) {

????????return?(server.lruclock - o->lru) * REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;

????}?else?{

????????return?((REDIS_LRU_CLOCK_MAX - o->lru) + server.lruclock) *

????????????????????REDIS_LRU_CLOCK_RESOLUTION;

????}

}

```

Redis支持和LRU相關(guān)淘汰策略包括湿痢，

volatile-lru設(shè)置了過期時間的key參與近似的lru淘汰策略

allkeys-lru所有的key均參與近似的lru淘汰策略

當(dāng)進行LRU淘汰時，Redis按如下方式進行的，

```

......

????????????/* volatile-lru and allkeys-lru policy */

????????????else?if?(server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_ALLKEYS_LRU ||

????????????????server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)

????????????{

????????????????for?(k = 0; k < server.maxmemory_samples; k++) {

????????????????????sds thiskey;

????????????????????long?thisval;

????????????????????robj *o;

????????????????????de = dictGetRandomKey(dict);

????????????????????thiskey = dictGetKey(de);

????????????????????/* When policy is volatile-lru we need an additional lookup

?????????????????????* to locate the real key, as dict is set to db->expires. */

????????????????????if?(server.maxmemory_policy == REDIS_MAXMEMORY_VOLATILE_LRU)

????????????????????????de = dictFind(db->dict, thiskey);

????????????????????o = dictGetVal(de);

????????????????????thisval = estimateObjectIdleTime(o);

????????????????????/* Higher idle time is better candidate for deletion */

????????????????????if?(bestkey == NULL || thisval > bestval) {

????????????????????????bestkey = thiskey;

????????????????????????bestval = thisval;

????????????????????}

????????????????}

????????????}

????????????......

```

Redis會基于server.maxmemory_samples配置選取固定數(shù)目的key譬重，然后比較它們的lru訪問時間拒逮，然后淘汰最近最久沒有訪問的key，maxmemory_samples的值越大臀规，Redis的近似LRU算法就越接近于嚴(yán)格LRU算法滩援，但是相應(yīng)消耗也變高，對性能有一定影響塔嬉，樣本值默認(rèn)為5玩徊。

總結(jié)

看來，雖然一個簡單的概念谨究，在工業(yè)界的產(chǎn)品中佣赖，為了追求空間的利用率，也會采用權(quán)衡的實現(xiàn)方案记盒。

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