本文介绍了LRU（Least Recently Used）算法的基本原理，强调了其在资源有限时用于淘汰数据的重要性。LRU通常使用链表配合散列表来提高效率。文章通过源码解释了LRU的实现过程，并探讨了其在Redis淘汰策略、最近访问记录等场景的应用。同时，文章提到了LRU的缺点，即可能会导致热门数据被误淘汰，为此提出了LFU和LRU-K作为改进方案。最后，文章鼓励读者考虑线程安全问题进行实践优化。
首先，什么是LRU算法呢？全称是：Least recently used，也就是最近最旧未被使用的算法。其核心思想就是：最近被访问到的数据，在未来也可能被访问到。
所以按照LRU算法来说，数据是有个优先级的，最近访问到的优先级就最高，例如：顺序访问1 2 3 4 5 6的话，那么在此刻1的优先级就是最低的。
LRU算法一般用于资源有限的情况下淘汰某些数据使用，Redis的淘汰策略中就有使用LRU实现。
原理
原理其实也很简单，就是每次访问一个元素时就将元素优先级提到最高。所以实现的是需要使用有序的数据结构的，数组，链表都能实现。
为什么不使用队列和栈呢？这是因为有些元素可能是已经存在数据结构中了，那就有可能再次访问它，此时就需要将它移动到首位，而队列和栈只能取队首和栈顶的数据无法将中间部位的数据移动。
例如：
图1
如果使用数组那每次访问已经在数组中的元素时都需要整体移动，效率不高。
所以一般LRU都是使用链表实现的，而使用链表时为了将元素从链表中间调整到链表头，那就需要将当前这个元素的前后元素改变指针，所以为了能取得前一个元素，则链表也需要使用双向链表。
再然后如果单纯使用链表的
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