Redis实现LRU算法的探究（redis近似lru算法）

LRU(Least Recently Used)算法是一种基于时间淘汰策略的缓存算法，它可以从一组内存缓存中找出最久未使用的数据，使其成为最先淘汰的数据。Redis通过链表技术实现LRU算法，在快速查找、移除数据表中的结点时，极大地提高了数据存储的灵活性和可扩展性。

Redis中实现LRU算法的方式是利用链表技术，建立一个双向列表，每一个节点都由键值对组成，其中key为存储的key，value为存储的value。当Redis收到一个读请求时，它会首先查看相应的key的键值对，并将该节点从原来的位置移动到链表的第一个位置，表示该节点最近被使用过。当数据存储满了之后，Redis会从列表尾部移除一个节点，其即为最久未被使用的数据，其核心代码如下：

/* 
  将结点从原来的位置移动到链表的第一个位置
  list: 链表
  node: 节点
 */
void listMoveToHead(List *list, ListNode *node) {
    listDelNode(list, node); //从原来的位置删除节点
    listAddNodeHead(list, node); //将节点添加到表头

}

/* 
  清空list中指定个数的节点 
  list: 链表
  count: 限定的节点个数
 */
void listClearCount(List *list, int count) {
    /* 当节点数量超过count个之后，淘汰最后一个节点 */
    while ( list->len > count ) {
        ListNode *node = listLast(list);

        /* 从链表中删除节点*/
        listDelNode(list, node);
    }
}

从上面的代码可以看出，Redis在实现LRU算法时，通过链表技术建立了一个双向列表，每一次读取数据时，就会将该数据的节点移动到链表的第一个位置，当某些数据再也没有被使用时，就会从链表的尾部删除该节点，从而实现了最近最久未使用的数据的移除。

总结来看，Redis中实现LRU算法的方式是通过链表技术，建立一个双向列表，每一次读取数据时，就会将该数据的节点移动到链表的第一个位置，当某些数据再也没有被使用时，就会从链表的尾部删除该节点，从而达到淘汰最久未使用的数据的目的，并提高了数据存储的灵活性和可扩展性。