在编程中,计数器是一种基本但强大的工具,用于跟踪和管理数据和资源。本文将深入探讨不同类型的计数器的应用,从Redis的LRU(最近最少使用)缓存淘汰算法的实现,到如何在内存受限的环境中有效地使用计数器,再到普通计数器的巧妙应用。
1. Redis的LRU实现
Redis,作为一个高性能的键值存储系统,使用LRU算法来决定淘汰哪些数据以释放内存。这个算法的关键在于跟踪每个对象最后一次被访问的时间,但为了节约内存,Redis并不使用完整的时间戳。相反,它采用了一种巧妙的方法:
时间戳精度的简化:Redis通过将时间戳除以一个固定的分辨率(例如1000毫秒)来降低其精度。
位数限制:Redis进一步使用固定位数(例如24位)来存储这些简化的时间戳。
按位与操作:通过使用按位与操作确保计数器在达到最大值后自动从零开始,有效避免溢出。
这种方法在减少内存占用和保持时间戳更新效率之间取得了平衡,从而使LRU算法的实现既高效又节省空间。
Redis计算LRU时间的源码如下(6.0.6)
#define LRU_BITS 24 #define LRU_CLOCK_MAX ((1<lru */ #define LRU_CLOCK_RESOLUTION 1000 * in a reduced-bits format that can be used to set and check the * object->lru field of redisObject structures. */ unsigned int getLRUClock(void) { return (mstime()/LRU_CLOCK_RESOLUTION) & LRU_CLOCK_MAX; }
在Redis的LRU算法实现中,使用24位来存储时间戳是一种权衡内存使用和精度的方法。下面我们分析这种方法的具体细节:
24位时间戳的最大值:
首先,24位可以表示的最大值是 (2^{24} - 1),即16777215。这是因为每个二进制位有两个可能的值(0或1),所以24位可以表示 (2^{24}) 个不同的值,从0开始计数,最大值就是 (2^{24} - 1)。
精度
Redis中,时间戳的精度被降低到秒。这意味着每个时间戳表示从某个固定点(通常是Unix纪元,即1970年1月1日0000 UTC)开始的秒数。
相对时间点
使用24位存储时间戳,意味着能够表示的最大秒数是16777215秒。换算成更直观的时间单位:
天数:194天
小时数: 4655小时
因此,24位时间戳可以表示从某个起始点开始的大约194天内的任意秒。
位运算和精度
当时间戳的值超过24位可以表示的最大值时,由于按位与操作(与16777215按位与),时间戳将自动回绕到0。这意味着每过194天左右,时间戳就会重置。重置后的时间戳值是从0开始的,但这并不影响Redis LRU算法的有效性,因为该算法主要关心的是对象相对于彼此的“最近使用”状态,而不是绝对的时间点。
总结
所以,在Redis的LRU算法中,虽然时间戳的精度仍然是秒,但由于使用24位存储,它只能表示大约194天的时间跨度。一旦超过这个时间跨度,时间戳就会回绕。这种设计在维持足够精度的同时,大幅减少了每个对象的内存占用,非常适合于内存受限的高效缓存系统。
2. 内存效率和时间戳的近似表示
除了Redis的应用,固定位数的计数器在其他许多场景中也非常有用,特别是在需要以内存高效的方式存储大量数据时。以下是两个具体的应用示例:
2.1 内存效率的例子
假设你正在开发一个高性能的日志处理系统,该系统需要跟踪数百万条日志记录的时间戳。如果使用完整的64位时间戳(精确到毫秒),对于每个日志记录,时间戳将占用8字节的存储空间。这在大量数据的情况下会导致巨大的内存消耗。
为了提高内存效率,你可以选择使用24位来表示时间戳。虽然这会减少时间的精度,但对于很多日志分析任务来说,这种精度已经足够。在这种情况下,每个时间戳只占用3字节的存储空间。
通过这种方法,你可以显著减少内存使用,同时仍然保留了足够的信息来进行有效的日志分析。
不节省内存情况
使用标准的64位时间戳(精确到毫秒)。
每个时间戳占用8字节。
总内存使用量 = 100万个事件 × 8字节/事件 = 800万字节(约7.63 MB)。
节省内存情况
使用24位时间戳(精确到某个更大的时间单位,比如分钟)。
每个时间戳占用3字节。
总内存使用量 = 100万个事件 × 3字节/事件 = 300万字节(约2.86 MB)。
节省效果
节省了约4.77 MB的内存。
对于某些应用(如日志分析),精确到分钟可能已足够,因此这种方法既节省内存又能提供所需的时间信息。
2.2 时间戳的近似表示
考虑一个网站缓存系统,它需要记录每个页面最后一次被访问的时间。通过将Unix时间戳转换为以10分钟为单位的近似值,可以减少存储需求,同时仍然提供足够的信息来有效管理缓存。
下面是一个举例说明:
完整精度情况
使用完整的32位Unix时间戳(精确到秒)。
时间戳示例:1617181723(代表2021年3月31日1423 UTC)。
近似精度情况
使用简化的20位时间戳(以10分钟为单位)。
