一、什么是LRU？
LRU（Least Recently Used），最近最少使用。
是一种【内存管理】算法。
LRU算法基于一种假设：
长期不被使用的数据，在未来被用到的几率也不大。因此，当数据所占内存达到一定阈值时，要移除掉最近最少使用的数据。
LRU算法使用了一种有趣的数据结构，叫做【哈希链表】
二、什么是【哈希链表】呢?
1）【哈希表】是由若干个【Key-Value】所组成的。
在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。
2） 【哈希链表】当中，这些【Key-Value】不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串起来了。
每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。
这样一来，原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。
三、哈希链表和LRU算法有什么关系呢？
1、依靠哈希链表的【有序性】，可以把Key-Value按照【最后的使用时间】来【排序】
让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路：
1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。
2.此时，业务方访问用户5，由于哈希链表中没有用户5的数据，我们从数据库中读取出来，插入到缓存当中。
这时候，链表中最右端是最新访问到的用户5，最左端是最近最少访问的用户1。
3.接下来，业务方访问用户2，哈希链表中存在用户2的数据，我们怎么做呢？
我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入到链表最右端。
这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2，最左端仍然是最近最少访问的用户1。
4. 接下来，业务方请求修改用户4的信息。
同样道理，我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。
这时候，链表中最右端是最新访问到的用户4，最左端仍然是最近最少访问的用户1。
5 后来业务方换口味了，访问用户6，用户6在缓存里没有，需要插入到哈希链表。
假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉，然后再把用户6插入到 最右端。
以上，就是LRU算法的基本思路
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