1.LRU

在操作系统中，考虑到内存有限，需要将已经使用过的空间置换出来，LRU就是一个页面置换算法，淘汰掉不经常使用的页面。

下面事LRU的置换过程，使用的是FIFO。

2.基于 HashMap 和 双向链表实现 LRU

下面展示了，预设大小是 3 的，LRU存储的在存储和访问过程中的变化。为了简化图复杂度，图中没有展示 HashMap部分的变化，仅仅演示了上图 LRU 双向链表的变化。我们对这个LRU缓存的操作序列如下：

save(“key1”, 7)

save(“key2”, 0)

save(“key3”, 1)

save(“key4”, 2)

get(“key2”)

save(“key5”, 3)

get(“key2”)

save(“key6”, 4)

相应的 LRU 双向链表部分变化如下：

核心操作的步骤:

1. save(key, value)，首先在 HashMap 找到 Key 对应的节点，如果节点存在，更新节点的值，并把这个节点移动队头。如果不存在，需要构造新的节点，并且尝试把节点塞到队头，如果LRU空间不足，则通过 tail 淘汰掉队尾的节点，同时在 HashMap 中移除 Key。
2. get(key)，通过 HashMap 找到 LRU 链表节点，因为根据LRU 原理，这个节点是最新访问的，所以要把节点插入到队头，然后返回缓存的值。

3.Redis的LRU实现

如果按照HashMap和双向链表实现，需要额外的存储存放 next 和 prev 指针，牺牲比较大的存储空间，显然是不划算的。所以Redis采用了一个近似的做法，就是随机取出若干个key，然后按照访问时间排序后，淘汰掉最不经常使用的，

参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34133067