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Memcached 的 LRU (Least Recently Used) 算法通过维护一个双向链表来实现。每个缓存项（item）都会被插入到链表的头部，当缓存空间不足时，链表尾部的缓存项会被移除。具体步骤如下：
- 插入新项：当一个新的缓存项被插入时，它会被放置在链表的头部。
- 访问缓存项：当某个缓存项被访问时，它会被移动到链表的头部，表示最近被使用过。
- 移除旧项：当缓存空间不足时，链表尾部的缓存项会被移除，因为它们是最久未被使用的。
本题详细解读
LRU 算法的核心思想
LRU 算法的核心思想是“最近最少使用”，即认为最近被访问的数据在将来被再次访问的概率更高，而长时间未被访问的数据则可能不再需要。因此，当缓存空间不足时，优先移除最久未被使用的数据。
Memcached 中的实现细节
在 Memcached 中，LRU 算法通过以下方式实现：
双向链表结构：Memcached 使用双向链表来维护缓存项的顺序。链表的头部表示最近被使用的缓存项，尾部表示最久未被使用的缓存项。
哈希表辅助：为了快速查找缓存项，Memcached 还使用了一个哈希表。哈希表存储了缓存项的键和对应的链表节点指针，使得查找操作可以在 O(1) 时间内完成。
插入操作：当一个新的缓存项被插入时，它会被添加到链表的头部，并更新哈希表中的对应项。
访问操作：当某个缓存项被访问时，它会被移动到链表的头部，表示最近被使用过。这个操作确保了链表的顺序始终反映缓存项的使用情况。
移除操作：当缓存空间不足时，Memcached 会从链表的尾部开始移除缓存项，直到释放足够的空间。这些被移除的缓存项是最久未被使用的。
性能考虑
时间复杂度：插入、访问和移除操作的时间复杂度都是 O(1)，因为双向链表和哈希表的结合使得这些操作非常高效。
空间复杂度：虽然哈希表和双向链表需要额外的空间来维护，但这些开销相对于缓存本身的容量来说是可以接受的。
通过这种实现方式，Memcached 能够高效地管理缓存，确保最常用的数据始终保持在缓存中，从而提高系统的整体性能。