Redis的LRU（Least Recently Used）算法通过近似算法实现，每当内存达到maxmemory限制时，随机采样若干键，根据键的空闲时间选择淘汰最久未使用的键。应用中设置maxmemory-policy allkeys-lru，在CONFIG SET中使用。过期LRU策略解析：allkeys-lru表示在所有键中淘汰最近最少使用的，无论是否设置过期时间。高效选择缓存淘汰方案：根据场景选noeviction（默认，不淘汰）、allkeys-lru（所有键LRU）、volatile-lru（带过期键LRU）、allkeys-random（随机）、volatile-random（过期随机）、volatile-ttl（过期时间最长）。

Redis LRU 实现原理

Redis并没有使用纯LRU算法，而是使用了一种近似的LRU算法。这种近似的LRU算法通过随机采样来选择淘汰的key，而不是维护一个精确的LRU链表。Redis的LRU实现是在redisDb结构中每个key维护一个lru字段，记录最后一次访问的时间戳（毫秒级）。当需要淘汰key时，Redis会随机采样几个key（采样数量由maxmemory-samples参数控制，默认是5），然后比较这些key的lru字段，选择lru值最小的key淘汰。采样算法比精确LRU更节省内存和时间开销，而且效果也非常接近精确LRU。

LRU算法的应用

在Redis中，LRU算法主要用于内存淘汰策略。当Redis内存达到maxmemory限制时，会根据配置的maxmemory-policy来决定淘汰哪些key。其中LRU相关的策略有：allkeys-lru（所有key中LRU）、volatile-lru（只在设置了过期时间的key中LRU）。查看当前策略：CONFIG GET maxmemory-policy。设置策略：CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru。

过期LRU策略解析

Redis的maxmemory-policy有以下几种：noeviction：不淘汰，返回错误；allkeys-lru：在所有key中LRU；volatile-lru：只在设置了expire的key中LRU；allkeys-random：所有key随机淘汰；volatile-random：设置了expire的key随机淘汰；volatile-ttl：设置了expire的key中剩余ttl最长的淘汰。过期LRU即volatile-lru策略，只对设置了过期时间的key进行LRU淘汰，如果没有设置过期时间的key则不淘汰，适合部分key需要长期缓存的场景。

Redis LRU源码实现

Redis中LRU是通过redisObject的lru字段实现的，lru字段记录key最后一次被访问的时间戳（server.lruclock）。淘汰时调用evictionPoolPopulate函数，从哈希表随机采样20个key（CONFIG_DEFAULT_MAXMEMORY_SAMPLES=20，注意不是5），然后调用evictionPoolFindWorstCandidate找到lru最老的key淘汰。代码中freeMemoryIfNeeded函数负责内存不足时的淘汰逻辑。

高效选择缓存淘汰方案

选择淘汰策略原则：1.如果所有数据重要性相近，用allkeys-lru；2.部分数据长期保留，用volatile-lru；3.对实时性要求高，用allkeys-random；4.内存紧张不希望拒绝写入，用allkeys-lru；5.希望优先淘汰快过期的，用volatile-ttl。实际测试不同策略的命中率，选择效果最好的。监控INFO stats中的evicted_keys和keyspace_hits来评估策略效果。

Redis内存淘汰策略对比

LRU策略在采样数较大时（maxmemory-samples调大）效果接近精确LRU，CPU开销稍高但命中率更好。Random策略CPU最低但命中率差。volatile策略节省内存，只淘汰部分key。实际生产中allkeys-lru是最常用的，结合INFO命令监控evicted_keys指标及时调优。

FAQ
Q: Redis LRU和LFU区别？
A: LRU基于最近使用时间，LFU基于使用频率计数，LFU更适合访问频率差异大的场景。
Q: maxmemory-samples调多大合适？
A: 默认5，内存大可调到10-20，提高淘汰准确性。
Q: 怎么查看当前淘汰策略？
A: CONFIG GET maxmemory-policy。
Q: volatile-lru和allkeys-lru什么时候用？
A: volatile-lru用于区分长期和短期缓存，allkeys-lru用于所有key同等重要。