挖掘 Redis SDS 在缓存淘汰策略中的应用

Redis 基础概述

Redis 作为一款高性能的键值对数据库，在当今的软件开发领域应用广泛。它以其快速的读写速度、丰富的数据结构和强大的功能，成为缓存、消息队列、分布式锁等众多场景的首选技术。Redis 支持多种数据结构，如字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）以及有序集合（zset），这些数据结构的高效实现为不同业务需求提供了有力支持。

Redis 之所以能在缓存场景中表现卓越，得益于其基于内存的存储方式。与传统磁盘存储数据库相比，内存的读写速度要快得多，这使得 Redis 能够在极短的时间内处理大量的读写请求。同时，Redis 还提供了丰富的缓存淘汰策略，以应对内存空间有限的问题，确保在缓存满时能够合理地删除旧数据，为新数据腾出空间。

Redis SDS 数据结构剖析

SDS 定义与结构

Redis 中的字符串采用简单动态字符串（Simple Dynamic String，SDS）结构来实现。SDS 的定义如下：

struct sdshdr {
    // 记录 buf 数组中已使用字节的数量
    // 等于 SDS 所保存字符串的长度
    int len;

    // 记录 buf 数组中未使用字节的数量
    int free;

    // 字节数组，用于保存字符串
    char buf[];
};

从这个结构可以看出，SDS 不仅仅是简单地保存字符串内容，还额外记录了字符串的长度（len）和未使用空间（free）。这种设计与传统 C 语言中的字符串（以空字符 '\0' 结尾）有很大区别。在 C 语言中，获取字符串长度需要遍历整个字符串直到遇到 '\0'，时间复杂度为 O(n)；而在 SDS 中，获取长度只需读取 len 字段，时间复杂度为 O(1)。

SDS 的优势

常数时间获取字符串长度：如上述提到，通过 len 字段，Redis 可以在常数时间内获取 SDS 保存字符串的长度。这在很多需要频繁获取字符串长度的场景下，大大提高了效率。例如，在计算一个字符串类型键值对的长度时，Redis 可以快速返回结果，而无需遍历整个字符串。
杜绝缓冲区溢出：在 C 语言中，使用 strcpy、strcat 等函数操作字符串时，如果目标缓冲区大小不够，很容易造成缓冲区溢出，导致程序崩溃或出现安全漏洞。而 SDS 在进行字符串修改操作时，会先检查 free 空间是否足够。如果不够，会自动扩展 SDS 的空间，确保不会发生缓冲区溢出。例如，当使用 APPEND 命令向一个 SDS 保存的字符串追加内容时，Redis 会先检查 free 空间能否容纳追加的内容。如果不能，会根据需要扩展 buf 数组的大小，并重新计算 len 和 free 字段的值。
减少内存重新分配次数：SDS 通过预分配策略来减少内存重新分配的次数。当 SDS 进行扩展操作时，不仅会分配足够容纳新增内容的空间，还会额外分配一定的未使用空间（free）。这样，在后续短时间内如果再次进行扩展操作，可能无需再次分配内存，直接使用已预分配的空间即可。例如，假设初始时 SDS 保存的字符串长度为 10，当需要追加 5 个字符时，Redis 可能会一次性分配 20 个字符的空间（10 个字符用于保存原字符串，5 个字符用于保存新增内容，5 个字符作为预分配空间）。这样，下次如果追加的内容长度小于等于 5，就无需再次分配内存。

Redis 缓存淘汰策略详解

常见缓存淘汰策略

LRU（Least Recently Used）：最近最少使用策略。该策略认为，在过去一段时间内最少被使用的键，在未来一段时间内也很可能不会被使用。因此，当缓存满时，Redis 会优先淘汰最久未使用的键。例如，在一个缓存网页数据的系统中，如果某个网页在很长时间内都没有被访问，那么当缓存空间不足时，该网页对应的缓存数据就会被淘汰。
LFU（Least Frequently Used）：最不经常使用策略。与 LRU 不同，LFU 不仅考虑键的使用时间，还考虑键的使用频率。它认为，使用频率越低的键，在未来被使用的可能性也越低。因此，当缓存满时，Redis 会优先淘汰使用频率最低的键。比如，在一个电商系统中，某些商品的浏览记录在一段时间内很少，即使这些商品最近有过访问，但由于整体访问频率低，在缓存空间紧张时也可能被淘汰。
Random：随机策略。当缓存满时，Redis 会随机选择一些键进行淘汰。这种策略没有基于任何访问模式或频率的考量，只是简单地随机删除键。虽然这种策略看起来比较“盲目”，但在某些情况下，例如当所有键的访问概率大致相同时，它也能起到一定的作用。
TTL（Time To Live）：过期时间策略。Redis 中的键可以设置过期时间，TTL 策略会优先淘汰即将过期的键。当缓存满时，Redis 会从设置了过期时间且即将过期的键中选择淘汰对象。例如，在缓存一些时效性较强的数据，如验证码、限时优惠信息等时，TTL 策略可以确保这些数据在过期后能及时被清理出缓存。

