实现一个Cache，包括LRU和在X秒后过期的逻辑

LRU（Least Recently Used）

• 最近最少使用，它的设计原则借鉴了时间局部性原理，该算法认为如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高，反之亦然。其原理是将数据按照其被访问的时间形成一个有序序列，最久未被使用的数据应该最早被淘汰掉，即当缓存空间被占满时，缓存内最长时间未被使用的数据将被淘汰掉。

大致思路

• 可以简单的维护一个双向链表来实现，每当数据被访问时，使用头插法插入到队首。空间占满时，先移除末尾元素，随后对新元素使用头插法。

public class LRUCache {
    class Node {
        Node pre, next;
        int key, value;
        Node(int key, int value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
        }
    }

    Node head = new Node(0, 0);
    Node tail = new Node(0, 0);
    Map<Integer, Node> map;
    int size;

    // 提供初始化缓存的大小
    public LRUCache(int size) {
        this.size = size;
        map = new HashMap<>(size);
        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }

    public int get(int key) {
        int res = -1;
        // 命中缓存，将其移动到队首
        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            remove(node);
            insertToHead(node);
            res = node.value;
        }
        return res;
    }

    public void put(int key, int value) {
        // 命中缓存，修改键值，并移动到队首
        if (map.containsKey(key)) {
            // 1. 修改键值
            Node node = map.get(key);
            node.value = value;
            // 移动到队首
            remove(node);
            insertToHead(node);
        } else {
            // 未命中缓存，判断缓存是否已满
            int mapSize = map.size();
            // 已满则移除队尾元素
            if (mapSize == size) {
                map.remove(tail.pre.key);
                remove(tail.pre);
            }
            // 插入新元素
            Node node = new Node(key, value);
            insertToHead(node);
            map.put(key, node);
        }
    }

    public void remove(Node node) {
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }

    public void insertToHead(Node node) {
        Node firstNode = head.next;
        head.next = node;
        firstNode.pre = node;
        node.next = firstNode;
        node.pre = head;
    }
}

• 基本的缓存逻辑写好了，那么如何编写过期逻辑呢？这里采用的是惰性删除，如果查询该元素时，发现该元素已经过期，那么移除该元素。当插入元素时，需要遍历所有的key，然后删除，当然这个判断条件也可以是当缓存满了的时候再执行。

public class LRUCache {
    class Node {
        Node pre, next;
        int key, value;
        long expireTime;

        Node(int key, int value, long expireTime) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            this.expireTime = expireTime;
        }
    }

    Node head = new Node(0, 0, -1);
    Node tail = new Node(0, 0, -1);
    Map<Integer, Node> map;
    int size;

    // 提供初始化缓存的大小
    public LRUCache(int size) {
        this.size = size;
        map = new HashMap<>(size);
        head.next = tail;
        tail.pre = head;
    }

    public int get(int key) {
        int res = -1;
        // 命中缓存，将其移动到队首
        if (map.containsKey(key)) {
            Node node = map.get(key);
            if (node.expireTime > System.currentTimeMillis()) {
                remove(node);
                insertToHead(node);
                res = node.value;
            } else {
                System.out.println("当前节点过期：" + key);
                remove(node);
            }
        }
        return res;
    }

    public void put(int key, int value, long expireTime) {
        // 删除所有过期的key
        map.entrySet().removeIf(entry -> {
            boolean b = entry.getValue().expireTime <= System.currentTimeMillis();
            if (b) {
                System.out.println("移除key：" + entry.getValue().key);
            }
            return b;
        } );

        // 命中缓存，修改键值，并移动到队首
        if (map.containsKey(key)) {
            // 1. 修改键值
            Node node = map.get(key);
            node.value = value;
            // 移动到队首
            remove(node);
            insertToHead(node);
        } else {
            // 未命中缓存，判断缓存是否已满
            int mapSize = map.size();
            // 已满则移除队尾元素
            if (mapSize == size) {
                map.remove(tail.pre.key);
                remove(tail.pre);
            }
            // 插入新元素
            Node node = new Node(key, value, expireTime);
            insertToHead(node);
            map.put(key, node);
        }
    }

    public void remove(Node node) {
        node.pre.next = node.next;
        node.next.pre = node.pre;
    }

    public void insertToHead(Node node) {
        Node firstNode = head.next;
        head.next = node;
        firstNode.pre = node;
        node.next = firstNode;
        node.pre = head;
    }
}

• 下面简单写个main方法验证一下，查看日志是否符合预期

public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache = new LRUCache(3);

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (true) {
            System.out.println("请输入操作：get 或 put");
            String operation = scanner.nextLine();

            if ("get".equalsIgnoreCase(operation)) {
                System.out.println("请输入要获取的键：");
                int key = scanner.nextInt();
                scanner.nextLine(); // 清除缓冲区中的换行符

                int value = cache.get(key);
                if (value != -1) {
                    System.out.println("键 " + key + " 对应的值为：" + value);
                } else {
                    System.out.println("键 " + key + " 不存在或已过期");
                }
            } else if ("put".equalsIgnoreCase(operation)) {
                System.out.println("请输入要放入的键：");
                int key = scanner.nextInt();
                System.out.println("请输入要放入的值：");
                int value = scanner.nextInt();
                System.out.println("请输入过期时间（毫秒）：");
                long expireTime = scanner.nextLong();
                scanner.nextLine();

                cache.put(key, value, System.currentTimeMillis() + expireTime);
                System.out.println("键值对已放入缓存");
            } else {
                System.out.println("无效的操作，请重新输入");
            }
        }
    }