所有 IT 从业者都接触过缓存,一定了解基本工作原理,业界流行一句话:缓存就是万金油,哪里有问题哪里抹一下。那他的本质是什么呢?

上图代表从 cpu 到底层硬盘不同层次,不同模块的运行速度,上层多加一层 cache, 就能解决下层的速度慢的问题,这里的慢是指两点:IO 慢和 cpu 重复计算缓存中间结果

但是 cache 受限于成本,cache size 一般都是固定的,所以数据需要淘汰,由此引出一系列其它问题:缓存一致性、击穿、雪崩、污染等等,本文通过阅读 redis 源码,学习主流淘汰算法

如果不是 leetcode 146 LRU 刷题需要,我想大家也不会手写 cache, 简单的实现和工程实践相距十万八千里,真正 production ready 的缓存库非常考验细节

Redis 缓存淘汰配置

一般 redis 不建义当成存储使用,只允许当作 cache, 并设置 max-memory, 当内存使用达到最大值时,redis-server 会根据不同配置开始删除 keys. Redis 从 4.0 版本引进了 LFU, 即 Least Frequently Used,4.0 以前默认使用 LRULeast Recently Used

  • volatile-lru 只针对设置 expire 过期的 key 进行 lru 淘汰
  • allkeys-lru 对所有的 key 进行 lru 淘汰
  • volatile-lfu 只针对设置 expire 过期的 key 进行 lfu 淘汰
  • allkeys-lfu 对所有的 key 进行 lfu 淘汰
  • volatile-random 只针对设置 expire 过期的进行随机淘汰
  • allkeys-random 所有的 key 随机淘汰
  • volatile-ttl 淘汰 ttl 过期时间最小的 key
  • noeviction 什么都不做,如果此时内存已满,系统无法写入

默认策略是 noeviction, 也就是不驱逐,此时如果写满,系统无法写入,建义设置为 LFU 相关的。**LRU 优先淘汰最近未被使用,无法应对冷数据,比如热 keys 短时间没有访问,就会被只使用一次的冷数据冲掉,无法反应真实的使用情况**

LFU 能避免上述情况,但是朴素 LFU 实现无法应对突发流量,无法驱逐历史热 keys,所以 redis LFU 实现类似于 W-TinyLFU, 其中 W 是 windows 的意思,即一定时间窗口后对频率进行减半,如果不减的话,cache 就成了对历史数据的统计,而不是缓存

上面还提到突发流量如果应对呢?答案是给新访问的 key 一个初始频率值,不至于由于初始值为 0 无法更新频率

LRU 实现

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int processCommand(redisClient *c) {
......
/* Handle the maxmemory directive.
*
* First we try to free some memory if possible (if there are volatile
* keys in the dataset). If there are not the only thing we can do
* is returning an error. */
if (server.maxmemory) {
int retval = freeMemoryIfNeeded();
if ((c->cmd->flags & REDIS_CMD_DENYOOM) && retval == REDIS_ERR) {
flagTransaction(c);
addReply(c, shared.oomerr);
return REDIS_OK;
}
}
......
}

在每次处理 client 命令时都会调用 freeMemoryIfNeeded 检查是否有必有驱逐某些 key, 当 redis 实际使用内存达到上限时开始淘汰。但是 redis 做的比较取巧,并没有对所有的 key 做 lru 队列,而是按照 maxmemory_samples 参数进行采样,系统默认是 5 个 key

上面是很经典的一个图,当到达 10 个 key 时效果更接近理论上的 LRU 算法,但是 cpu 消耗会变高,所以系统默认值就够了。

LFU 实现

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robj *lookupKey(redisDb *db, robj *key, int flags) {
dictEntry *de = dictFind(db->dict,key->ptr);
if (de) {
robj *val = dictGetVal(de);

/* Update the access time for the ageing algorithm.
* Don't do it if we have a saving child, as this will trigger
* a copy on write madness. */
if (!hasActiveChildProcess() && !(flags & LOOKUP_NOTOUCH)){
if (server.maxmemory_policy & MAXMEMORY_FLAG_LFU) {
updateLFU(val);
} else {
val->lru = LRU_CLOCK();
}
}
return val;
} else {
returnNULL;
}
}

lookupKey 访问某 key 时,会更新 LRU. 从 redis 4.0 开始逐渐引入了 LFU 算法,由于复用了 LRU 字段,所以只能使用 24 bits

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* We split the 24 bits into two fields:
*
* 16 bits 8 bits
* +----------------+--------+
* + Last decr time | LOG_C |
* +----------------+--------+

其中低 8 位 counter 用于计数频率,取值为从 0~255, 但是经过取对数的,所以可以表示很大的访问频率

高 16 位 ldt (Last Decrement Time)表示最后一次访问的 miniutes 时间戳, 用于衰减 counter 值,如果 counter 不衰减的话就变成了对历史 key 访问次数的统计了,而不是 LFU

