16 | LFU算法和其他算法相比有优势吗？

Redis 4.0引入了LFU算法作为一种缓存淘汰策略，与LRU算法相比，LFU算法根据数据的访问频率来选择被淘汰的数据。LFU算法记录每个数据的访问次数，并根据访问频率来淘汰数据，而不仅仅是记录访问次数。通过设置maxmemory和maxmemory-policy来启用LFU算法，其中maxmemory表示Redis使用的最大内存容量，而maxmemory-policy可以设置为allkeys-lfu或volatile-lfu，表示淘汰的键值对会分别从所有键值对或是设置了过期时间的键值对中筛选。LFU算法的实现包括键值对访问频率记录、初始化和更新，以及LFU算法淘汰数据。LFU算法的引入为Redis缓存设置淘汰策略提供了更多选择，能够更好地满足实际场景的需求。Redis在更新键值对访问频率时，先对访问次数进行衰减，然后按照一定概率增加访问次数，同时获取最新访问时间戳并更新到lru变量中。LFU算法的实现为Redis缓存设置淘汰策略提供了更多选择，能够更好地满足实际场景的需求。 在实现使用LFU算法淘汰数据时，Redis采用了和实现近似LRU算法相同的方法。Redis会使用一个全局数组EvictionPoolLRU，来保存待淘汰候选键值对集合。然后，在处理每个命令时，会调用freeMemoryIfNeededAndSafe函数和freeMemoryIfNeeded函数，来执行具体的数据淘汰流程。LFU算法在淘汰数据时，使用了不同的方法来计算每个待淘汰键值对的空闲时间。具体来说，LFU算法是用255减去键值对的访问次数来计算EvictionPoolLRU数组中每个元素的idle变量值的。LFU算法在待淘汰键值对集合中，是按照键值对的访问频率大小来排序和选择淘汰数据的，这也符合LFU算法本身的要求。LFU算法相比其他算法更容易把低频访问的冷数据尽早淘汰掉，适用于这种场景。 如果LFU_INIT_VAL设置为1，LFU算法会导致访问次数很容易就达到最大值，无法区分不同的访问频率，从而影响LFU算法的淘汰效果。 总的来说，LFU算法的引入为Redis缓存设置淘汰策略提供了更多选择，能够更好地满足实际场景的需求，而LFU算法的实现细节也为其他软件模块的设计提供了参考。