==作者：cybsky==
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缓存污染介绍
那什么是缓存污染呢？在一些场景下，有些数据被访问的次数非常少，甚至只会被访问一次。当这些数据服务完访问请求后，如果还继续留存在缓存中的话，就只会白白占用缓存空间。这种情况，就是缓存污染。
当缓存污染不严重时，只有少量数据占据缓存空间，此时，对缓存系统的影响不大。但是，缓存污染一旦变得严重后，就会有大量不再访问的数据滞留在缓存中。如果这时数据占满了缓存空间，我们再往缓存中写入新数据时，就需要先把这些数据逐步淘汰出缓存，这就会引入额外的操作时间开销，进而会影响应用的性能。
解决方案
LRU缓存策略
LRU策略的核心思想：如果一个数据刚刚被访问，那么这个数据肯定是热数据，还会被再次访问。
按照这个核心思想，Redis中的LRU策略，会在每个数据对应的RedisObject结构体中设置一个lru字段，用来记录数据的访问时间戳。在进行数据淘汰时，LRU策略会在候选数据集中淘汰掉lru字段值最小的数据（也就是访问时间最久的数据）。
所以，在数据被频繁访问的业务场景中，LRU策略的确能有效留存访问时间最近的数据。而且，因为留存的这些数据还会被再次访问，所以又可以提升业务应用的访问速度。
但是，也正是因为只看数据的访问时间，使用LRU策略在处理扫描式单次查询操作时，无法解决缓存污染。所谓的扫描式单次查询操作，就是指应用对大量的数据进行一次全体读取，每个数据都会被读取，而且只会被读取一次。此时，因为这些被查询的数据刚刚被访问过，所以lru字段值都很大。
在使用LRU策略淘汰数据时，这些数据会留存在缓存中很长一段时间，造成缓存污染。如果查询的数据量很大，这些数据占满了缓存空间，却又不会服务新的缓存请求，此时，再有新数据要写入缓存的话，还是需要先把这些旧数据替换出缓存才行，这会影响缓存的性能。
如下图所示，数据6被访问后，被写入Redis缓存。但是，在此之后，数据6一直没有被再次访问，这就导致数据6滞留在缓存中，造成了污染。
所以，对于采用了LRU策略的Redis缓存来说，扫描式单次查询会造成缓存污染。为了应对这类缓存污染问题，Redis从4.0版本开始增加了LFU淘汰策略。
LFU缓存策略
与LRU策略相比，LFU策略中会从两个维度来筛选并淘汰数据：一是，数据访问的时效性（访问时间离当前时间的远近）；二是，数据的被访问次数。
LFU缓存策略是在LRU策略基础上，为每个数据增加了一个计数器，来统计这个数据的访问次数。当使用LFU策略筛选淘汰数据时，首先会根据数据的访问次数进行筛选，把访问次数最低的数据淘汰出缓存。如果两个数据的访问次数相同，LFU策略再比较这两个数据的访问时效性，把距离上一次访问时间更久的数据淘汰出缓存。
和那些被频繁访问的数据相比，扫描式单次查询的数据因为不会被再次访问，所以它们的访问次数不会再增加。因此，LFU策略会优先把这些访问次数低的数据淘汰出缓存。这样一来，LFU策略就可以避免这些数据对缓存造成污染了。
那么，LFU策略具体又是如何实现的呢？既然LFU策略是在LRU策略上做的优化，那它们的实现必定有些关系。为了避免操作链表的开销，Redis在实现LRU策略时使用了两个近似方法：
- Redis是用RedisObject结构来保存数据的，RedisObject结构中设置了一个lru字段，用来记录数据的访问时间戳；
- Redis并没有为所有的数据维护一个全局的链表，而是通过随机采样方式，选取一定数量（例如10个）的数据放入候选集合，后续在候选集合中根据lru字段值的大小进行筛选。
在此基础上，Redis在实现LFU策略的时候，只是把原来24bit大小的lru字段，又进一步拆分成了两部分。
- ldt值：lru字段的前16bit，表示数据的访问时间戳；
- counter值：lru字段的后8bit，表示数据的访问次数。
总结一下：当LFU策略筛选数据时，Redis会在候选集合中，根据数据lru字段的后8bit选择访问次数最少的数据进行淘汰。当访问次数相同时，再根据lru字段的前16bit值大小，选择访问时间最久远的数据进行淘汰。
到这里，还没结束，Redis只使用了8bit记录数据的访问次数，而8bit记录的最大值是255，这样可以吗？
在实际应用中，一个数据可能会被访问成千上万次。如果每被访问一次，counter值就加1的话，那么，只要访问次数超过了255，数据的counter值就一样了。在进行数据淘汰时，LFU策略就无法很好地区分并筛选这些数据，反而还可能会把不怎么访问的数据留存在了缓存中。