假设我们以2021年1月1日为基准,计算从那时起经过的10分钟间隔的数量。
时间戳示例:对于2021年3月31日14:15的时间,计算得到的20位时间戳可能是99000(这是一个假设的值,具体取决于基准日期和计算方法)。
精度对比
完整精度时间戳能精确到秒。
近似精度时间戳精确到10分钟,对于缓存淘汰决策而言,这通常是足够的。例如,它可以用来判断一个页面是在最近一小时内被访问过,还是在更久之前。
3. 循环计数器的实际应用
利用固定位数和按位与操作实现高效的循环计数器
在编程中,经常需要跟踪特定的事件或状态的次数,尤其是在资源受限(如内存或存储空间有限)的环境中。传统的方法可能会涉及检查计数器是否达到某个值,然后手动将其重置。然而,这种方法既繁琐又容易出错。幸运的是,有一种更优雅、高效的方法可以实现同样的目标:使用固定位数的计数器结合按位与操作。
固定位数计数器的原理
固定位数计数器的概念很简单。就是选择一个特定的位数(比如16位、24位或32位)来存储计数器的值。这个选择直接决定了计数器的最大值,计数器的最大值为 (2^{位数} - 1)。例如,一个24位计数器的最大值是 (2^{24} - 1 = 16777215)。
为何选择按位与操作
按位与操作 (&) 是一种基本的位运算,它对两个数的每一位进行比较,只有当相同位置的两个位都为1时,结果的那位才为1。在这种用法中,它的作用是确保计数器值在达到其最大值后自动归零。
实现步骤
确定位数:首先,确定你需要的计数器位数。这将取决于你的特定应用和所需的最大计数范围。
计算掩码值:计算掩码值,即计数器的最大值。对于一个N位计数器,掩码值为 (2^N - 1)。
应用按位与:在增加计数器值时使用按位与操作,以确保计数器在达到最大值后自动回绕。
示例代码
假设我们使用一个16位计数器:
#include#define COUNTER_BITS 16 #define COUNTER_MAX ((1 << COUNTER_BITS) - 1) int main() { unsigned int counter = 0; for(int i = 0; i < 70000; i++) { counter = (counter + 1) & COUNTER_MAX; // 可以在这里执行其他操作 } printf("Final counter value: %u ", counter); return 0; }
在这个例子中,计数器将在65535之后回绕到0,这种方法适用于需要循环计数器的场景,如缓存淘汰、时间标记或状态跟踪。
结论
使用固定位数和按位与操作的循环计数器是一种节省资源、减少错误和提高代码效率的强大工具。特别是在内存和存储资源受限的情况下,这种方法显得尤为重要。通过简单的位运算,我们可以优雅地实现计数器的自动回绕功能,从而使我们的代码更加简洁和健壮。
4. 如何有效存储固定位数
在大多数编程环境中,基本的整型(如int)通常占用4字节(32位)。对于只需要3字节来存储的情况,确实会面临内存分配和管理的挑战。有几种方法可以处理这种情况:
使用位域结构体
在C或C++中,你可以使用位域(bit fields)在结构体中精确指定每个成员的位数。例如,你可以定义一个24位的位域来存储时间戳:
struct Timestamp { unsigned int time: 24; };
这种方法允许你以3字节的存储空间存储时间戳,但它可能会引起端对齐(endian)问题,因此在跨平台时需要小心处理。
使用字节数组你也可以使用一个字节数组(如3个char或uint8_t)来存储这个值。在这种情况下,你需要手动处理值的设置和解析:
uint8_t timestamp[3]; // 设置值(示例) timestamp[0] = (value >> 16) & 0xFF; // 最高有效字节 timestamp[1] = (value >> 8) & 0xFF; // 中间字节 timestamp[2] = value & 0xFF; // 最低有效字节 // 解析值 uint32_t recovered_value = (timestamp[0] << 16) | (timestamp[1] << 8) | timestamp[2];
这种方法给予了你更多控制,但增加了代码的复杂性。
使用内置类型并接受一些空间浪费
有时,简单地使用标准的4字节整型(如int或uint32_t)可能是更实际的选择,即使这意味着你不会完全利用所有的位。虽然这会浪费一些空间,但代码会更简单、更清晰,并且更容易维护。这在不是极度内存受限的环境下通常是可接受的。
选择方法
选择哪种方法取决于你的具体需求。如果内存效率至关重要,并且你能够处理额外的复杂性,那么使用位域或字节数组可能是合适的。如果代码的可读性和维护性更重要,那么简单地使用标准的整型类型可能是更好的选择。
链接:https://juejin.cn/post/7312035412159528969
(版权归原作者所有,侵删)
原文标题:从Redis的LRU实现到内存效率和位操作
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