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深入解析Redis的LRU与LFU算法实现
作者:vivo 互联网服务器团队 - Luo Jianxin 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,内存的空间一般都是有限的,为了避免Redis耗尽宿主机的内存空间,Redis内部实现了一套复杂的缓存淘汰策略来管控内存使用量。 Redis 4.0版本开始就提供了8种内存淘汰策略,其中4种都是基于LRU或LFU算法实现的,本文就这两种算法的Redis实现进行了详细的介绍,并阐述其优劣特性。 二、Redis的LRU实现 在介绍Redis LRU算法实现之前,我们先简单介绍一下原生的LRU算法。 2.1 LRU算法原理 LRU(The Least Recently Used)是最经典的一款缓存淘汰算法,其原理是 :如果一个数据在最近一段时间没有被访问到,那么在将来它被访问的可能性也很低,当数据所占据的空间达到一定阈值时,这个最少被访问的数据将被淘汰掉。 如今,LRU算法广泛应用在诸多系统...
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浅谈业务级灾备的架构模式
互联网常见的高可用手段。比如服务冗余部署、异步化设计、负载均衡、服务限流降级熔断、架构拆分、服务治理、分布式存储等等,今天主要是一起聊下,多机房部署的灾备架构模式,来确保服务的高可用。 ::: hljs-center 常见的架构模式 ::: 灾备架构比较常见的几种模式,基本分为同城多中心、跨城多中心、跨国多中心。从字面上看,这几个架构模式好像差不多的,只是距离上的差异,其他的感觉都差不多的。但,就是简单的距离上的差异,就会导致在架构上关键的应用场景以及技术本质上有较大的区别。 ::: hljs-center 1. 同城多中心架构 ::: 同城多中心最典型的就是双中心跟三中心。 同城双中心 简单来说就是在同一个城市部署两个机房。如下图中,IDC-1和IDC-2。两个机房之间通过高速光纤进行连接。它的一些关键特征是: (1)相同城市,距离在50km以上。为什么需要在50km以上呢?如果从机房的建设上讲,没有什么不可以,相距5km也可以建设。但我们做双机房,是为了高可用灾备或者备份。一个简单的例子,如果距离过近,很可能是属于一个片区。如果遇到停电,很可能是一个片区的停电。这样两个机房都不可用...
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