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/* Update LFU when an object is accessed.
* Firstly, decrement the counter if the decrement time is reached.
* Then logarithmically increment the counter, and update the access time. */
void updateLFU(robj *val) {
unsigned long counter = LFUDecrAndReturn(val);
counter = LFULogIncr(counter);
val->lru = (LFUGetTimeInMinutes()<<8) | counter;
}

LFUDecrAndReturn 将己有的 counter 计数衰减后返回,LFULogIncr 尝试对计数加一(有可能不加)后取对数,最后更新 val-lru

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unsigned long LFUTimeElapsed(unsigned long ldt) {
unsigned long now = LFUGetTimeInMinutes();
if (now >= ldt) return now-ldt;
return 65535-ldt+now;
}

注意由于 ldt 只用了 16位计数,最大值 65535,所以会出现回卷 rewind

LFU 获取己有计数

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 * counter of the scanned objects if needed. */
unsigned long LFUDecrAndReturn(robj *o) {
unsigned long ldt = o->lru >> 8;
unsigned long counter = o->lru & 255;
unsigned long num_periods = server.lfu_decay_time ? LFUTimeElapsed(ldt) / server.lfu_decay_time : 0;
if (num_periods)
counter = (num_periods > counter) ? 0 : counter - num_periods;
return counter;
}

num_periods 代表计算出来的待衰减计数,lfu_decay_time 代表衰减系数,默认值是 1,如果 lfu_decay_time 大于 1 衰减速率会变得很慢

最后返回的计数值为衰减之后的,也有可能是 0

LFU 计数更新并取对数

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/* Logarithmically increment a counter. The greater is the current counter value
* the less likely is that it gets really implemented. Saturate it at 255. */
uint8_t LFULogIncr(uint8_t counter) {
if (counter == 255) return 255;
double r = (double)rand()/RAND_MAX;
double baseval = counter - LFU_INIT_VAL;
if (baseval < 0) baseval = 0;
double p = 1.0/(baseval*server.lfu_log_factor+1);
if (r < p) counter++;
return counter;
}

计数超过 255, 就不用算了,直接返回即可。LFU_INIT_VAL 是初始值,默认是 5

如果减去初始值后 baseval 小于 0 了,说明快过期了,就更倾向于递增 counter 值

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double p = 1.0/(baseval*server.lfu_log_factor+1);

这个概率算法中 lfu_log_factor 是对数底,默认是 10, 当 counter 值较小时自增的概率较大,如果 counter 较大,倾向于不做任何操作

counter 值从 0~255 可以表示很大的访问频率,足够用了

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# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+
# | factor | 100 hits | 1000 hits | 100K hits | 1M hits | 10M hits |
# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+
# | 0 | 104 | 255 | 255 | 255 | 255 |
# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+
# | 1 | 18 | 49 | 255 | 255 | 255 |
# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+
# | 10 | 10 | 18 | 142 | 255 | 255 |
# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+
# | 100 | 8 | 11 | 49 | 143 | 255 |
# +--------+------------+------------+------------+------------+------------+

基于这个特性,我们就可以用 redis-cli –hotkeys 命令,来查看系统中的最近一段时间的热 key, 非常实用。老版本中是没这个功能的,需要人工统计

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$ redis-cli --hotkeys
# Scanning the entire keyspace to find hot keys as well as
# average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec
# per 100 SCAN commands (not usually needed).
......
[47.62%] Hot key 'key17' found so far with counter 6
[57.14%] Hot key 'key43' found so far with counter 7
[57.14%] Hot key 'key14' found so far with counter 6
[85.71%] Hot key 'key42' found so far with counter 7
[85.71%] Hot key 'key45' found so far with counter 8
[95.24%] Hot key 'key50' found so far with counter 7

-------- summary -------

Sampled 105 keys in the keyspace!
hot key found with counter: 7 keyname: key40
hot key found with counter: 7 keyname: key42
hot key found with counter: 7 keyname: key50

谈谈缓存的指标

前面提到的是 redis LFU 实现,这是集中式的缓存,我们还有很多进程的本地缓存。如何评价一个缓存实现的好坏,有好多指标,细节更重要

  • 吞吐量:常说的 QPS, 对标 bucket 实现的 hashmap 复杂度是 O(1), 缓存复杂度要高一些,还有锁竞争要处理,总之缓存库实现的效率要高
  • 缓存命中率:光有吞吐量还不够,缓存命中率也非常关键,命中率越高说明引入缓存做用越大
  • 高级特性:缓存指标统计,如何应对缓存击穿等等

小结

缓存是一个很大的 topic, 今天只分享冰山一角。写文章不容易,如果对大家有所帮助和启发,请大家帮忙点击在看点赞分享 三连

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