可以看到，当对数因子 lfu_log_factor 为 100 时，大概是 10M（1000万） 次访问才会将访问 counter 增长到 255，而默认的 10 也能支持到 1M（100万） 次访问 counter 才能达到 255 上限，这在大部分场景都是足够满足需求的。
访问频次递减如果访问频次 counter 只是一直在递增，那么迟早会全部都到 255，也就是说 counter 一直递增不能完全反应一个 key 的热度的，所以当某一个 key 一段时间不被访问之后，counter 也需要对应减少。
counter 的减少速度由参数 lfu-decay-time 进行控制，默认是 1，单位是分钟。默认值 1 表示：N 分钟内没有访问，counter 就要减 N。
lfu-decay-time 1具体算法如下：
获取当前时间戳，转化为分钟后取低 16 位（为了方便后续计算，这个值记为 now）。
取出对象内的 lru 属性中的高 16 位（为了方便后续计算，这个值记为 ldt）。
当 lru > now 时，默认为过了一个周期（16 位，最大 65535)，则取差值 65535-ldt+now：当 lru <= now 时，取差值 now-ldt（为了方便后续计算，这个差值记为 idle_time ）。
取出配置文件中的 lfu_decay_time 值，然后计算：idle_time / lfu_decay_time（为了方便后续计算，这个值记为num_periods）。
最后将counter减少：counter - num_periods。
看起来这么复杂，其实计算公式就是一句话：取出当前的时间戳和对象中的 lru 属性进行对比，计算出当前多久没有被访问到，比如计算得到的结果是 100 分钟没有被访问，然后再去除配置参数 lfu_decay_time，如果这个配置默认为 1也即是 100/1=100，代表 100 分钟没访问，所以 counter 就减少 100。
总结本文主要介绍了 Redis 过期键的处理策略，以及当服务器内存不够时 Redis 的 8 种淘汰策略，最后介绍了 Redis 中的两种主要的淘汰算法 LRU 和 LFU。