LRU（Least Recently Used）是一种常用算法来管理缓存内存的机制，通常运用在Redis数据库中。它的实现非常简单，核心思想就是最近最少使用，即时访问量最低的数据优先淘汰，以空出内存来存放新数据。
实际应用中，当Redis数据库缓存开辟一定容量后，新数据将进入缓存，数据进入并不是立即淘汰装入旧数据，而是采用LRU算法预测未来可能会被访问到，根据之前每个时间段内容访问情况，最近最少使用的数据会优先被淘汰。
Redis实现LRU机制的算法主要有两种：`LRU Clock` 和 `LRU Cache`。`LRU Clock`可以类比为一个与现实生活里的时钟一样的算法，每个缓存数据都会有一个时钟标记，内存中的每个缓存数据都会按照时钟的顺序依次被更新标记，这样做的缺点是，每次访问都需要更新每个缓存数据的标记，开销较大。而`LRU Cache` 算法则是一个哈希表+双向链表的组合，将数据存储在缓存区内，每一次访问都会将该项添加到双向链表末端，链表最前端的元素则是最少被访问的元素，当缓存满的时候最先被淘汰的就是链表最前端的元素。
Redis 中的 LRU 淘汰机制能够有效保证数据的有效性；同时也能节省缓存空间，为性能提高提供空间。但由于LRU算法本质上是一种预测性计算，有可能在预测错误的情况下将当前有用的数据淘汰，这也就是说，实现LRU算法的程序建议要满足缓存命中率要求，同时要尽量降低淘汰率。
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