应手写带前后指针的node节点，用concurrenthashmap快速定位，reentrantlock控制链表头尾及增删操作，确保get时“移到头”原子完成，淘汰仅在put后触发并同步清理引用。
用 ConcurrentHashMap + LinkedHashMap 组合会出错
直接继承 LinkedHashMap 并加 synchronized 或用 ConcurrentHashMap 替代底层存储，看似合理，实则破坏 LRU 的访问顺序一致性。因为 ConcurrentHashMap 不保证遍历顺序，而 LinkedHashMap 的 accessOrder = true 行为在多线程下会被并发修改打断——比如两个线程同时触发 get()，一个还没完成节点移动，另一个就已开始迭代淘汰，导致 removeEldestEntry 判定失效或抛 ConcurrentModificationException。
实操建议：
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- 放弃“复用
LinkedHashMap顺序逻辑 + 外层并发控制”的思路，它本质上不可靠 - 不直接暴露
put/get方法给外部调用，避免绕过封装的同步逻辑 - 若必须基于
LinkedHashMap，只能整个 map 加锁（如synchronized (map)），但会严重拖慢读性能
ReentrantLock 配合双链表手写节点比用 ConcurrentLinkedQueue 更可控
常见误区是想用无锁队列管理访问顺序，但 ConcurrentLinkedQueue 不支持按需删除中间节点（LRU 淘汰时要删任意旧节点），也不提供 O(1) 的头/尾访问+更新能力。手写带前后指针的节点，配合 ReentrantLock 控制 head/tail 和节点增删，反而更清晰、边界明确。
实操建议：
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- 每个缓存项封装为
Node<k v></k>，含key、value、prev、next - 用一个
ConcurrentHashMap<k node>></k>快速定位节点，再用独占锁操作链表结构 - 锁粒度聚焦在链表头尾和节点摘除/插入动作上，不是整个缓存实例
- 注意：
get()中的“移到链表头”必须原子完成（先断开再拼到 head），否则可能造成节点丢失
computeIfAbsent 在初始化缓存值时不适用
如果业务逻辑里用 cache.computeIfAbsent(key, k -> heavyLoad(k))，看似简洁，但在高并发下会多次执行 heavyLoad —— 因为 computeIfAbsent 只保证 key 不存在时才调用 mapping function，但多个线程可能同时发现 key 缺失，各自触发加载。这不是缓存本身的问题，而是使用方式放大了竞争。
实操建议：
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- 对加载成本高的 key，应在外层用
ConcurrentHashMap的computeIfAbsent做“加载锁”，再把结果塞进 LRU 缓存 - LRU 缓存类自身提供的
get方法不应承担加载职责，只做纯内存查找与顺序维护 - 若非要一体化，得自己实现类似
computeIfPresentOrLoad的逻辑，内部用Future或双重检查 +putIfAbsent
容量淘汰触发点选在 put 后而非 get 中
有人把淘汰逻辑放在 get 方法末尾，想着“顺手清理”，结果导致读请求变慢、且无法控制淘汰节奏——比如突发大量冷 key 访问，每次 get 都触发一次淘汰扫描，CPU 毛刺明显。更糟的是，如果淘汰需要 I/O（如写日志）或远程通知，会彻底拖垮响应时间。
实操建议：
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- 淘汰只在
put插入新节点后检查 size，超限时循环移除 tail 节点 - 移除时同步从
ConcurrentHashMap中remove(key)，防止残留引用 - 不依赖
ReferenceQueue或后台线程清理，避免 GC 延迟带来的内存不确定性 - 如果缓存项有 closeable 资源（如文件句柄），淘汰时必须显式调用
close()，不能等 GC
真正麻烦的是节点引用关系的生命周期管理：key 被 remove 后，对应 node 的 prev/next 若没置 null，GC 无法回收整条链；而提前置 null 又可能被其他线程误用。这个细节，十次实现九次漏。
