1. 什么是LRU算法?
LRU即Least Recently Used, 是一种缓存淘汰算法，其核心思想是将最近最少使用的数据优先淘汰，以释放出更多的空间。这种算法认为，数据最近被访问的频率越高，那么它在未来被再次访问的概率就越大。就比如我们日常生活中已经不再需要使用的东西，会被我们放在一个不太重要的地方，不太频繁去使用它。而那些经常使用的物品，我们一定会放在最便于获取的地方。
2. Redis中的LRU算法
在Redis中，LRU算法的实现是通过记录各个key最后一次被访问的时间，并按照时间顺序组织成一个双向链表，其中链表头节点代表的就是最近最少使用的节点（时间戳最旧的节点，即最少使用的节点）。当缓存空间满时，会将链表的头结点删除掉，以此来达到淘汰最近最少使用的数据的目的。
3. Redis如何实现LRU算法?
3.1 时间记录的实现:
对于Redis中每一个数据项，都需要记录它最后一次被访问的时间，Redis实现中是通过一个字典来存储这些信息的。其中，字典的键就是数据项的key，而字典的值是一个表示时间戳的long类型整数，它记录了对应数据项上一次被访问的时间。
// 以记录时间戳的方式为例，展示一下Redis的字典数据结构:
{
"key1": 123456,
"key2": 123458,
"key3": 123460
}
3.2 双向链表的实现:
双向链表中的每个节点包含三个字段：前驱指针（prev）、后继指针（next）与节点存储的数据。因为LRU算法需要缓存最近访问的数据记录，因此Redis采用了双向链表的方式来记录每一个数据项最后一次被访问的时间，双向链表支持在O(1)时间复杂度内完成节点的删除与插入操作，保证了运行效率。
// 以链表的方式为例，展示一下Redis的链表结构:
(node1) <-> (node2) <-> (node3) <-> ... <-> (noden)
4. Redis内存缓存淘汰
当Redis内存缓存满了之后，需要清理掉一部分数据，让空出来的内存可以为新数据进行存储。因为Redis数据存储的方式是基于内存的，而Redis内存是有限制的，因此LRU算法在Redis中就显得尤为重要。当Redis中的内存缓存满了，需要按照一定的规则对缓存进行淘汰。在Redis中，淘汰缓存的方法主要有两种：主动淘汰和被动淘汰。
4.1 主动淘汰
主动淘汰是指我们在Redis中预先设置了一些缓存最大容量的阈值，当缓存超过了阈值时就会立即进行缓存的主动淘汰。这种方式虽然可以保证缓存的使用率，但也会对Redis中的数据造成一定的影响，且设置阈值的过程需要根据实际情况动态调整，会增加我们的工作量。
4.2 被动淘汰（LRU算法）
被动淘汰就是指Redis根据数据的访问时间，自动淘汰长时间不被访问的数据。在Redis中采用的是LRU缓存淘汰算法（Least Recently Used），具体实现方式已经在前面详细介绍过了。
总结
Redis是一款非常优秀的开源缓存系统，其中LRU算法的应用为Redis的高效运行贡献了重要的一份力量。本文分别从LRU算法的定义、Redis中的LRU算法实现以及Redis内存缓存淘汰方面对LRU算法进行了详细介绍，希望对读者对Redis的LRU算法有更全面更深入的了解。