Redis Internals - 用于采样的LRU实现

Question

有人知道基于Redis LRU的驱逐/删除的内部结构。

Redis如何确保首先删除较旧（较少使用）的密钥（如果我们没有易失密钥并且我们没有设置TTL过期）？

我确信Redis有一个配置参数“maxmemory-samples”来管理它用于删除键的样本大小 - 所以如果你设置一个10的样本大小，它会取样10个密钥并删除其中的最老的这些

我不知道的是它是否完全随机地对这些密钥进行采样，或者它是否有某种机制允许它从相当于“较旧/较少使用的代”中自动采样？

Answer 1

这是我在antirez.com/post/redis-as-LRU-cache.html找到的 - 使用“样本三”算法的全部目的是节省内存。我认为这比精确度更有价值，特别是因为这种随机算法很少被很好地理解。例如：仅使用三个对象进行采样将使999数据集中的666个对象失效，与完美LRU算法相比，错误率仅为14％。并且在剩余的14％中，几乎没有元素属于非常常用的元素。因此，记忆增益将毫无疑问地为精确度付出代价。

因此，尽管Redis随机采样（暗示这不是实际的LRU ......并且作为这样的近似算法），但精度相对较高，并且增加采样大小将进一步增加这一点。但是，如果有人需要精确的LRU（误差容差为零），那么Redis可能不是正确的选择。

架构......正如他们所说......是关于权衡的......所以使用这种（Redis LRU）方法来获得原始性能的权衡准确性。

Answer 2

自v3.0.0（2014）起，LRU算法使用15个密钥池，其中填充了N个密钥的不同采样中的最佳候选者（其中N由maxmemory-samples定义）。

每次需要移出密钥时，都会随机选择N个新密钥并对照池进行检查。如果它们是更好的候选者（旧密钥），则将它们添加到其中，而最差的候选者（最新密钥）则被删除，以使池保持15个密钥的恒定大小。

在一轮结束时，从池中选择最佳驱逐候选者。

来源：Code and comments in evict.c file来自Redis源代码