LRU缓存通过LinkedHashMap的accessOrder=true实现访问序维护，get/put自动移至尾部，重写removeEldestEntry判断size>capacity触发头节点淘汰；非线程安全，多线程需加锁或选用Guava/Caffeine。
LRU（Least Recently Used）缓存淘汰算法的核心是：当缓存满时，优先剔除最久未被访问的元素。Java 中 LinkedHashMap 天然支持按访问顺序维护键值对，配合重写 removeEldestEntry 方法，可几行代码实现高性能 LRU 缓存。
利用 accessOrder=true 构建访问序链表
LinkedHashMap 构造函数支持传入 accessOrder 参数。设为 true 时，每次 get() 或 put() 都会把对应节点移到链表尾部，链表头部自然就是最久未使用的项。
- 默认
accessOrder=false（插入序），不满足 LRU 要求 - 必须显式指定
new LinkedHashMap(capacity, 0.75f, true) - 注意：
get()触发重排序的前提是该 key 已存在；新插入的 key 总是加在尾部
重写 removeEldestEntry 控制自动淘汰
该方法在每次 put() 后被调用，返回 true 则自动删除链表头节点（即最老项）。只需在此判断当前 size 是否超过容量上限：
- 不要在
put()外手动检查 size 并调用remove()，易出错且破坏原子性 - 推荐写法：
return size() > capacity; - 若需支持“仅读操作触发淘汰”，可扩展逻辑（如记录最后访问时间戳），但标准 LRU 不需要
线程安全需额外包装
LinkedHashMap 本身非线程安全。若多线程并发读写，有几种稳妥选择：
- 使用
Collections.synchronizedMap(new LinkedHashMap(...))，简单但全局锁粒度大 - 用
ConcurrentHashMap+ 显式维护访问顺序（较复杂，失去原生优势） - 更推荐：封装成类，内部用
ReentrantLock细粒度控制get/put，或直接选用guava Cache/Caffeine
完整轻量实现示例
以下是一个线程不安全但简洁可用的模板（生产环境建议加锁）：
class LRUCache<K, V> extends LinkedHashMap<K, V> {
private final int capacity;
public LRUCache(int capacity) {
// accessOrder = true
super(capacity, 0.75f, true);
this.capacity = capacity;
}
@Override
protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
return size() > capacity;
}
}
初始化后即可像普通 Map 使用：cache.put(k, v)、cache.get(k)，满容时自动踢出最老项。
