本地缓存封装核心是收束并发控制、过期判断与淘汰逻辑：读写自动加锁（读锁允许多线程并发，写锁保证原子性），过期检查贯穿get/put全流程并原子移除，用nanotime防时钟回拨，lru借助linkedhashmap回调实现o(1)驱逐，懒惰淘汰与定时清理协同保障内存与性能。
封装本地缓存，核心是把读写并发控制、过期判断、淘汰逻辑全部收束在内部，让调用方只需写 cache.get(key) 或 cache.put(key, value)，不感知锁、不处理时间校验、不手动清理。
读写操作自动加锁，不暴露锁接口
get 方法内部自动获取读锁（readLock），允许多线程并发读；put 和 remove 使用写锁（writeLock），保证写入原子性。所有锁操作必须包裹在 try/finally 中，确保异常时也能释放。不提供 lock/unlock 等手动加锁方法，避免业务代码误用锁粒度或忘记释放。
过期检查贯穿整个生命周期，不是“查时才判”
每次 get 返回前都检查是否过期，过期则立即移除并返回 null；每次 put 后触发容量与过期双重检查，必要时按 LRU 或 LFU 淘汰；clean() 方法供定时任务主动扫描，但日常读写已自带轻量清理，不依赖外部调用。
- 不暴露 expirationTime 字段本身，防止绕过判断逻辑
- 用 System.nanoTime() 记录相对过期时间，规避系统时钟回拨导致的误淘汰
- 过期校验和 remove 必须原子执行：先从链表断开，再从哈希表移除，顺序不可颠倒
淘汰策略与容量控制不拖慢写入性能
LRU 的链表维护不能在每次 put 后遍历全量节点——那样是 O(n) 复杂度。应利用 LinkedHashMap 的 afterNodeInsertion 回调，在插入后由框架自动触发容量检查和尾部驱逐。
- 驱逐动作需同步更新链表与哈希表两处结构，否则出现“查不到但链表还连着”的脏状态
- 不建议在驱逐时同步执行 onEvict 回调，可能阻塞主线程；应异步投递到线程池
- 对访问极不均衡的数据（如少数爆款），优先用 LFU；对有时间局部性的数据（如用户最近浏览），LRU 更合适
组合懒惰淘汰 + 定期清理，兼顾内存与 CPU
懒惰淘汰（get 时检查）降低 CPU 开销，但会导致长期未访问的过期项滞留；定期清理（ScheduledExecutorService 扫描）保障内存及时释放，但高频扫描加重负担。两者必须共存：
- 定时任务间隔不宜过短（如 30 秒～2 分钟），避免频繁遍历
- 扫描只清理明显过期项，不做强制全量淘汰
- 清理逻辑复用 get 中的过期判断机制，保持行为一致
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