缓存淘汰策略的应用场景

LRU 应用场景：适用于大部分具有时间局部性的应用场景，如网页缓存、热点数据缓存等。在这些场景中，最近被访问过的内容很可能在短期内再次被访问，因此淘汰最久未使用的内容可以有效地保持缓存的热度。
LFU 应用场景：更适合那些访问频率差异较大的场景，如电商商品浏览记录缓存、视频播放记录缓存等。在这些场景中，有些商品或视频可能被频繁访问，而有些则很少被访问，LFU 策略可以优先淘汰那些很少被访问的内容，提高缓存的利用率。
Random 应用场景：在一些对缓存数据准确性要求不高，或者所有数据被访问概率大致相同的场景下可以使用，如一些简单的测试环境缓存、统计类缓存等。
TTL 应用场景：主要用于缓存时效性数据，如验证码、登录凭证、限时活动信息等。通过设置合理的过期时间，利用 TTL 策略可以确保这些数据在过期后能及时从缓存中移除，避免数据不一致或安全问题。

Redis SDS 在缓存淘汰策略中的应用

SDS 对缓存淘汰性能的影响

快速比较与淘汰：在缓存淘汰策略中，无论是 LRU、LFU 还是其他策略，都需要对键进行比较和选择。由于 SDS 能够在常数时间内获取字符串长度，当 Redis 需要比较两个键的相关信息（如键名长度等）时，可以快速完成操作。例如，在基于键名长度进行某种自定义淘汰策略时，SDS 的高效长度获取特性可以使 Redis 更快地筛选出符合条件的键进行淘汰，从而提高缓存淘汰的效率。
内存管理优化：SDS 的预分配和惰性释放策略对缓存淘汰过程中的内存管理也有积极影响。在淘汰一个键值对时，如果该键是 SDS 类型，由于 SDS 可能存在预分配的未使用空间，在删除该键值对后，这些未使用空间可以被其他键值对复用，减少了内存碎片的产生。同时，SDS 的惰性释放策略可以避免在删除键值对时立即进行内存释放操作，减少了内存分配和释放的频率，进一步提高了缓存淘汰的性能。

基于 SDS 的缓存淘汰策略实现示例

下面以一个简单的 Python 示例结合 Redis 来展示基于 SDS 特性的缓存淘汰策略应用。假设我们有一个需求，在缓存满时，优先淘汰键名长度最短的键值对。

首先，安装 Redis 客户端库 redis - py：

pip install redis

然后，编写如下 Python 代码：

import redis


def get_shortest_key(redis_client):
    all_keys = redis_client.keys("*")
    if not all_keys:
        return None
    shortest_key = all_keys[0]
    for key in all_keys[1:]:
        if len(key) < len(shortest_key):
            shortest_key = key
    return shortest_key


def custom_eviction(redis_client, max_memory):
    current_memory = redis_client.info('memory')['used_memory']
    while current_memory > max_memory:
        key_to_delete = get_shortest_key(redis_client)
        if key_to_delete:
            redis_client.delete(key_to_delete)
            current_memory = redis_client.info('memory')['used_memory']


if __name__ == '__main__':
    r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
    # 模拟添加一些键值对
    r.set('short_key', 'value1')
    r.set('longer_key_than_short', 'value2')
    r.set('even_longer_key', 'value3')
    max_memory = 100  # 假设最大内存为 100 字节
    custom_eviction(r, max_memory)

