作者：京东物流京东物流本文详细讲解下Redis热点key发现机制+客户端缓存的原理。一、redis4.0之基于LFU的热点key发现机制业务中存在访问热点是在所难免的，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。Redis中的L

0.前言缓存是一个非常大的topic。常用的缓存算法有LRU（LatestRecentlyUsed）最近最少使用和LFU（LatestFrenquencyUsed）最不经常最少使用算法。本文会介绍这两种算法，并且给出缓存使用的一些介绍。1.LRU首先，LRU是最近最少使用算法，根据时间的顺序淘汰最久没被使用到的缓存

计算机内部有很多使用缓存的地方，缓存能够保证系统的快速运转。但是一个缓存组件是否好用，取决于它的缓存命中率，而命中率又和缓存组件自己的缓存数据淘汰算法息息相关。常用的缓存算法有：FIFO、LRU、LFU。FIFO先进先出算法FIFO(FirstInFirstOut)的基本思想是：选择最早调入内存

classNode:def__init__(self,key=0,val=0,pre=None,next=None,fre=0,tail=None):self.key=keyself.val=valself.pre=preself.next=nextself.fre=freself.tail=tailclassLFUCache:d

LFU(LeastFrequentlyUsed)是一种用于缓存管理的算法。它通过跟踪每个缓存项被访问的频率来决定哪些项应该被移除。LFU算法倾向于保留那些使用频率较高的项，而移除那些使用频率较低的项。以下是LFU算法的详细介绍：工作原理计数器：每个缓存项都有一个计数器，用于记录该项被访问的

一、RedisObject1.1、Redis数据存储1.2、RedisObject的数据结构redis的value都封装在redisObject中redisObject的底层实现：redisObject的数据结构如下：server.htypedefstructredisObject{ unsignedtype:4; unsignedencoding:4; unsignedlru

（四）Redis缓存应用、淘汰机制 合集-Redis(4) 1.（一）LinuxCentOSRedis安装05-082.（二）Redis数据类型与结构05-173.（三）Redis线程与IO模型06-054.（四）Redis缓存应用、淘汰机制06-20收起 1、缓存应用一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存

MySQL里有千万条数据，但是Redis中只存10万的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据?

1、缓存应用一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十ns到100ns，再到几ms，性能的差异很大，如果每次CPU处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。所以，计算机系统中，默认有两种缓存：（1）CPU里面的末级缓存，即LLC，用来

性能测试，在编写代码后，单元测试及性能测试是重要的验收点，好的性能测试可以让我们提前发现程序中存在的问题。测试用例在Rust中，测试通常有两部分，一部分是文档测试，一部分是模块测试。通常我们在函数定义的开始可以看到以///三斜杠开头的就是文档注释发布的时候会将自动生成到docs.

目录1.Redis过期时间淘汰策略1.1惰性删除1.2定期删除1.3主动扫描2.Redis内存淘汰策略2.1最大内存配置2.2LRU最近最少使用2.2.1传统LRU2.2.2Redis中的LRU2.2.3LRU的缺点2.3访问频率最低2.3.1传统LFU2.3.2Redis的LFU2.3.2.1时间衰减函数2.3.2.2热度值函数2.3.2.3总结2

零、资料LRU和LFU缓存淘汰算法（javascript与go语言实现） 一、基本概念LRU（LeastRecentlyUsed）和LFU（LeastFrequentlyUsed）是两种常见的缓存淘汰算法，用于在缓存空间有限的情况下选择合适的缓存对象进行淘汰，以提高缓存的利用效率LRU算法基于"最近最少使用"的原则进行淘汰

引言在当今互联网领域，尤其在大型电商平台如淘宝这样的复杂分布式系统中，数据的高效管理和快速访问至关重要。面对数以千万计的商品、交易记录以及其他各类业务数据，如何在MySQL等传统关系型数据库之外，借助内存数据库Redis的力量，对部分高频访问数据进行高效的缓存处理，是提升整个系统

内存淘汰策略内存淘汰：就是当Redis内存使用达到设置的阈值时，redis主动挑选部分key删除以释放更多内存的流程。Redis会在处理客户端命令的方法processCommand()中尝试做内存淘汰：  也就是说，redis是在任何命令执行之前，做内存的检查或者说尝试去淘汰一部分内存。 Redis支持8

1.删除策略1.1.立即删除（过期后立即删除）原理：key过期之后立即删除缺点：对CPU不友好，用处理器性能换取存储空间（拿时间换空间），存在大量key同时过期占用大量CPU资源进行删除操作的情况1.2.惰性删除原理：过期后先不删除，等下一次访问时判断是否过期，若过期则立即删除缺点：对CPU不友好，用

一.使用两个哈希实现一个哈希进行直接索引，另一个哈希根据访问频率索引双向链表/*定义Node类双链表节点，包含键、值、前驱、后继定义LFUCache类变量min_freq：当前最小频率层次capacity:容量key_to_node:根据键值索引节点的哈希freq_to_dummy:根据频率索引双链表的哈希

内存淘汰机制，LFU和LRU的比较和优缺点以及实现方式Redis内存满了，会发生什么？如果redis的内存达到了阈值，会发生内存淘汰，阈值通过配置文件的maxmemory设置Redis内存淘汰策略有哪些？大概分为三类报错根据有过期时间淘汰volatile-random,随机淘汰有过期时间的keyvolatile-ttl

packagearithmetic;importjava.util.HashMap;publicclassFaceTest82{//LFU缓存置换算法//比较词频，词频相同看时间点//置换之后，词频重新开始累计publicFaceTest82(intk){capacity=k;size=0;records=newHashMap<Integer,FaceTest82.Node>();heads=newH

目录一缓存优化1.1缓存更新策略1.2配置文件中设置二穿透，击穿，雪崩2.1缓存穿透2.2缓存击穿2.3缓存雪崩一缓存优化1.1缓存更新策略#redis数据放在内存中，输入如果满了，再放数据--->肯定能放进去 -老数据怎么样？#方案LRU-LeastRecentlyUsed没有被使用时间最长的

转：Redis精通系列——LFU算法详述(LeastFrequentlyUsed-最不经常使用)  

作者：vivo互联网服务器团队-LuoJianxin重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。一、前言Redis是一款基于内存的高性能NoSQL数据库，数据都缓存在内存里，这使得Redis可以每秒轻松地处理数万的读写请求。相对于磁盘的容量，内存的空

算法介绍LRULRU全称是LeastRecentlyUsed，即最近最久未使用算法。LRU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，它是页面置换算法的一种，也常用于缓存设计。LFULFU全称是LeastFrequentlyUsed，根据频率来选择要

算法介绍LRULRU全称是LeastRecentlyUsed，即最近最久未使用算法。LRU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，它是页面置换算法的一种，也常用于缓存设计。LFULFU全称是LeastFrequentlyUsed，根据频率来选择要

FIFO算法FIFO(Fistinfirstout)先进先出。FIFO算法的思想FIFO算法的描述FIFO算法的实现FIFOCacheFIFOCacheFIFOCacheTestFIFOCacheTestOutputOutput总结参考缓存算法（FIFO、LRU、LFU三种算法的区别）

slava是作者参与的一个github开源项目，该项目的目标是用Go语言构建一个高性能K-V云数据库。在本文中，作者将介绍Slava中内存淘汰策略的实现。Slava中目前实现了四种内存淘汰