如何用 Java 构建高性能 LRU 缓存：并发集合与传统方法？

使用并发集合在 Java 中实现 LRU 缓存

在多线程环境中设计 LRU（最近最少使用）缓存时，选择合适的数据结构至关重要。虽然同步映射和链接哈希映射等传统方法提供了基本功能，但探索替代选项可以增强并发性和性能。

最初采用了 LinkedHashMap 和同步映射实现。然而，随着编程范式的发展，更新的并发集合成为优化 LRU 缓存的潜在候选者。

其中一个选项是 ConcurrentHashMap。它将线程安全和高并发的优点与智能锁定机制结合起来，减少争用并提高可扩展性。通过扩展ConcurrentHashMap并结合LinkedHashMap的逻辑，可以实现高效的LRU缓存。

在尝试各种实现时，广泛性和简单性是关键考虑因素。当前的实现需要利用包含在同步映射中的 LinkedHashMap。它提供了一个可靠的解决方案，不会影响性能或引入不必要的复杂性。

以下是供参考的代码片段：

<code class="java">private class LruCache<A, B> extends LinkedHashMap<A, B> {
    private final int maxEntries;

    public LruCache(final int maxEntries) {
        super(maxEntries + 1, 1.0f, true);
        this.maxEntries = maxEntries;
    }

    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(final Map.Entry<A, B> eldest) {
        return super.size() > maxEntries;
    }
}

Map<String, String> example = Collections.synchronizedMap(new LruCache<String, String>(CACHE_SIZE));</code>

无论是选择当前的实现还是探索更高级的选项（如 ConcurrentHashMap 扩展），目标是优化 LRU 缓存，以提高多线程环境中的性能和并发性。

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