快取淘汰演算法 LRU

2021-08-19 19:22:19 字數 3115 閱讀 3125

1. lru

1.1. 原理

lru(least recently used,最近最少使用)演算法根據資料的歷史訪問記錄來進行淘汰資料,其核心思想是「如果資料最近被訪問過,那麼將來被訪問的機率也更高」。

1.2. 實現

最常見的實現是使用乙個鍊錶儲存快取資料,詳細演算法實現如下:

1. 新資料插入到鍊錶頭部;

2. 每當快取命中(即快取資料被訪問),則將資料移到鍊錶頭部;

3. 當鍊表滿的時候,將鍊錶尾部的資料丟棄。

1.3. 分析

【命中率】

當存在熱點資料時,lru的效率很好,但偶發性的、週期性的批量操作會導致lru命中率急劇下降,快取汙染情況比較嚴重。

【複雜度】

實現簡單。

【代價】

命中時需要遍歷鍊錶,找到命中的資料塊索引,然後需要將資料移到頭部。

2. lru-k

2.1. 原理

lru-k中的k代表最近使用的次數,因此lru可以認為是lru-1。lru-k的主要目的是為了解決lru演算法「快取汙染」的問題,其核心思想是將「最近使用過1次」的判斷標準擴充套件為「最近使用過k次」。

2.2. 實現

相比lru,lru-k需要多維護乙個佇列,用於記錄所有快取資料被訪問的歷史。只有當資料的訪問次數達到k次的時候,才將資料放入快取。當需要淘汰資料時,lru-k會淘汰第k次訪問時間距當前時間最大的資料。詳細實現如下:

1. 資料第一次被訪問,加入到訪問歷史列表;

2. 如果資料在訪問歷史列表裡後沒有達到k次訪問,則按照一定規則(fifo,lru)淘汰;

3. 當訪問歷史佇列中的資料訪問次數達到k次後,將資料索引從歷史佇列刪除,將資料移到快取佇列中,並快取此資料,快取佇列重新按照時間排序;

4. 快取資料佇列中被再次訪問後,重新排序;

5. 需要淘汰資料時,淘汰快取佇列中排在末尾的資料,即:淘汰「倒數第k次訪問離現在最久」的資料。

lru-k具有lru的優點,同時能夠避免lru的缺點,實際應用中lru-2是綜合各種因素後最優的選擇,lru-3或者更大的k值命中率會高,但適應性差,需要大量的資料訪問才能將歷史訪問記錄清除掉。

2.3. 分析

【命中率】

lru-k降低了「快取汙染」帶來的問題,命中率比lru要高。

【複雜度】

lru-k佇列是乙個優先順序佇列,演算法複雜度和代價比較高。

【代價】

由於lru-k還需要記錄那些被訪問過、但還沒有放入快取的物件,因此記憶體消耗會比lru要多;當資料量很大的時候,記憶體消耗會比較可觀。

lru-k需要基於時間進行排序(可以需要淘汰時再排序,也可以即時排序),cpu消耗比lru要高。

3. two queues(2q)

3.1. 原理

two queues(以下使用2q代替)演算法類似於lru-2,不同點在於2q將lru-2演算法中的訪問歷史佇列(注意這不是快取資料的)改為乙個fifo快取佇列,即:2q演算法有兩個快取佇列,乙個是fifo佇列,乙個是lru佇列。

3.2. 實現

當資料第一次訪問時,2q演算法將資料快取在fifo佇列裡面,當資料第二次被訪問時,則將資料從fifo佇列移到lru佇列裡面,兩個佇列各自按照自己的方法淘汰資料。詳細實現如下:

1. 新訪問的資料插入到fifo佇列;

2. 如果資料在fifo佇列中一直沒有被再次訪問,則最終按照fifo規則淘汰;

3. 如果資料在fifo佇列中被再次訪問,則將資料移到lru佇列頭部;

4. 如果資料在lru佇列再次被訪問,則將資料移到lru佇列頭部;

5. lru佇列淘汰末尾的資料。

注:上圖中fifo佇列比lru佇列短,但並不代表這是演算法要求,實際應用中兩者比例沒有硬性規定。

3.3. 分析

【命中率】

2q演算法的命中率要高於lru。

【複雜度】

需要兩個佇列,但兩個佇列本身都比較簡單。

【代價】

fifo和lru的代價之和。

2q演算法和lru-2演算法命中率類似,記憶體消耗也比較接近,但對於最後快取的資料來說,2q會減少一次從原始儲存讀取資料或者計算資料的操作。

4. multi queue(mq)

4.1. 原理

mq演算法根據訪問頻率將資料劃分為多個佇列,不同的佇列具有不同的訪問優先順序,其核心思想是:優先快取訪問次數多的資料。

4.2. 實現

mq演算法將快取劃分為多個lru佇列,每個佇列對應不同的訪問優先順序。訪問優先順序是根據訪問次數計算出來的,例如

詳細的演算法結構圖如下,q0,q1....qk代表不同的優先順序佇列,q-history代表從快取中淘汰資料,但記錄了資料的索引和引用次數的佇列:

如上圖,演算法詳細描述如下:

1. 新插入的資料放入q0;

2. 每個佇列按照lru管理資料;

3. 當資料的訪問次數達到一定次數,需要提公升優先順序時,將資料從當前佇列刪除,加入到高一級佇列的頭部;

4. 為了防止高優先順序資料永遠不被淘汰,當資料在指定的時間裡訪問沒有被訪問時,需要降低優先順序,將資料從當前佇列刪除,加入到低一級的佇列頭部;

5. 需要淘汰資料時,從最低一級佇列開始按照lru淘汰;每個佇列淘汰資料時,將資料從快取中刪除,將資料索引加入q-history頭部;

6. 如果資料在q-history中被重新訪問,則重新計算其優先順序,移到目標佇列的頭部;

7. q-history按照lru淘汰資料的索引。

4.3. 分析

【命中率】

mq降低了「快取汙染」帶來的問題,命中率比lru要高。

【複雜度】

mq需要維護多個佇列,且需要維護每個資料的訪問時間,複雜度比lru高。

【代價】

mq需要記錄每個資料的訪問時間,需要定時掃瞄所有佇列,代價比lru要高。

注:雖然mq的佇列看起來數量比較多,但由於所有佇列之和受限於快取容量的大小,因此這裡多個佇列長度之和和乙個lru佇列是一樣的,因此佇列掃瞄效能也相近。

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