因此，在实现LFU策略时，Redis并没有采用数据每被访问一次，就给对应的counter值加1的计数规则，而是采用了一个更优化的计数规则。
简单来说，LFU策略实现的计数规则是：每当数据被访问一次时，首先，用计数器当前的值乘以配置项lfu_log_factor再加1，再取其倒数，得到一个p值；然后，把这个p值和一个取值范围在（0，1）间的随机数r值比大小，只有p值大于r值时，计数器才加1。
下面这段Redis的部分源码，显示了LFU策略增加计数器值的计算逻辑。其中，baseval是计数器当前的值。计数器的初始值默认是5（由代码中的LFU_INIT_VAL常量设置），而不是0，这样可以避免数据刚被写入缓存，就因为访问次数少而被立即淘汰。
1 | double r = (double)rand()/RAND_MAX; |
使用了这种计算规则后，我们可以通过设置不同的lfu_log_factor配置项，来控制计数器值增加的速度，避免counter值很快就到255了。
为了更进一步说明LFU策略计数器递增的效果，你可以看下下面这张表。这是Redis官网上提供的一张表，它记录了当lfu_log_factor取不同值时，在不同的实际访问次数情况下，计数器的值是如何变化的。
应用负载的情况是很复杂的。在一些场景下，有些数据在短时间内被大量访问后就不会再被访问了。那么再按照访问次数来筛选的话，这些数据会被留存在缓存中，但不会提升缓存命中率。为此，Redis在实现LFU策略时，还设计了一个counter值的衰减机制。
简单来说，LFU策略使用衰减因子配置项lfu_decay_time来控制访问次数的衰减。LFU策略会计算当前时间和数据最近一次访问时间的差值，并把这个差值换算成以分钟为单位。然后，LFU策略再把这个差值除以lfu_decay_time值，所得的结果就是数据counter要衰减的值。
简单举个例子，假设lfu_decay_time取值为1，如果数据在N分钟内没有被访问，那么它的访问次数就要减N。如果lfu_decay_time取值更大，那么相应的衰减值会变小，衰减效果也会减弱。所以，如果业务应用中有短时高频访问的数据的话，建议把lfu_decay_time值设置为1，这样一来，LFU策略在它们不再被访问后，会较快地衰减它们的访问次数，尽早把它们从缓存中淘汰出去，避免缓存污染。
总结
缓存污染问题指的是留存在缓存中的数据，实际不会被再次访问了，但是又占据了缓存空间。如果这样的数据体量很大，甚至占满了缓存，每次有新数据写入缓存时，还需要把这些数据逐步淘汰出缓存，就会增加缓存操作的时间开销。
因此，要解决缓存污染问题，最关键的技术点就是能识别出这些只访问一次或是访问次数很少的数据，在淘汰数据时，优先把它们筛选出来并淘汰掉。因为noviction策略不涉及数据淘汰，所以这节课，我们就从能否有效解决缓存污染这个维度，分析了Redis的其他7种数据淘汰策略。
volatile-random和allkeys-random是随机选择数据进行淘汰，无法把不再访问的数据筛选出来，可能会造成缓存污染。如果业务层明确知道数据的访问时长，可以给数据设置合理的过期时间，再设置Redis缓存使用volatile-ttl策略。当缓存写满时，剩余存活时间最短的数据就会被淘汰出缓存，避免滞留在缓存中，造成污染。
当我们使用LRU策略时，由于LRU策略只考虑数据的访问时效，对于只访问一次的数据来说，LRU策略无法很快将其筛选出来。而LFU策略在LRU策略基础上进行了优化，在筛选数据时，首先会筛选并淘汰访问次数少的数据，然后针对访问次数相同的数据，再筛选并淘汰访问时间最久远的数据。
在实际业务应用中，LRU和LFU两个策略都有应用。LRU和LFU两个策略关注的数据访问特征各有侧重，LRU策略更加关注数据的时效性，而LFU策略更加关注数据的访问频次。通常情况下，实际应用的负载具有较好的时间局部性，所以LRU策略的应用会更加广泛。但是，在扫描式查询的应用场景中，LFU策略就可以很好地应对缓存污染问题了，建议你优先使用。
此外，如果业务应用中有短时高频访问的数据，除了LFU策略本身会对数据的访问次数进行自动衰减以外，我再给你个小建议：你可以优先使用volatile-lfu策略，并根据这些数据的访问时限设置它们的过期时间，以免它们留存在缓存中造成污染。
摘选自:极客时间-Redis核心技术与实战