继承 LinkedHashMap 是最简可行方案，因其内置 accessOrder 和插入顺序维护，天然支持 LRU；只需重写 removeEldestEntry 判断 size() > maxSize 即可自动淘汰，无需手写链表或处理同步。
为什么继承 LinkedHashMap 是最简可行方案
因为 LinkedHashMap 内置访问顺序（accessOrder = true）和插入顺序维护，天然支持“最近最少使用”的排序基础。不用自己手写双向链表+哈希表，也避免了 ConcurrentHashMap 与手动同步的复杂性。
关键点在于：它把“淘汰逻辑”和“数据结构”解耦了——你只管决定“要不要删”，删除动作由父类自动在 put 后触发。
常见错误是忽略构造时传 true：不设 accessOrder，removeEldestEntry 就永远按插入顺序判断，不是 LRU。
removeEldestEntry 的触发时机和返回逻辑
这个方法在每次 put 或 putAll 成功后被调用，传入的是**即将被加入前**的当前 entrySet 视图（即还没加新 entry）。所以判断长度要用 size() >= maxSize，而不是 > maxSize。
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- 返回
true：父类立即移除最老 entry（按 accessOrder 就是最久未访问的那个） - 返回
false：不删，继续流程 - 不能在里面调用
remove或修改 map，会引发ConcurrentModificationException
示例：
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return size() > maxSize;
}注意这里是 >，不是 >= —— 因为 put 后 size 已经 +1，此时若等于 maxSize 是合法的。
线程安全不是默认选项，别误以为“继承就线程安全”
LinkedHashMap 本身非线程安全，子类也不会自动变安全。如果多个线程并发 put，可能触发 removeEldestEntry 的竞态，甚至导致 size 计算错乱、漏删或多删。
两种务实选择：
- 外层用
Collections.synchronizedMap(new LRUCache(...))，但会锁整个 map，吞吐低 - 改用
ConcurrentHashMap+ 手写 LRU（如带时间戳的ConcurrentSkipListMap），但复杂度陡增 - 更推荐：用现成的
caffeine或guava Cache，它们内部用分段锁+异步清理，兼顾性能与语义正确
别为了“看起来简洁”而在线上服务里裸用非线程安全 LRU。
泛型擦除下，removeEldestEntry 的参数类型容易看走眼
方法签名是 removeEldestEntry(Map.Entry<k> eldest)</k>，但实际传入的 eldest 是当前 map 中**最老的那个 entry**，不是新 entry。有人误以为它是“将要插入的那个”，结果逻辑写反。
典型误用：
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K,V> eldest) {
return eldest.getValue() == null; // 错！这不是淘汰依据
}LRU 只看访问序和容量，跟 value 内容无关。
真正该关注的只有两个事实：当前 size() 和你设定的 maxSize；以及这个 eldest 确实是“最久没被 get/put 触达过的那个”。
调试时可临时加日志：System.out.println("eldest key=" + eldest.getKey() + ", size=" + size());，确认它是否真按访问顺序滚动。