在上述代码中，get_shortest_key 函数通过比较键名长度获取最短键名的键。custom_eviction 函数在缓存内存超过 max_memory 时，不断调用 get_shortest_key 函数获取并删除键名最短的键值对，以模拟基于键名长度的缓存淘汰策略。这里利用了 Redis 键名底层是 SDS 结构，能够高效获取长度的特性。

深入分析 SDS 在不同缓存淘汰策略下的优势

在 LRU 策略下

键查找优化：LRU 策略需要维护一个访问顺序列表，当某个键被访问时，需要将其移动到列表头部。在 Redis 中，键名是由 SDS 存储的。由于 SDS 高效的长度获取和比较特性，在查找和移动键在 LRU 列表中的位置时，可以快速完成。例如，当 Redis 需要查找某个键并更新其在 LRU 列表中的位置时，通过 SDS 可以快速获取键名长度并进行比较，确定其在列表中的正确位置，提高了 LRU 策略的执行效率。
内存占用优势：SDS 的预分配和空间管理策略使得在 LRU 缓存淘汰过程中，内存的使用更加高效。在淘汰一个键值对后，SDS 结构中的预分配空间可以被其他键值对复用，减少了内存碎片的产生。这对于长期运行且频繁进行缓存淘汰和更新操作的系统来说，能够有效提高内存利用率，保持系统的高性能运行。

在 LFU 策略下

频率统计与键管理：LFU 策略需要记录每个键的访问频率。在 Redis 中，当使用 SDS 存储键名时，在进行频率统计和键的管理过程中，SDS 的高效特性发挥了重要作用。由于 SDS 可以快速获取键名长度，在对键进行分组统计频率或者在不同频率组之间移动键时，可以快速比较键名相关信息，提高了频率统计和键管理的效率。例如，当 Redis 需要将一个键从低频率组移动到高频率组时，通过 SDS 可以快速获取键名长度等信息，完成相关操作。
内存优化与淘汰准确性：SDS 的内存管理策略在 LFU 策略下同样有助于减少内存碎片。同时，由于 SDS 能够快速提供键的相关信息，使得 Redis 在选择淘汰键时，可以更准确地根据频率和其他相关因素（如键名长度等）进行决策。例如，在两个键频率相近时，可以结合键名长度等 SDS 提供的信息，选择更合适的键进行淘汰，提高了缓存淘汰的准确性和合理性。

在 Random 策略下

随机选择效率：虽然 Random 策略是随机选择键进行淘汰，但在选择过程中仍然需要获取键的相关信息。SDS 的高效长度获取和比较特性可以使 Redis 在随机遍历键时，快速获取键名长度等信息。例如，在一些扩展的随机淘汰策略中，可能会结合键名长度等因素进行一定的筛选，此时 SDS 的特性可以提高随机选择键的效率，确保在大量键的情况下，能够快速完成随机淘汰操作。
内存管理一致性：与其他策略类似，SDS 的内存管理策略在 Random 策略下也能保持内存使用的一致性和高效性。在随机淘汰键值对后，SDS 的预分配空间和惰性释放机制可以有效地管理内存，避免内存碎片的过度产生，确保 Redis 在长期运行过程中，内存性能不会因随机淘汰操作而受到严重影响。

在 TTL 策略下

过期键查找与淘汰：TTL 策略需要查找即将过期的键进行淘汰。Redis 在管理过期键时，键名同样由 SDS 存储。SDS 的高效长度获取和比较特性有助于快速定位过期键。例如，在按过期时间排序的过期键列表中，通过 SDS 可以快速比较键名相关信息，确定键在列表中的位置，从而提高过期键查找和淘汰的效率。
内存回收与复用：在淘汰过期键值对时，SDS 的内存管理策略可以确保内存的有效回收和复用。过期键值对占用的内存，尤其是 SDS 结构中的预分配空间，可以被其他新的键值对使用，减少了内存的浪费，提高了内存利用率，使得 TTL 策略在内存管理方面更加高效。

