内存数据库缓存替换算法优化研究

摘要

随着互联网技术的不断发展，数据规模呈爆炸式增长，用户对数据的访问也越来越频繁，磁盘数据库逐渐成为了大型网站后端的读写瓶颈。为了加快数据访问的速度、减少磁盘数据库负载压力，越来越多的网站开始使用内存数据库作为大型网站的后台缓存。由于Redis内存数据库功能齐全、数据结构丰富，因此在实际应用中使用非常广泛。 缓存替换算法作为提升缓存系统性能的重要手段，一直是缓存技术研究的核心。目前基于内存数据库的缓存系统仅提供最近最少使用替换算法以及最不经常使用替换算法。在分析了Redis数据库特性的基础上，针对内存数据库中已有替换算法判断标准单一、不具备自适应性的问题，提出了一种基于关注度的自适应缓存替换策略。该算法综合考虑了数据访问的时间特性与频率特性，并且算法可以根据数据的历史访问信息自动调整两种特性的比值，以适应不同的数据访问模式。由于Redis内存数据库采用了单线程运行机制，任何耗时操作都会使其他命令陷入长时间的等待，因此提出了一种渐进式遍历数据库的方案，通过周期性时间事件函数将该算法中耗时的遍历操作进行分解，降低了算法单次执行时间的同时也避免了单线程事件循环中后续操作阻塞。在开源内存数据库Redis的基础上设计并实现了基于关注度的缓存系统，整个系统包括关注度统计、缓存淘汰和缓存替换三个模块。 相比于其他缓存替换策略实现方案，该方案节约了25%左右的内存成本，提高了数据库内存利用率。经过实验测试表明，相比于Redis中原有的近似LRU以及近似LFU算法，基于关注度的自适应缓存替换策略命中率提高了6%到12%，可以有效的提高缓存系统的性能。并且改进后的算法可以根据不同的数据访问模式进行自适应的调整，具有一定的应用价值。

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