caffeine和ehcache的淘汰策略不可通过comparator定制，因其采用w-tinylfu或lru等内置高效算法，不依赖排序；可通过权重、过期策略、分层缓存或evictionadvisor过滤间接影响淘汰。
Java 中的 Comparator 不能直接用于 Caffeine 或 Ehcache 的淘汰策略（如 LRU/LFU），因为这两种缓存库的淘汰机制是**内置且不可通过自定义 Comparator 替换的**。它们各自用高效、线程安全的内部数据结构（如 TinyLFU + W-TinyLFU）实现近似 LFU 或基于访问顺序的 LRU 行为，不暴露排序接口供用户传入 Comparator。
为什么不能用 Comparator 控制淘汰顺序？
Caffeine 和 Ehcache 的淘汰不是靠对 Entry 排序实现的，而是：
- Caffeine 使用 W-TinyLFU 算法：维护一个轻量级频率计数器 + LRU 队列，通过采样和准入策略决定驱逐，完全绕过全量排序；
-
Ehcache 3.x（基于 JSR-107）默认使用 LRU 或可配置 LFU，底层依赖
ConcurrentLinkedDeque和原子计数器，也不依赖 Comparator； - 缓存淘汰需高频、低延迟、无锁，而基于 Comparator 的排序（如
TreeSet或Collections.sort()）时间复杂度高、难并发，不适合缓存场景。
如果想按特定字段“优先保留”，该怎么做？
虽然不能替换淘汰算法，但可通过以下方式间接影响缓存行为：
-
调整权重（Caffeine）：用
weigher给不同 key/value 赋予不同权重，让“重要”条目占用更少权重，从而更难被淘汰； -
设置不同过期策略：对关键数据设更长
expireAfterWrite或启用refreshAfterWrite，变相延长驻留时间； - 分层缓存：把需“强保留”的数据放入独立缓存实例（如专用 small-size 高权重缓存），与普通数据隔离；
-
手动预热 + 锁定：对核心 key 调用
cache.get(key, loader)并定期 touch（如用cache.asMap().get(key)触发 access 计数），提升其在 LRU/LFU 中的优先级。
Ehcache 3 中的定制化限制
Ehcache 3 不支持用户替换淘汰策略。其 ResourcePools 和 EvictionAdvisor 仅能做“是否允许驱逐”的二元判断（返回 true 表示可淘汰），不能改变淘汰顺序或引入排序逻辑。例如：
EvictionAdvisor<string object> advisor = (key, value) ->
!key.startsWith("critical."); // 只允许淘汰非 critical key
</string>
这只能过滤，不能让 “user:1001” 比 “user:1002” 更晚被淘汰——顺序仍由内置 LFU/LRU 决定。
替代思路：需要真正可控排序淘汰？考虑自己封装
若业务强依赖某种业务字段（如 lastAccessTime、score、热度值）排序淘汰，又无法接受 Caffeine/Ehcache 的近似策略，可：
- 用
ConcurrentHashMap + ConcurrentLinkedQueue自建 LRU 缓存，并在put时按自定义 Comparator 维护访问队列； - 用
LinkedHashMap（注意：非线程安全）重写removeEldestEntry，配合外部同步； - 引入 Redis + Sorted Set 做带分值的 LFU/LRU，用 ZINCRBY / ZREVRANGE 控制淘汰，再回源到本地缓存作二级加速。
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