关于LRU算法（转载）
原文地址：
http://flychao88.iteye.com/blog/1977653
http://blog.csdn.net/cjfeii/article/details/47259519
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是"如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高"。
2. 每当缓存命中（即缓存数据被访问），则将数据移到链表头部；
当存在热点数据时，LRU的效率很好，但偶发性的、周期性的批量操作会导致LRU命中率急剧下降，缓存污染情况比较严重。
命中时需要遍历链表，找到命中的数据块索引，然后需要将数据移到头部。
近似LRU算法
可以通过调整样本数量来取得LRU置换算法的速度或是精确性方面的优势。
Redis不采用真正的LRU实现的原因是为了节约内存使用。虽然不是真正的LRU实现，但是它们在应用上几乎是等价的。下图是Redis的近似LRU实现和理论LRU实现的对比：
测试开始首先在Redis中导入一定数目的key，然后从第一个key依次访问到最后一个key，因此根据LRU算法第一个被访问的key应该最新被置换，之后再增加50%数目的key，导致50%的老的key被替换出去。
在上图中你可以看到三种类型的点，组成三种不同的区域：
- 淡灰色的是被置换出去的key
- 灰色的是没有被置换出去的key
- 绿色的是新增加的key
理论LRU实现就像我们期待的那样，最旧的50%数目的key被置换出去，Redis的LRU将一定比例的旧key置换出去。
可以看到在样本数为5的情况下，Redis3.0要比Redis2.8做的好很多，Redis2.8中有很多应该被置换出去的数据没有置换出去。在样本数为10的情况下，Redis3.0很接近真正的LRU实现。
LRU是一个预测未来我们会访问哪些数据的模型，如果我们访问数据的形式接近我们预想——幂律，那么近似LRU算法实现将能处理的很好。
在模拟测试中我们可以发现，在幂律访问模式下，理论LRU和Redis近似LRU的差距很小或者就不存在差距。
如果你将maxmemory-samples设置为10，那么Redis将会增加额外的CPU开销以保证接近真正的LRU性能，可以通过检查命中率来查看有什么不同。
通过CONFIG SET maxmemory-samples <count>动态调整样本数大小，做一些测试验证你的猜想。
