一 LRU算法
LRU算法在操作系统的内存管理，MySQL页管理，redis的缓存管理中都有使用到，这是一种通用的淘汰算法。
如下图所示，假设缓存中有三个槽，而磁盘中有A~E五份数据，再假设用户访问数据的顺序为：ABCDBCAEACACEBEC
由于缓存中的内容最初是空的，所以前三次访问刚好会把缓存填满
那么在第四次访问D时，就需要淘汰缓存中ABC三个数据中的某一个，腾出空间在存放D，那么应该淘汰哪一个呢
最直接也是最完美的做法是看看以后用户会访问哪些数据。
这在里，用户访问的顺序是ABC D BC……，由于第5，6次分别是访问BC，说明BC在不久的将来马上就会被访问到，而A暂时不会，所以淘汰A是最好的选择
这种淘汰策略是最优的，因为它可以保证缓存不命中的次数最少，然而，它却是不可能实现的，因为我们需要看看“未来”会发生什么，当用户访问D时，我们根本没法知道他接下来两次会访问BC。
这种情况下要怎么办呢？虽然我们没法知道未来会发生什么，但是我们可以用历史去预测未来。
举个例子，假如我们统计一下历史，发现每次用户访问了D之后，一定会访问BC，那么，我们就可以根据这个规律判断出来，即然目前用户访问了D，那么用户未来很大概率会访问BC，因此可以将A淘汰掉。
也就是说，我们需要找出历史的规律，然后来预测未来。
而我们伟大的前辈们，早就给出了这种规律，那就是大名鼎鼎的局部性原理：
最近访问过的数据，在未来的不久也会访问
例如这个例子，ABCDBC 用户访问D的前两次是访问BC，那么我们就可以认为用户在接下来应该也会访问BC，而A是最近最久都没有被访问过的，所以它是未来最不可能被访问的。因此，我们可以淘汰A
这个就是LRU算法，即最近最久未使用算法。总的来说就是一句话：
回顾一下历史，找出最近最久没有使用到的那个缓存数据，将其淘汰
而这种算法最重要的就是用历史去预测未来，以及局部性原理。
另外值得一提的是，局部性原理包括两部分内容，上面说到的，只是时间的局部性，还有空间的局部性：
假如某份数据被访问到了，那么其相邻的数据也将很快被访问到。
二 Clock算法
LRU算法缓存淘汰算法虽然好，但是它的时间复杂度一定是o(n)，因为需要遍历历史的数据。
这种时间复杂度，某些情况下还好，但是对于操作系统这种，还是太高了。
Clock算法是LRU的一种近似，它的性能比LRU要好很多。
如下图所示，假设某系统有12个缓存槽，编号为1-12：
Clock算法逻辑如下：
- 每个缓存槽都有一个对应的状态，每当这个缓存槽中的数据被访问后，将状态至为 1，否则为0 （图中用绿色表示状态为1，红色表示状态为0）
- 使用一个指针A指向下一个将要被淘汰的位置
- 每次需要淘汰缓存中，从A指针开始，顺时针遍历，找到第一个状态为0的槽，将其淘汰
- 而B指针会定时顺时针遍历，把所有的缓存槽的状态为都重置为0
举个例子，例如上面的图，假如现在需要淘汰一个缓存槽，则A指针从1号槽位开始遍历，找到第一个未被访问的槽位为3号，则将3号淘汰即可。
而B指针，可能以一定速度，例如5秒/次，将所有的缓存槽状态全重置为0。
算法想法
由于B指针会以一定的频率将所有缓存槽的状态置为0，所以当A指针遍历时，如果遇到了状态为1的槽位，则说明此槽位最近被访问过
例如B指针以5秒/次的频率清零所有状态，则当A指针遍历遇到状态为1的槽位时，说明此槽位5秒内被访问过，而状态位为0的位说明5秒内都没有被访问过。
因此，每次A遍历时，只需要找到下一个状态为0的槽，将其淘汰即可，因为这个槽最近都没有被使用到。
