2.3.2.3 选择被淘汰的KV对并删除

因evictionPoolPopulate已更新EvictionPoolLRU数组，且该数组里的K，是按空闲时间从小到大排好序了。所以，performEvictions遍历一次EvictionPoolLRU数组，从数组的最后一个K开始选择，若选到的K非空，就把它作为最终淘汰的K。

该过程执行逻辑：

一旦选到被淘汰的K，performEvictions就会根据Redis server的惰性删除配置，执行同步删除或异步删除：

至此，performEvictions就淘汰了一个K。若此时释放的内存空间还不够，即没有达到待释放空间，则performEvictions还会重复执行前面所说的更新待淘汰候选KV对集合、选择最终淘汰K的过程，直到满足待释放空间的大小要求。

performEvictions流程：

近似LRU算法并未使用耗时且耗空间的链表，而使用固定大小的待淘汰数据集合，每次随机选择一些K加入待淘汰数据集合。

最后，按待淘汰集合中K的空闲时间长度，删除空闲时间最长的K。

总结

根据LRU算法的基本原理，发现若严格按基本原理实现LRU算法，则开发的系统就需要额外内存空间保存LRU链表，系统运行时也会受到LRU链表操作的开销影响。

而Redis的内存资源和性能都很重要，所以Redis实现近似LRU算法：

• 首先是设置了全局LRU时钟，并在KV对创建时获取全局LRU时钟值作为访问时间戳，及在每次访问时获取全局LRU时钟值，更新访问时间戳
• 然后，当Redis每处理一个命令，都调用performEvictions判断是否需释放内存。若已使用内存超出maxmemory，则随机选择一些KV对，组成待淘汰候选集合，并根据它们的访问时间戳，选出最旧数据淘汰

一个算法的基本原理和算法的实际执行，在系统开发中会有一定折中，需综合考虑所开发的系统，在资源和性能方面的要求，以避免严格按照算法实现带来的资源和性能开销。