当近似LRU算法取值越大的时候就会越接近真实的LRU算法，因为取值越大获取的数据越完整，淘汰中的数据就更加接近最少使用的数据。这里其实涉及一个权衡问题，
如果需要在所有的数据中搜索最符合条件的数据，那么一定会增加系统的开销，Redis是单线程的，所以耗时的操作会谨慎一些。
为了在一定成本内实现相对的LRU，早期的Redis版本是基于采样的LRU，也就是放弃了从所有数据中搜索解改为采样空间搜索最优解。Redis3.0版本之后，Redis作者对于基于采样的LRU进行了一些优化：
Redis中维护一个大小为16的候选池，当第一次随机选取采用数据时，会把数据放入到候选池中，并且候选池中的数据会更具时间进行排序。
当第二次以后选取数据时，只有小于候选池内最小时间的才会被放进候选池。
当候选池的数据满了之后，那么时间最大的key就会被挤出候选池。当执行淘汰时，直接从候选池中选取最近访问时间小的key进行淘汰。
如图4-22所示，首先从目标字典中采集出maxmemory-samples个键，缓存在一个samples数组中，然后从samples数组中一个个取出来，和回收池中以后的键进行键的空闲时间，从而更新回收池。
在更新过程中，首先利用遍历找到的每个键的实际插入位置x，然后根据不同情况进行处理。
回收池满了，并且当前插入的key的空闲时间最小（也就是回收池中的所有key都比当前插入的key的空闲时间都要大），则不作任何操作。
回收池未满，并且插入的位置x没有键，则直接插入即可
回收池未满，且插入的位置x原本已经存在要淘汰的键，则把第x个以后的元素都往后挪一个位置，然后再执行插入操作。
回收池满了，将当前第x个以前的元素往前挪一个位置（实际就是淘汰了），然后执行插入操作。
这样做的目的是能够选出最真实的最少被访问的key，能够正确不常使用的key。因为在Redis3.0之前是随机选取样本，这样的方式很有可能不是真正意义上的最少访问的key。
LRU算法有一个弊端，加入一个key值访问频率很低，但是最近一次被访问到了，那LRU会认为它是热点数据，不会被淘汰。同样，
经常被访问的数据，最近一段时间没有被访问，这样会导致这些数据被淘汰掉，导致误判而淘汰掉热点数据，于是在Redis 4.0中，新加了一种LFU算法。
LFU算法LFU（Least Frequently Used），表示最近最少使用，它和key的使用次数有关，其思想是：根据key最近被访问的频率进行淘汰，比较少访问的key优先淘汰，反之则保留。
LRU的原理是使用计数器来对key进行排序，每次key被访问时，计数器会增大，当计数器越大，意味着当前key的访问越频繁，也就是意味着它是热点数据。 它很好的解决了LRU算法的缺陷：一个很久没有被访问的key，偶尔被访问一次，导致被误认为是热点数据的问题。
LFU的实现原理如图4-23所示，LFU维护了两个链表，横向组成的链表用来存储访问频率，每个访问频率的节点下存储另外一个具有相同访问频率的缓存数据。具体的工作原理是：
当添加元素时，找到相同访问频次的节点，然后添加到该节点的数据链表的头部。如果该数据链表满了，则移除链表尾部的节点
当获取元素或者修改元素是，都会增加对应key的访问频次，并把当前节点移动到下一个频次节点。
添加元素时，访问频率默认为1，随着访问次数的增加，频率不断递增。而当前被访问的元素也会随着频率增加进行移动。
Redis的强劲性能很大程度上是由于它所有的数据都存储在内存中，当然如果redis重启或者服务器故障导致redis重启，所有存储在内存中的数据就会丢失。但是在某些情况下，我们希望Redis在重启后能够保证数据不会丢失。
将redis作为nosql数据库使用。
将Redis作为高效缓存服务器，缓存被击穿后对后端数据库层面的瞬时压力是特别大的，所有缓存同时失效可能会导致雪崩。
这时我们希望Redis能将数据从内存中以某种形式同步到硬盘上，使得重启后可以根据硬盘中的记录来恢复数据。