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1 标准LRU的实现原理
LRU，最近最少使用（Least Recently Used，LRU），经典缓存算法。
LRU会使用一个链表维护缓存中每个数据的访问情况，并根据数据的实时访问，调整数据在链表中的位置，然后通过数据在链表中的位置，表示数据是最近刚访问的，还是已有段时间未访问。
LRU会把链头、尾分别设为MRU端和LRU端：
MRU，Most Recently Used 缩写，表示此处数据刚被访问
LRU端，此处数据最近最少被访问的数据
LRU可分成如下情况：
case1：当有新数据插入，LRU会把该数据插入到链首，同时把原来链表头部的数据及其之后的数据，都向尾部移动一位
case2：当有数据刚被访问一次后，LRU会把该数据从它在链表中当前位置，移动到链首。把从链表头部到它当前位置的其他数据，都向尾部移动一位
case3：当链表长度无法再容纳更多数据，再有新数据插入，LRU去除链表尾部的数据，这也相当于将数据从缓存中淘汰掉
case2图解：链表长度为5，从链表头部到尾部保存的数据分别是5，33，9，10，8。假设数据9被访问一次，则9就会被移动到链表头部，同时，数据5和33都要向链表尾部移动一位。
所以若严格按LRU实现，假设Redis保存的数据较多，还要在代码中实现：
为Redis使用最大内存时，可容纳的所有数据维护一个链表
需额外内存空间来保存链表
每当有新数据插入或现有数据被再次访问，需执行多次链表操作
在访问数据的过程中，让Redis受到数据移动和链表操作的开销影响
最终导致降低Redis访问性能。
所以，无论是为节省内存 or 保持Redis高性能，Redis并未严格按LRU基本原理实现，而是提供了一个近似LRU算法实现。
2 Redis的近似LRU算法实现
Redis的内存淘汰机制是如何启用近似LRU算法的？redis.conf中的如下配置参数：
maxmemory，设定Redis server可使用的最大内存容量，一旦server使用实际内存量超出该阈值，server会根据maxmemory-policy配置策略，执行内存淘汰操作
maxmemory-policy，设定Redis server内存淘汰策略，包括近似LRU、LFU、按TTL值淘汰和随机淘汰等
所以，一旦设定maxmemory选项，且将maxmemory-policy配为allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被启用。allkeys-lru和volatile-lru都会使用近似LRU淘汰数据，区别在于：
allkeys-lru是在所有的KV对中筛选将被淘汰的数据
volatile-lru在设置了TTL的KV对中筛选将被淘汰数据
Redis如何实现近似LRU算法的呢？
全局LRU时钟值的计算
如何计算全局LRU时钟值的，以用来判断数据访问的时效性
键值对LRU时钟值的初始化与更新
哪些函数中对每个键值对对应的LRU时钟值，进行初始化与更新
近似LRU算法的实际执行
如何执行近似LRU算法，即何时触发数据淘汰，以及实际淘汰的机制实现
2.1 全局LRU时钟值的计算
近似LRU算法仍需区分不同数据的访问时效性，即Redis需知道数据的最近一次访问时间。因此，有了LRU时钟：记录数据每次访问的时间戳。
Redis对每个KV对中的V，会使用个redisObject结构体保存指向V的指针。那redisObject除记录值的指针，还会使用24 bits保存LRU时钟信息，对应的是lru成员变量。这样，每个KV对都会把它最近一次被访问的时间戳，记录在lru变量。
redisObject定义包含lru成员变量的定义：
每个KV对的LRU时钟值是如何计算的？Redis Server使用一个实例级别的全局LRU时钟，每个KV对的LRU time会根据全局LRU时钟进行设置。
这全局LRU时钟保存在Redis全局变量server的成员变量lruclock
当Redis Server启动后，调用initServerConfig初始化各项参数时，会调用getLRUClock设置lruclock的值：
于是，就得注意，**若一个数据前后两次访问的时间间隔＜1s，那这两次访问的时间戳就是一样的！**因为LRU时钟精度就是1s，它无法区分间隔小于1秒的不同时间戳！
getLRUClock函数将获得的UNIX时间戳，除以LRU_CLOCK_RESOLUTION后，就得到了以LRU时钟精度来计算的UNIX时间戳，也就是当前的LRU时钟值。
getLRUClock会把LRU时钟值和宏定义LRU_CLOCK_MAX（LRU时钟能表示的最大值）做与运算。
所以默认情况下，全局LRU时钟值是以1s为精度计算得UNIX时间戳，且是在initServerConfig中进行的初始化。
那Redis Server运行过程中，全局LRU时钟值是如何更新的？和Redis Server在事件驱动框架中，定期运行的时间事件所对应的serverCron有关。
serverCron作为时间事件的回调函数，本身会周期性执行，其频率值由redis.conf的hz配置项决定，默认值10，即serverCron函数会每100ms（1s/10 = 100ms）运行一次。serverCron中，全局LRU时钟值就会按该函数执行频率，定期调用getLRUClock进行更新：
这样，每个KV对就能从全局LRU时钟获取最新访问时间戳。
对于每个KV对，它对应的redisObject.lru在哪些函数进行初始化和更新的呢？
2.2 键值对LRU时钟值的初始化与更新
对于一个KV对，其LRU时钟值最初是在这KV对被创建时，进行初始化设置的，这初始化操作在createObject函数中调用，当Redis要创建一个KV对，就会调用该函数。
createObject除了会给redisObject分配内存空间，还会根据maxmemory_policy配置，初始化设置redisObject.lru。
若maxmemory_policy=LFU，则lru变量值会被初始化设置为LFU算法的计算值
maxmemory_policy≠LFU，则createObject调用LRU_CLOCK设置lru值，即KV对对应的LRU时钟值。
