LRU算法和LFU算法有什么区别，redis分别是如何实现的？

什么是LRU算法？

LRU 全称是 Least Recently Used 翻译为最近最少使用，会选择淘汰最近最少使用的数据。

传统 LRU 算法的实现是基于「链表」结构，链表中的元素按照操作顺序从前往后排列，最新操作的键会被移动到表头，当需要内存淘汰时，只需要删除链表尾部的元素即可，因为链表尾部的元素就代表最久未被使用的元素。

Redis 并没有使用这样的方式实现 LRU 算法，因为传统的 LRU 算法存在两个问题：

• 需要用链表管理所有的缓存数据，这会带来额外的空间开销；
• 当有数据被访问时，需要在链表上把该数据移动到头端，如果有大量数据被访问，就会带来很多链表移动操作，会很耗时，进而会降低 Redis 缓存性能。

Redis是如何实现 LRU 算法的？

Redis 实现的是一种近似 LRU 算法，目的是为了更好的节约内存，它的实现方式是在 Redis 的对象结构体中添加一个额外的字段，用于记录此数据的最后一次访问时间。

当 Redis 进行内存淘汰时，会使用随机采样的方式来淘汰数据，它是随机取 5 个值（此值可配置），然后淘汰最久没有使用的那个。

Redis 实现的 LRU 算法的优点：

• 不用为所有的数据维护一个大链表，节省了空间占用；
• 不用在每次数据访问时都移动链表项，提升了缓存的性能；

但是 LRU 算法有一个问题，无法解决缓存污染问题，比如应用一次读取了大量的数据，而这些数据只会被读取这一次，那么这些数据会留存在 Redis 缓存中很长一段时间，造成缓存污染。

因此，在 Redis 4.0 之后引入了 LFU 算法来解决这个问题。

什么是LFU算法？

LFU 全称是 Least Frequently Used 翻译为最近最不常用的，LFU 算法是根据数据访问次数来淘汰数据的，它的核心思想是“如果数据过去被访问多次，那么将来被访问的频率也更高”。

所以， LFU 算法会记录每个数据的访问次数。当一个数据被再次访问时，就会增加该数据的访问次数。这样就解决了偶尔被访问一次之后，数据留存在缓存中很长一段时间的问题，相比于 LRU 算法也更合理一些。

Redis是如何实现 LFU 算法的？

LFU 算法相比于 LRU 算法的实现，多记录了「数据的访问频次」的信息。Redis 对象的结构如下：

typedef struct redisObject {
    ...
      
    // 24 bits，用于记录对象的访问信息
    unsigned lru:24;  
    ...
} robj;

Redis 对象头中的 lru 字段，在 LRU 算法下和 LFU 算法下使用方式并不相同。

在 LRU 算法中，Redis 对象头的 24 bits 的 lru 字段是用来记录 key 的访问时间戳，因此在 LRU 模式下，Redis可以根据对象头中的 lru 字段记录的值，来比较最后一次 key 的访问时间长，从而淘汰最久未被使用的 key。

在 LFU 算法中，Redis对象头的 24 bits 的 lru 字段被分成两段来存储，高 16bit 存储 ldt(Last Decrement Time)，用来记录 key 的访问时间戳；低 8bit 存储 logc(Logistic Counter)，用来记录 key 的访问频次。