可行但需优化：插入时记录绝对过期时间（steady_clock::time_point），get时仅比较，避免高频调用now()；禁用system_clock；读多写少用shared_mutex，高并发可分段加锁；过期清理宜折中——写入时顺带扫描少量bucket。
缓存容器要不要自己实现 std::chrono 时间判断？
直接用 std::chrono 做过期判断是可行的，但别在每次 get() 时都调用 std::chrono::steady_clock::now() —— 高频访问下它可能成为瓶颈。更稳妥的做法是：插入/更新时记录绝对过期时间（std::chrono::time_point），get() 时只做一次比较。注意别用 system_clock，它可能因系统时间调整导致误判过期。
std::unordered_map 加锁怎么避免性能暴跌？
单个 std::shared_mutex（C++17）比 std::mutex 更适合读多写少场景；但如果缓存项极多且并发读压力大，按 key 分段加锁（比如对 hash 值取模分桶）能显著降低争抢。别用全局锁配 std::map —— 红黑树遍历本身就有开销，再加锁会放大延迟。示例中常见错误是：在持有写锁期间调用用户回调（如淘汰回调），导致锁持有时间不可控。
过期项是懒删除还是定时清理？
懒删除（访问时检查并丢弃）实现简单、无后台线程干扰，但可能导致内存持续增长；定时清理需额外线程 + 条件变量，容易引发唤醒抖动或清理不及时。折中方案：在每次写入时，顺带扫描少量（如 16 个）随机 bucket 中的过期项并清理。这样既不依赖定时器，又防止过期项堆积。注意别在清理时重新哈希整个 map —— erase(iterator) 是 O(1) 平摊，但批量 erase 还是得小心迭代器失效。
如何让缓存支持自定义过期策略（比如 LRU + TTL）？
纯 TTL 缓存只需时间戳字段；若要叠加 LRU，就得维护访问顺序链表或用 std::list + std::unordered_map 组合。但要注意：TTL 判断必须独立于 LRU 排序逻辑，否则“最近访问”可能让已过期项被错误保留在头部。更实际的做法是把过期判断下沉到 get() 和 put() 入口，LRU 只负责排序未过期项。另外，别把过期时间存在 value 里 —— 应该和 key 绑定存在缓存节点结构体中，否则序列化或拷贝时容易丢失时效信息。
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