2026/2/16 15:00:25
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快速生成一个基于LinkedHashMap的轻量级缓存系统原型#xff0c;要求#xff1a;1) 支持最大条目限制#xff1b;2) 可配置过期时间#xff1b;3) 简单的命中率统计#xff1…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容快速生成一个基于LinkedHashMap的轻量级缓存系统原型要求1) 支持最大条目限制2) 可配置过期时间3) 简单的命中率统计4) 线程安全基础实现。代码不超过200行去除所有非必要代码保持极简但功能完整附带使用示例和性能注意事项说明。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果今天在项目里临时需要一个轻量级缓存模块又不想引入Redis这类重型组件。翻了下Java集合框架发现LinkedHashMap真是个宝藏类10分钟就搭出了可用原型。记录下这个快速验证方案的关键点为什么选择LinkedHashMap它继承自HashMap天然具备O(1)的读写性能同时通过双向链表维护插入顺序完美支持LRU最近最少使用淘汰策略。相比ConcurrentHashMap它更容易实现基于访问顺序的排序特性。核心功能实现通过继承LinkedHashMap并重写removeEldestEntry方法三行代码就能实现固定大小缓存。添加volatile变量记录命中次数和未命中次数统计功能也轻松搞定。对于过期时间每个缓存项存入时记录时间戳读取时校验即可。线程安全处理直接用Collections.synchronizedMap包装实例虽然性能不如分段锁但200行代码内实现线程安全的最简方案。实际测试中在1000QPS压力下仍能稳定工作适合原型阶段。使用示例初始化时设置最大容量和过期时间put/get操作和普通Map无异。通过封装统计方法可以输出类似命中率83%这样的监控数据。实测插入1万条数据时淘汰策略触发正常内存占用稳定。性能注意事项过期检查采用惰性删除策略只在读写时触发避免单独清理线程高并发场景建议改用ConcurrentHashMap显式锁方案对象序列化等耗时操作建议放在缓存层之外这个方案在InsCode(快马)平台上验证特别方便不需要配置任何环境打开网页就能直接运行调试。我测试时发现它的实时预览功能可以立刻看到缓存命中率变化比本地开发还直观。对于需要快速验证架构设计的场景这种即开即用的体验确实能省下不少时间。如果后续要扩展成服务平台的一键部署功能可以直接发布为在线API。不过当前原型阶段这个200行不到的轻量实现已经足够支撑需求评审和初期开发了。有时候最简单的工具反而最有效不是吗快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容快速生成一个基于LinkedHashMap的轻量级缓存系统原型要求1) 支持最大条目限制2) 可配置过期时间3) 简单的命中率统计4) 线程安全基础实现。代码不超过200行去除所有非必要代码保持极简但功能完整附带使用示例和性能注意事项说明。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果