在《Redis 数据缓存满了怎么办？》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。

淘汰策略如下所示：

redis内存淘汰

设置过期时间的 key

volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的数据范围是设置了过期时间的数据。

所有的 key

allkeys-lru、allkeys-random、allkeys-lfu 这三种淘汰策略无论这些键值对是否设置了过期时间，当内存不足都会进行淘汰。

这就意味着，即使它的过期时间还没到，也会被删除。当然，如果已经过了过期时间，即使没有被淘汰策略选中，也会被删除。

volatile-ttl 和 volatile-randon 很简单，重点在于 volatile-lru 和 volatile-lfu，他们涉及到 LRU 算法 和 LFU 算法。

今天码哥带大家一起搞定 Redis 的 LRU 算法…

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近似 LRU 算法

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什么是 LRU 算法呢？

LRU 算法的全程是 Least Rencently Used，顾名思义就是按照最近最久未使用的算法进行数据淘汰。

核心思想「如果该数据最近被访问，那么将来被访问的几率也更高」。

我们把所有的数据组织成一个链表：

MRU：表示链表的表头，代表着最近最常被访问的数据；LRU：表示链表的表尾，代表最近最不常使用的数据。

LRU 算法

可以发现，LRU 更新和插入新数据都发生在链表首，删除数据都发生在链表尾。

被访问的数据会被移动到 MRU 端，被访问的数据之前的数据则相应往后移动一位。

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使用单链表可以么？

如果选用单链表，删除这个结点，需要 O(n) 遍历一遍找到前驱结点。所以选用双向链表，在删除的时候也能 O(1) 完成。

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Redis 使用该 LRU 算法管理所有的缓存数据么？

不是的，由于 LRU 算法需要用链表管理所有的数据，会造成大量额外的空间消耗。

除此之外，大量的节点被访问就会带来频繁的链表节点移动操作，从而降低了 Redis 性能。

所以 Redis 对该算法做了简化，Redis LRU 算法并不是真正的 LRU，Redis 通过对少量的 key 采样，并淘汰采样的数据中最久没被访问过的 key。

这就意味着 Redis 无法淘汰数据库最久访问的数据。

Redis LRU 算法有一个重要的点在于可以更改样本数量来调整算法的精度，使其近似接近真实的 LRU 算法，同时又避免了内存的消耗，因为每次只需要采样少量样本，而不是全部数据。

配置如下：

maxmemory-samples 50

运行原理

大家还记得么，数据结构 redisObject 中有一个 lru 字段， 用于记录每个数据最近一次被访问的时间戳。

typedef struct redisObject {    unsigned type:4;    unsigned encoding:4;    /* LRU time (relative to global lru_clock) or     * LFU data (least significant 8 bits frequency     * and most significant 16 bits access time).     */    unsigned lru:LRU_BITS;    int refcount;    void *ptr;} robj;

Redis 在淘汰数据时，第一次随机选出 N 个数据放到候选集合，将 lru 字段值最小的数据淘汰。

当再次需要淘汰数据时，会重新挑选数据放入第一次创建的候选集合，不过有一个挑选标准：进入该集合的数据的 lru 的值必须小于候选集合中最小的 lru 值。

如果新数据进入候选集合的个数达到了 maxmemory-samples 设定的值，那就把候选集合中 lru 最小的数据淘汰。

这样就大大减少链表节点数量，同时不用每次访问数据都移动链表节点，大大提升了性能。

Java 实现 LRU CahceLinkedHashMap 实现

完全利用 Java 的LinkedHashMap实现，可以采用组合或者继承的方式实现，「码哥」使用组合的形式完成。

public class LRUCache<K, V> {    private Map<K, V> map;    private final int cacheSize;    public LRUCache(int initialCapacity) {        map = new LinkedHashMap<K, V>(initialCapacity, 0.75f, true) {            @Override            protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {                return size() > cacheSize;            }        };        this.cacheSize = initialCapacity;    }}

重点在于 LinkedHashMap的第三个构造函数上，要把这个构造参数accessOrder设为 true，代表LinkedHashMap内部维持访问顺序。

另外，还需要重写removeEldestEntry()，这个函数如果返回true，代表把最久未被访问的节点移除，从而实现淘汰数据。

自己实现

其中代码是从 LeetCode 146. LRU Cache 上摘下来的。代码里面有注释。

import java.util.Map;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;/** * 在链头放最久未被使用的元素，链尾放刚刚添加或访问的元素 */class LRUCache {    class Node {        int key, value;        Node pre, next;        Node(int key, int value) {            this.key = key;            this.value = value;            pre = this;            next = this;        }    }    private final int capacity;// LRU Cache的容量    private Node dummy;// dummy节点是一个冗余节点，dummy的next是链表的第一个节点，dummy的pre是链表的最后一个节点    private Map<Integer, Node> cache;//保存key-Node对，Node是双向链表节点    public LRUCache(int capacity) {        this.capacity = capacity;        dummy = new Node(0, 0);        cache = new ConcurrentHashMap<>();    }    public int get(int key) {        Node node = cache.get(key);        if (node == null) return -1;        remove(node);        add(node);        return node.value;    }    public void put(int key, int value) {        Node node = cache.get(key);        if (node == null) {            if (cache.size() >= capacity) {                cache.remove(dummy.next.key);                remove(dummy.next);            }            node = new Node(key, value);            cache.put(key, node);            add(node);        } else {            cache.remove(node.key);            remove(node);            node = new Node(key, value);            cache.put(key, node);            add(node);        }    }    /**     * 在链表尾部添加新节点     *     * @param node 新节点     */    private void add(Node node) {        dummy.pre.next = node;        node.pre = dummy.pre;        node.next = dummy;        dummy.pre = node;    }    /**     * 从双向链表中删除该节点     *     * @param node 要删除的节点     */    private void remove(Node node) {        node.pre.next = node.next;        node.next.pre = node.pre;    }}

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不要吝啬赞美，当别人做的不错，就给予他正反馈。少关注用「赞美」投票的事情，而应该去关注用「交易」投票的事情。

判断一个人是否牛逼，不是看网上有多少人夸赞他，而是要看有多少人愿意跟他发生交易或赞赏、支付、下单。

因为赞美太廉价，而愿意与他发生交易的才是真正的信任和支持。

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