LRU_CLOCK返回当前全局LRU时钟值。因为一个KV对一旦被创建，就相当于有了次访问，其对应LRU时钟值就表示了它的访问时间戳：
那一个KV对的LRU时钟值又是何时再被更新？
只要一个KV对被访问，其LRU时钟值就会被更新！而当一个KV对被访问时，访问操作最终都会调用lookupKey。
lookupKey会从全局哈希表中查找要访问的KV对。若该KV对存在，则lookupKey会根据maxmemory_policy的配置值，来更新键值对的LRU时钟值，也就是它的访问时间戳。
而当maxmemory_policy没有配置为LFU策略时，lookupKey函数就会调用LRU_CLOCK函数，来获取当前的全局LRU时钟值，并将其赋值给键值对的redisObject结构体中的lru变量
这样，每个KV对一旦被访问，就能获得最新的访问时间戳。但你可能好奇：这些访问时间戳最终是如何被用于近似LRU算法进行数据淘汰的？
2.3 近似LRU算法的实际执行
Redis之所以实现近似LRU，是为减少内存资源和操作时间上的开销。
2.3.1 何时触发算法执行？
近似LRU主要逻辑在performEvictions。
performEvictions被evictionTimeProc调用，而evictionTimeProc函数又是被processCommand调用。
processCommand，Redis处理每个命令时都会调用：
然后，isSafeToPerformEvictions还会再次根据如下条件判断是否继续执行performEvictions：
一旦performEvictions被调用，且maxmemory-policy被设置为allkeys-lru或volatile-lru，近似LRU就被触发执行了。
2.3.2 近似LRU具体执行过程
执行可分成如下步骤：
2.3.2.1 判断当前内存使用情况
调用getMaxmemoryState评估当前内存使用情况，判断当前Redis Server使用内存容量是否超过maxmemory配置值。
若未超过maxmemory，则返回C_OK，performEvictions也会直接返回。
getMaxmemoryState评估当前内存使用情况的时候，若发现已用内存超出maxmemory，会计算需释放的内存量。这个释放内存大小=已使用内存量-maxmemory。
但已使用内存量并不包括用于主从复制的复制缓冲区大小，这是getMaxmemoryState通过调用freeMemoryGetNotCountedMemory计算的。
而若当前Server使用的内存量超出maxmemory上限，则performEvictions会执行while循环淘汰数据释放内存。
为淘汰数据，Redis定义数组EvictionPoolLRU，保存待淘汰的候选KV对，元素类型是evictionPoolEntry结构体，保存了待淘汰KV对的空闲时间idle、对应K等信息：
这样，Redis Server在执行initSever进行初始化时，会调用evictionPoolAlloc为EvictionPoolLRU数组分配内存空间，该数组大小由EVPOOL_SIZE决定，默认可保存16个待淘汰的候选KV对。
performEvictions在淘汰数据的循环流程中，就会更新这个待淘汰的候选KV对集合，即EvictionPoolLRU数组。
2.3.2.2 更新待淘汰的候选KV对集合
performEvictions调用evictionPoolPopulate，其会先调用dictGetSomeKeys，从待采样哈希表随机获取一定数量K：
dictGetSomeKeys采样的哈希表，由maxmemory_policy配置项决定：
若maxmemory_policy=allkeys_lru，则待采样哈希表是Redis Server的全局哈希表，即在所有KV对中采样
否则，待采样哈希表就是保存着设置了TTL的K的哈希表。
dictGetSomeKeys采样的K的数量由配置项maxmemory-samples决定，默认5：
于是，dictGetSomeKeys返回采样的KV对集合。evictionPoolPopulate根据实际采样到的KV对数量count，执行循环：调用estimateObjectIdleTime计算在采样集合中的每一个KV对的空闲时间：
接着，evictionPoolPopulate遍历待淘汰的候选KV对集合，即EvictionPoolLRU数组，尝试把采样的每个KV对插入EvictionPoolLRU数组，取决于如下条件之一：
能在数组中找到一个尚未插入KV对的空位
能在数组中找到一个KV对的空闲时间＜采样KV对的空闲时间
有一成立，evictionPoolPopulate就能把采样KV对插入EvictionPoolLRU数组。等所有采样键值对都处理完后，evictionPoolPopulate函数就完成对待淘汰候选键值对集合的更新了。
接下来，performEvictions开始选择最终被淘汰的KV对。
2.3.2.3 选择被淘汰的KV对并删除
因evictionPoolPopulate已更新EvictionPoolLRU数组，且该数组里的K，是按空闲时间从小到大排好序了。所以，performEvictions遍历一次EvictionPoolLRU数组，从数组的最后一个K开始选择，若选到的K非空，就把它作为最终淘汰的K。
该过程执行逻辑：
一旦选到被淘汰的K，performEvictions就会根据Redis server的惰性删除配置，执行同步删除或异步删除：
至此，performEvictions就淘汰了一个K。若此时释放的内存空间还不够，即没有达到待释放空间，则performEvictions还会重复执行前面所说的更新待淘汰候选KV对集合、选择最终淘汰K的过程，直到满足待释放空间的大小要求。
performEvictions流程：
近似LRU算法并未使用耗时且耗空间的链表，而使用固定大小的待淘汰数据集合，每次随机选择一些K加入待淘汰数据集合。
最后，按待淘汰集合中K的空闲时间长度，删除空闲时间最长的K。
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