答案：Java中实现线程安全的LRU缓存可通过继承LinkedHashMap并同步访问，或用ConcurrentHashMap与双向链表手动实现；前者简单但性能低，后者结合读写锁提升并发效率，适用于高并发场景。
在Java中实现线程安全的LRU（Least Recently Used）缓存，核心是结合双向链表和哈希表，并确保多线程环境下的操作安全。可以通过继承 LinkedHashMap 或手动实现一个支持并发访问的数据结构来完成。
使用继承 LinkedHashMap 实现线程安全 LRU 缓存
Java 的 LinkedHashMap 提供了维护插入或访问顺序的能力，通过重写 removeEldestEntry 方法可以轻松实现 LRU 策略。为了保证线程安全，需要用 Collections.synchronizedMap 包装或直接使用同步代码块。
示例代码：
public class SynchronizedLRUCache extends LinkedHashMap { private final int capacity; public SynchronizedLRUCache(int capacity) { super(capacity, 0.75f, true); // true 表示按访问顺序排序 this.capacity = capacity; } @Override protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) { return size() > capacity; } // 必须外部同步访问 private final Object lock = new Object(); public V get(K key) { synchronized (lock) { return super.get(key); } } public V put(K key, V value) { synchronized (lock) { return super.put(key, value); } }}
注意：虽然 LinkedHashMap 本身不是线程安全的，但通过对象锁保护 get 和 put 操作，可实现基本的线程安全。
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使用 ConcurrentHashMap + 双向链表手动实现
更高效且灵活的方式是自己维护一个双向链表与 ConcurrentHashMap 配合，这样能避免锁整个 map，提高并发性能。
关键点：
用 ConcurrentHashMap 存储 key 到节点的映射 用自定义的双向链表管理访问顺序，最近使用的放头部，淘汰时从尾部移除 每个操作使用细粒度锁或原子操作保证一致性
示例结构：
class Node { K key; V value; Node prev; Node next; // 构造函数...}
缓存类中包含：
head 和 tail 指针用于维护链表 map: ConcurrentHashMap<K, Node> 容量限制和当前大小 所有修改操作加锁（可用 ReentrantLock）
get 操作流程：
从 map 中查找节点 若存在，将其移到链表头部（表示最新使用） 返回值
put 操作流程：
若 key 已存在，更新值并移至头部 否则创建新节点插入头部 检查是否超容，若是则删除尾部节点及其在 map 中的引用
使用 Java 内置并发工具优化
为提升性能，可考虑：
使用 ReentrantReadWriteLock：读操作共享锁，写操作独占锁，适合读多写少场景 将链表操作与 map 操作统一在同一锁下，避免竞态条件 控制锁粒度，尽量减少同步代码块范围
例如：
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();private final Lock readLock = lock.readLock();private final Lock writeLock = lock.writeLock();
get 方法使用 readLock，put 使用 writeLock。
基本上就这些。选择哪种方式取决于性能要求和使用场景。简单场景可用 synchronized 包装 LinkedHashMap；高并发环境推荐手动实现并配合并发容器和锁机制。
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