按照官方文档的介绍，Redis所实现的是一种近似的LRU算法，每次随机选取一批数据进行LRU淘汰，而不是针对所有的数据，通过牺牲部分准确率来提高LRU算法的执行效率。

Redis内部只使用Hash表缓存了数据，并没有创建一个专门针对LRU算法的双向链表，之所以这样处理也是因为以下几个原因：

筛选规则，Redis是随机抽取一批数据去按照淘汰策略排序，不再需要对所有数据排序；

性能问题，每次数据访问都可能涉及数据移位，性能会有少许损失；

内存问题，Redis对内存的使用一向很“抠门”，数据结构都很精简，尽量不使用复杂的数据结构管理数据；

策略配置，如果线上Redis实例动态修改淘汰策略会触发全部数据的结构性改变，这个Redis系统无法承受的。

redisObject是Redis核心的底层数据结构，成员变量lru字段用于记录了此key最近一次被访问的LRU时钟(server.lruclock)，每次Key被访问或修改都会引起lru字段的更新。

c
struct redisObject {
    unsigned type:4;      // 对象类型，占用4位，用于标识不同类型的对象
    unsigned encoding:4;  // 对象编码方式，占用4位，用于表示对象数据的存储方式
    unsigned lru:LRU_BITS; /* LRU time (relative to global lru_clock) or
                            * LFU data (least significant 8 bits frequency
                            * and most significant 16 bits access time). */
    int refcount;         // 引用计数，用于记录对象的被引用次数
    void *ptr;            // 指向实际存储对象数据的指针
};



unsigned int LRU_CLOCK(void) {
    unsigned int lruclock;
    if (1000/server.hz <= LRU_CLOCK_RESOLUTION) {
        atomicGet(server.lruclock,lruclock);
    } else {
        lruclock = getLRUClock();
    }
    return lruclock;
}

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s/LsxzvpegWk6XVqhuqHKS4g