缓存淘汰算法之LRU及 LRU-K

1. LRU

1.1. 原理

LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。

1.2. 实现

最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下:

  1. 新数据插入到链表头部;
  2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部;
  3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃。

1.3. 分析

当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降,缓存污染情况比较严重。命中时需要遍历链表,找到命中的数据块索引,然后需要将数据移到头部。

2. LRU-K

2.1. 原理

LRU-K中的K代表最近使用的次数,因此LRU可以认为是LRU-1。LRU-K的主要目的是为了解决LRU算法“缓存污染”的问题,其核心思想是将“最近使用过1次”的判断标准扩展为“最近使用过K次”。

2.2. 实现

相比LRU,LRU-K需要多维护一个队列,用于记录所有缓存数据被访问的历史。只有当数据的访问次数达到K次的时候,才将数据放入缓存。当需要淘汰数据时,LRU-K会淘汰第K次访问时间距当前时间最大的数据。详细实现如下:

  1. 数据第一次被访问,加入到访问历史列表;
  2. 如果数据在访问历史列表里后没有达到K次访问,则按照一定规则(FIFO,LRU)淘汰;
  3. 当访问历史队列中的数据访问次数达到K次后,将数据索引从历史队列删除,将数据移到缓存队列中,并缓存此数据,缓存队列重新按照时间排序;
  4. 缓存数据队列中被再次访问后,重新排序;
  5. 需要淘汰数据时,淘汰缓存队列中排在末尾的数据,即:淘汰“倒数第K次访问离现在最久”的数据。
    LRU-K具有LRU的优点,同时能够避免LRU的缺点,实际应用中LRU-2是综合各种因素后最优的选择,LRU-3或者更大的K值命中率会高,但适应性差,需要大量的数据访问才能将历史访问记录清除掉。

2.3. 分析

LRU-K降低了“缓存污染”带来的问题,命中率比LRU要高。由于LRU-K还需要记录那些被访问过、但还没有放入缓存的对象,因此内存消耗会比LRU要多;当数据量很大的时候,内存消耗会比较可观。

LRU-K需要基于时间进行排序(可以需要淘汰时再排序,也可以即时排序),CPU消耗比LRU要高。

算法 
更新时间:2019-02-09 22:29:38

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最后更新:2019-02-09 22:29:38

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