Redis中强大的置换策略（redis的置换策略）

Redis中强大的置换策略

Redis是一款非常流行的键值数据库，由于其高性能和易用性，被广泛应用于各种场景中。其中一个非常重要的功能就是缓存，Redis作为一款优秀的缓存产品，需要具备高效的性能和可靠的缓存策略。而 Redis中强大的置换策略，为其优秀的缓存性能提供了坚实的基础。

Redis支持多种缓存策略，如LRU（最近最少使用）、LFU（最少使用）、Random（随机）、TTL（生存时间）等。其中最常用的就是LRU和LFU两种策略。但是，这两种策略都存在一些问题，比如LRU策略可能会导致“热点”数据频繁被置换，从而影响性能；而LFU策略则可能受到“冷启动”的影响，缓存的效果不够理想。因此，Redis中提供了一种更加强大的置换策略——LIRS（最低不经常使用），它可以克服以上问题，提供更加高效的性能。

LIRS算法是在LRU算法的基础上进一步改进而成的。其核心思想是将LRU链表分为HOT、LIR、HIR和COLD四个部分，每个部分用一个栈来维护。其中HOT指的是最近被频繁访问的数据，LIR指的是最近但是不经常被访问的数据，HIR指的是几乎不被访问的数据，而COLD则指的是很久没被访问的数据。在LIRS中，只有在HOT和LIR中的数据才有可能被置换，HIR和COLD中的数据则不会被置换。这样，就保证了热点数据的不被频繁置换，同时也减少了冷数据的管理消耗。

以下是LIRS算法的核心代码实现：

typedef struct _entry {
    struct _entry *lru_next;
    struct _entry *lru_prev;
    struct _entry *q_next;
    struct _entry *q_prev;
    int          is_ir;
    int          is_hir;
    uint32_t     key_hash;
    char         *key;
    char         *val;
    int          len;
    time_t       atime;
} entry;
typedef struct _stack {
    entry *top;
    entry *bottom;
    size_t count;
    size_t max_size;
} stack;
typedef struct _lirs {
    stack hir_stack;
    stack lir_stack;
    stack hot_stack;
    stack cold_stack;
    size_t size;
    size_t max_size;
    size_t lru_size;
    entry  *lru_head;
    entry  *lru_tl;
} lirs;

void delete_lru(lirs *cache) {
    entry *node = cache->lru_tl;
    cache->lru_tl = node->lru_prev;
    if (cache->lru_tl != NULL) {
        cache->lru_tl->lru_next = NULL;
    } else {
        cache->lru_head = NULL;
    }
    cache->lru_size -= (node->len + sizeof(entry));
    free(node->key);
    free(node->val);
    free(node);
}