美国绕过5G搞6G，可行吗？
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我们今天听到的一个最常见的误解是，即使是世界上比较大的公司，他们也不知道自己为什么需要5G。一些人认为5G离今天的计划还太远;另一些人认为他们目前的WiFi或Zigbee功能已经足够好了;还有一些人根本不了解它的价值。本文将澄清这些误解，因为5G即将到来，它将对物联网(IoT)和高科技产业产生重大影响。接受它的公司将是那些能够在未来推动新的增长和收入机会的公司。 你可以看到图中有三种不同颜色的点：
我们能看到Redis3.0采样数是10生成的图最接近于严格的LRU。而同样使用5个采样数，Redis3.0也要优于Redis2.8。 LFU算法 LFU算法是Redis4.0里面新加的一种淘汰策略。它的全称是Least Frequently Used，它的核心思想是根据key的最近被访问的频率进行淘汰，很少被访问的优先被淘汰，被访问的多的则被留下来。 LFU算法能更好的表示一个key被访问的热度。假如你使用的是LRU算法，一个key很久没有被访问到，只刚刚是偶尔被访问了一次，那么它就被认为是热点数据，不会被淘汰，而有些key将来是很有可能被访问到的则被淘汰了。如果使用LFU算法则不会出现这种情况，因为使用一次并不会使一个key成为热点数据。 LFU一共有两种策略： volatile-lfu：在设置了过期时间的key中使用LFU算法淘汰key allkeys-lfu：在所有的key中使用LFU算法淘汰数据
设置使用这两种淘汰策略跟前面讲的一样，不过要注意的一点是这两周策略只能在Redis4.0及以上设置，如果在Redis4.0以下设置会报错 上面这段代码实现了一个简单的LUR算法，代码很简单，也加了注释，仔细看一下很容易就看懂。 LRU在Redis中的实现 近似LRU算法 Redis使用的是近似LRU算法，它跟常规的LRU算法还不太一样。近似LRU算法通过随机采样法淘汰数据，每次随机出5（默认）个key，从里面淘汰掉最近最少使用的key。 可以通过maxmemory-samples参数修改采样数量：例：maxmemory-samples 10 maxmenory-samples配置的越大，淘汰的结果越接近于严格的LRU算法 Redis为了实现近似LRU算法，给每个key增加了一个额外增加了一个24bit的字段，用来存储该key最后一次被访问的时间。 Redis3.0对近似LRU的优化 Redis3.0对近似LRU算法进行了一些优化。新算法会维护一个候选池（大小为16），池中的数据根据访问时间进行排序，第一次随机选取的key都会放入池中，随后每次随机选取的key只有在访问时间小于池中最小的时间才会放入池中，直到候选池被放满。当放满后，如果有新的key需要放入，则将池中最后访问时间最大（最近被访问）的移除。 当需要淘汰的时候，则直接从池中选取最近访问时间最小（最久没被访问）的key淘汰掉就行。 LRU算法的对比
我们可以通过一个实验对比各LRU算法的准确率，先往Redis里面添加一定数量的数据n，使Redis可用内存用完，再往Redis里面添加n/2的新数据，这个时候就需要淘汰掉一部分的数据，如果按照严格的LRU算法，应该淘汰掉的是最先加入的n/2的数据。生成如下各LRU算法的对比图 （编辑：南昌站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
