答案：基于哈希表和双向链表实现线程安全的LRU缓存，使用std::mutex保证get和put操作的原子性，通过splice维护访问顺序，并在超出容量时淘汰尾部元素。
实现一个线程安全的LRU（Least Recently Used）缓存是C++并发编程中常见的需求，尤其在高并发服务场景下，如数据库连接池、HTTP响应缓存等。关键在于保证缓存操作（get、put）的原子性，并兼顾性能与正确性。
基本LRU结构设计
标准LRU通常结合哈希表和双向链表：
哈希表（unordered_map）：快速定位缓存节点，O(1)查找双向链表（list或自定义）：维护访问顺序，最近使用的放头部，淘汰尾部元素
每次get或put操作后，对应节点需移动到链表头部表示“最近使用”。
线程安全的关键：锁策略
为避免数据竞争，必须对共享数据加锁。常见做法是使用互斥锁（mutex）保护整个缓存结构。
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注意：细粒度锁虽然能提升并发性能，但会显著增加复杂度，一般推荐使用单个mutex配合条件变量（如需要阻塞等待空间）。
示例中使用std::mutex和std::lock_guard确保操作的原子性。
C++实现示例
以下是一个简洁、线程安全的LRU缓存实现：
#include #include #include templateclass ThreadSafeLRUCache {private: size_t capacity; std::unordered_map<K, typename std::list<std::pair>::iterator> cache_map; std::list<std::pair> cache_list; mutable std::mutex mtx;public: explicit ThreadSafeLRUCache(size_t cap) : capacity(cap) {} bool get(const K& key, V& value) { std::lock_guard lock(mtx); auto it = cache_map.find(key); if (it == cache_map.end()) { return false; // 未命中 } // 将命中节点移到链表头部 cache_list.splice(cache_list.begin(), cache_list, it->second); value = it->second->second; return true; } void put(const K& key, const V& value) { std::lock_guard lock(mtx); auto it = cache_map.find(key); if (it != cache_map.end()) { // 更新值并移至头部 it->second->second = value; cache_list.splice(cache_list.begin(), cache_list, it->second); } else { // 插入新元素 cache_list.emplace_front(key, value); cache_map[key] = cache_list.begin(); // 超出容量时淘汰尾部 if (cache_map.size() > capacity) { auto last = cache_list.back(); cache_map.erase(last.first); cache_list.pop_back(); } } }};
使用建议与优化方向
上述实现适用于大多数并发读写场景。若读多写少，可考虑升级为std::shared_mutex（C++17），允许多个读线程同时访问，写操作仍独占锁。
性能考量：频繁加锁可能成为瓶颈，可通过分片缓存（Sharded Cache）降低锁竞争内存管理：避免存储大对象，必要时用智能指针包装无锁尝试：完全无锁LRU极难实现且易出错，不推荐初学者尝试
基本上就这些。核心是理解LRU逻辑，再通过互斥锁保护共享状态，即可构建一个实用的线程安全缓存。
以上就是c++++怎么实现一个线程安全的LRU缓存_C++并发编程中的缓存设计与实现的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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