Java实现LRU缓存策略实战

LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存是一种常见的缓存淘汰策略。它的基本思想是优先保留最近被访问过的数据，淘汰最久未被访问的数据。这种策略的目的是为了保持缓存中的数据是最有可能被再次访问的，从而提高程序的性能和响应速度。
它可以用来处理以下几个场景：

• 操作系统内存管理-页面转换算法：当CPU请求访问一个地址，如果该地址在TLB（Translation Lookaside Buffer，翻译后援缓冲区）或页表中未命中，将发生缺页异常。操作系统需要从磁盘加载缺失的页面到物理内存中。如果物理内存已满，LRU算法可以帮助操作系统选择最久未被使用的页面进行置换。
• 数据库缓存优化：它可以减少对数据库的直接访问，提高查询速度。LRU算法能够保证缓存中的数据是近期最可能被再次使用的，从而提高缓存的命中率。
• Web资源缓存优化：浏览器可以使用LRU算法管理网页资源（如图片、脚本等），清理最久未访问的资源，以节省存储空间和带宽。可以缓存经常访问的页面或数据，LRU算法帮助决定哪些页面应该被保留在缓存中。
• 对象池和缓存优化：使用LRU算法可以有效地管理对象的生命周期，对于频繁创建和销毁的对象，可以帮助复用这些对象，减少对象创建和销毁的开销。LRU算法也是各种通用缓存系统中的一个常见策略，用于决定哪些数据应该被保留，以及何时应该淘汰旧数据。

实现LRU模型选择

Java的LinkedHashMap可以被配置为一个简单的LRU缓存。通过调整其构造函数的参数，可以实现最近使用的元素被放在头部的行为。但是，这要求你手动管理对象的删除和插入顺序，且不支持动态调整容量。因此我们可以利用Google的guava库来实现LRU缓存策略。

LRU缓存回收算法

• 新的缓存数据插入到链表头部；
• 当缓存被再次命中（即缓存数据被访问）时，那么被命中的数据将会被移到链表头部；
• 当链表满的时候，缓存链表尾部的数据将会被丢弃。
  

集成Google Guava（LRU缓存策略）插件

引用Guava依赖包

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>33.4.0-jre</version>