结合实际案例分析 SDS 在缓存淘汰中的作用

电商商品缓存案例

在一个电商系统中，使用 Redis 作为商品缓存。系统中有大量的商品信息需要缓存，包括商品名称、价格、描述等。为了提高缓存效率，采用了 LRU 缓存淘汰策略。在这个场景下，商品的键名通常是商品 ID，而商品 ID 一般以字符串形式存储在 Redis 中，底层采用 SDS 结构。由于商品数量众多，在缓存淘汰过程中，SDS 的高效长度获取和比较特性使得 Redis 能够快速查找和移动键在 LRU 列表中的位置。例如，当一个热门商品被频繁访问时，Redis 需要将其对应的键移动到 LRU 列表头部。通过 SDS 快速获取商品 ID（键名）的长度并进行比较，能够迅速完成键的定位和移动操作，确保热门商品能够长时间保留在缓存中，提高了用户访问商品信息的速度。

同时，SDS 的内存管理策略也在这个场景中发挥了重要作用。随着商品信息的不断更新和缓存淘汰操作的进行，SDS 的预分配和惰性释放机制有效地减少了内存碎片的产生。例如，当一个商品的缓存信息被淘汰后，其 SDS 结构中的预分配空间可以被其他新的商品缓存信息复用，提高了内存利用率，使得系统能够在有限的内存空间内缓存更多的商品信息。

新闻资讯缓存案例

对于一个新闻资讯网站，使用 Redis 缓存新闻文章内容。网站需要缓存大量的新闻文章，并且希望优先保留热门文章，因此采用了 LFU 缓存淘汰策略。在这个案例中，新闻文章的键名可能是文章的唯一标识符，同样以 SDS 结构存储。在 LFU 策略下，需要频繁统计文章的访问频率并根据频率进行键的管理。SDS 的高效长度获取和比较特性使得 Redis 在统计频率和移动键到不同频率组时更加高效。例如，当一篇新闻文章的访问频率增加时，Redis 需要将其对应的键从低频率组移动到高频率组。通过 SDS 快速获取文章标识符（键名）的长度并进行比较，能够迅速确定键在不同频率组中的位置，确保热门新闻文章能够及时被调整到合适的频率组，提高了缓存的命中率。

此外，SDS 的内存管理策略对于新闻资讯缓存也至关重要。由于新闻文章的更新频率较高，缓存淘汰操作频繁。SDS 的预分配和惰性释放机制可以避免在频繁的缓存淘汰和更新过程中产生过多的内存碎片，确保系统在长期运行过程中，内存性能保持稳定，能够持续高效地缓存和管理大量的新闻文章信息。

优化建议与拓展思考

基于 SDS 特性的优化建议

合理利用预分配空间：在设计缓存数据结构时，可以根据业务特点合理预估数据增长情况，利用 SDS 的预分配空间特性。例如，如果已知某个缓存数据在一段时间内会频繁进行追加操作，可以在初始化时适当多分配一些预分配空间，减少后续内存重新分配的次数，提高缓存操作的性能。
结合键名长度优化淘汰策略：在自定义缓存淘汰策略时，可以充分利用 SDS 能够快速获取键名长度的特性。除了前面提到的按键名长度最短淘汰，还可以根据业务需求，结合键名长度和其他因素（如访问频率、过期时间等）设计更复杂、更符合业务场景的淘汰策略，提高缓存淘汰的合理性和效率。

拓展思考

SDS 在分布式缓存中的应用：随着分布式系统的广泛应用，Redis 常被用于构建分布式缓存。在分布式环境下，SDS 的高效特性同样具有重要意义。例如，在分布式缓存的一致性哈希算法中，需要对节点和键进行高效的比较和映射。SDS 可以快速提供键的相关信息，有助于提高一致性哈希算法的效率，确保缓存数据在分布式节点间的合理分布和高效访问。
SDS 与其他数据结构结合优化缓存：Redis 支持多种数据结构，如哈希、列表等。可以进一步探索如何将 SDS 与这些数据结构结合，优化缓存性能。例如，在哈希数据结构中，键和值都可以是 SDS 类型。通过合理设计哈希结构中键值对的 SDS 存储方式，可以提高哈希表的查找、插入和删除效率，从而优化整个缓存系统的性能。

通过深入挖掘 Redis SDS 在缓存淘汰策略中的应用，我们不仅了解了 SDS 的强大特性及其对缓存淘汰性能的积极影响，还通过实际案例和优化建议，为在实际项目中更好地利用 Redis 进行缓存管理提供了有益的参考。在未来的开发中，随着业务需求的不断变化和系统规模的不断扩大，对 Redis SDS 及缓存淘汰策略的深入研究和应用将具有更加重要的意义。