面试官：你是如何使用JDK来实现自己的缓存（支持高并发）？("面试必问：如何利用JDK实现高并发支持的自定义缓存？")

一、引言

在软件开发中，缓存是一种常用的优化手段，它能够节约系统的响应速度和吞吐量。特别是在高并发的场景下，合理地使用缓存可以显著降低对后端存储系统的压力。本文将详细介绍怎样使用JDK内置的工具和类库来实现一个拥护高并发的自定义缓存。

二、缓存的基本概念

缓存是一种存储机制，它提供了对数据的迅速访问，这些数据也许会被频繁使用或者计算成本较高。在高并发场景下，缓存可以缩减对数据库或远程服务的访问次数，从而节约系统的性能。

三、JDK中的缓存实现

JDK中并没有直接提供完整的缓存解决方案，但我们可以使用一些内置的工具和类库来实现自定义缓存。以下是一些常用的实现做法：

四、使用HashMap实现简洁缓存

最简洁的缓存实现可以使用HashMap，但HashMap不是线程稳固的。在高并发场景下，我们需要使用ConcurrentHashMap来替代HashMap，以保证线程稳固。

public class SimpleCache {
    private final ConcurrentHashMap cacheMap;
    public SimpleCache() {
        cacheMap = new ConcurrentHashMap<>();
    }
    public V get(K key) {
        return cacheMap.get(key);
    }
    public void put(K key, V value) {
        cacheMap.put(key, value);
    }
    public void remove(K key) {
        cacheMap.remove(key);
    }
    public int size() {
        return cacheMap.size();
    }
}

五、添加过期策略

为了使缓存更加实用，我们需要添加过期策略。过期策略确保缓存中的数据不会过时，并在一定时间后自动被清除。我们可以使用定时任务（如ScheduledExecutorService）来实现过期功能。

import java.util.concurrent.*;
public class ExpiringCache extends SimpleCache {
    private final long expiryInMillis;
    private final ScheduledExecutorService executorService = Executors.newScheduledThreadPool(1);
    private final ConcurrentHashMap expiryMap = new ConcurrentHashMap<>();
    public ExpiringCache(long expiryInMillis) {
        this.expiryInMillis = expiryInMillis;
    }
    @Override
    public void put(K key, V value) {
        super.put(key, value);
        executorService.schedule(() -> {
            if (expiryMap.get(key) != null && System.currentTimeMillis() > expiryMap.get(key)) {
                remove(key);
            }
        }, expiryInMillis, TimeUnit.MILLISECONDS);
        expiryMap.put(key, System.currentTimeMillis() + expiryInMillis);
    }
    @Override
    public void remove(K key) {
        super.remove(key);
        expiryMap.remove(key);
    }
}

六、使用LRU策略

LRU（Least Recently Used）策略是一种常用的缓存淘汰策略，它会在缓存约为最大容量时，淘汰最长时间未被访问的数据。我们可以使用LinkedHashMap来实现LRU缓存。

import java.util.*;
public class LRUCache extends LinkedHashMap {
    private final int cacheSize;
    public LRUCache(int cacheSize) {
        super(16, 0.75f, true);
        this.cacheSize = cacheSize;
    }
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry eldest) {
        return size() > cacheSize;
    }
}

七、整合多种策略的缓存实现

在实际应用中，我们也许需要同时使用多种策略来实现缓存。以下是一个整合了过期策略和LRU策略的缓存实现。

public class AdvancedCache {
    private final ExpiringCache expiringCache;
    private final LRUCache lruCache;
    public AdvancedCache(long expiryInMillis, int cacheSize) {
        this.expiringCache = new ExpiringCache<>(expiryInMillis);
        this.lruCache = new LRUCache<>(cacheSize);
    }
    public V get(K key) {
        V value = lruCache.get(key);
        if (value == null) {
            value = expiringCache.get(key);
            if (value != null) {
                lruCache.put(key, value);
            }
        }
        return value;
    }
    public void put(K key, V value) {
        expiringCache.put(key, value);
        lruCache.put(key, value);
    }
    public void remove(K key) {
        expiringCache.remove(key);
        lruCache.remove(key);
    }
}

八、性能优化与测试

在高并发环境下，我们需要对缓存进行性能测试，以确保其能够满足系统需求。可以使用多线程测试工具（如JMeter）来模拟高并发访问，并观察缓存的响应时间和吞吐量。

九、总结

本文详细介绍了怎样使用JDK内置的工具和类库实现一个拥护高并发的自定义缓存。通过使用ConcurrentHashMap、ScheduledExecutorService和LinkedHashMap等组件，我们可以构建具有过期策略和LRU淘汰策略的缓存。在实际应用中，我们需要依系统的具体需求来选择合适的缓存策略，并进行充分的性能测试。

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