Redis实现准LRU算法深度解析（redis近似lru）

Redis作为一款开源的NOSQL内存数据存储，有非常宽广的应用场景。Redis 2.6 之前，客户端需要自己实现LRU算法，确保可以实时更新已经访问的key的访问时间，以保证LRU算法的有效性。 但是，自Redis弓2.6以后，Redis提供了准LRU算法，从而让数据用户无需再自己实现LRU算法，直接在底层实现可以大大提高Redis的性能。

准LRU算法在Redis实现的思路是将最近更新的key重新放到Cache链表的最前面，而移除掉最不常用的key。此外，Redis的实现还支持两个时间间隔设置：一个是淘汰时间间隔，另一个是定期重置时间间隔。每一个周期，Redis会检查所有的key，当key的访问时间（last used）大于淘汰时间间隔，那么此key则会被淘汰，反之则把key保留到下一轮检查中。

接下来，我们来看一下Redis实现准LRU算法的具体代码：

“`java

// 遍历cache，判断key是否超过淘汰时间

for (String key : cache.keySet()) {

if (cache.getLastUsedTime(key) > evictTime) {

cache.evict(key);

}

}

// 将key放到cache链表的队尾

cache.put(key, value);

从上面的代码可以看出，Redis实现准LRU算法既有淘汰机制又保留了最新使用过的key。 客户端可以针对指定的key设置淘汰时间间隔，可以在Redis中非常灵活地实现准LRU。 

虽然Redis实现的准LRU算法已经改善了其内存管理的性能，但是由于淘汰和重置只能按照一定的周期进行，导致算法只能实现准LRU而非LRU，因此有时候还可能出现key的错误淘汰的情况。