1. 什么是LRU算法
LRU（Least Recently Used）是一种缓存淘汰算法，缓存空间有限，当缓存空间不足时，需要根据一定策略来选择删除哪些缓存数据。而LRU算法就是基于数据最近被使用的时间来进行淘汰的策略。
当缓存空间不足时，删除最近最少使用的数据，即删除距离当前使用时间最久的数据，保留最近使用的一些数据。
LRU算法的核心思想是：数据的使用越频繁，在缓存中存放的时间就越长；数据的使用越少，在缓存中存放的时间就越短。
2. Redis中的LRU算法
Redis作为一种高性能的缓存数据库，自然也提供了LRU算法的支持。在Redis中，LRU算法是以时间复杂度O(1)来实现的，其效率非常高。
2.1 配置LRU算法
在Redis中，可以通过配置文件redis.conf或者在Redis命令行中直接修改config来进行LRU算法的配置。
在配置文件redis.conf中，可以使用配置项maxmemory和maxmemory-policy来分别设置缓存的最大内存空间和缓存的淘汰策略。
maxmemory 2gb
maxmemory-policy allkeys-lru
maxmemory：指定Redis的最大内存限制，默认为0，表示不限制。
maxmemory-policy：指定Redis的缓存淘汰策略，默认为noeviction，表示达到最大内存限制时，不清除任何数据。而allkeys-lru则表示当达到最大内存限制时，清除距离当前使用时间最久的键。
2.2 LRU算法在Redis的实现
Redis中LRU算法的实现是基于字典加上双向链表来实现的。
字典：Redis中用来存储数据的数据结构，其实质是一个hash表。
双向链表：Redis中LRU算法的核心数据结构，存储数据的LRU顺序。
当Redis中需要缓存数据时，会将数据存储到字典中，并将字典中的key存储到双向链表的表头中，表示这个key最近被使用，需要保留。当缓存满了需要删除数据时，会删除表尾最长时间未被使用的key，并在字典中删除对应的数据。
//创建一个新的双向链表
void listAddNodeHead(list *list, listNode *node);
//删除表尾节点
void listDelNode(list *list, listNode *node);
//将节点移动到表头
void listMoveNodeHead(list *list, listNode *node);
2.3 验证LRU算法的效果
下面通过Redis命令行来测试LRU算法的效果。
//设置缓存的最大内存限制为10M
config set maxmemory 10m
//设置删除策略为LRU
config set maxmemory-policy allkeys-lru
//向缓存中添加数据
set key1 value1
set key2 value2
set key3 value3
//查看当前缓存的内存占用情况
redis-cli info memory
//向缓存中添加新的数据
set key4 value4
//查看当前缓存的数据情况
keys *
//从缓存中删除一些数据
del key1
del key2
//查看当前缓存的数据情况
keys *
通过上述操作可以看到，当缓存满了需要删除数据时，Redis会根据LRU算法删除最近最少使用的数据，保留最近使用的一些数据。
3. 总结
LRU算法作为一种高效的缓存淘汰算法，在Redis中得到了非常好的支持和应用。通过对Redis中LRU算法的配置和实现原理的学习，我们可以更加深入地了解Redis的工作原理，为我们进行Redis的性能调优提供帮助。
同时，我们也需要注意到LRU算法并不是万能的，有时候根据业务场景选择其他缓存淘汰算法可能会更切实有效。