Redis 的 LRU（Least Recently Used）算法用于决定在缓存满时移除哪些键值对。简单地说，当内存达到一个预定的阈值并且需要为新的数据腾出空间时，LRU 策略会移除最近最少使用的数据。

Redis 的 LRU 实现主要依赖于两个关键的数据结构：`lru_clock` 和 `lru_cache`。

1. **lru_clock**：

`lru_clock` 是一个全局的、单调递增的时钟，用于追踪时间。每当有新的数据被访问或修改时，这个时钟都会更新。

2. **lru_cache**：

`lru_cache` 是一个列表和哈希表的组合结构，用于跟踪键的访问时间和记录哪个键正在使用中。每个键都有一个与之关联的访问时间戳。当一个新的键被加入到缓存中时，它会被放置在列表的开始处（即最近的访问），并在哈希表中注册该键及其相关的时间戳。

具体实现步骤如下：

1. **当缓存空间不足时**：

* 遍历 `lru_cache` 列表，从尾部开始（即最不常用的键），并使用 `lru_clock` 作为访问时间的比较标准。

* 根据所配置的 LRU 策略（如 eviction policy）确定是否要移除特定的键。例如，根据给定的 LRU 时间间隔或容量阈值。

2. **访问或修改一个键**：

* 当访问或修改一个键时，更新其时间戳并将其重新放回 `lru_cache` 列表的开始处（表示最近被使用）。

* 更新 `lru_clock` 以反映当前时间。

3. **实现细节**：

在 Redis 的内部实现中，`lru_cache` 通常是一个双端队列（deque），用于存储键值对，同时也有一个哈希表用于快速查找特定的键。此外，Redis 还可能使用其他技术来优化 LRU 的性能，例如周期性重排队列以避免某些问题等。

值得注意的是，Redis 还提供了其他 LRU 相关的一些命令和配置选项，如 `LRU-SET-MIN` 和 `LRU-SET-MAX` 命令来调整 LRU 的最小和最大时间间隔等。这些命令和配置选项可以帮助用户根据具体的应用场景和需求进行更加精确的配置和管理。

最后，请注意具体的实现可能会根据 Redis 的不同版本有所差异，上述内容主要是基于常见的 LRU 实现和 Redis 的开源社区实践进行的概述。