go语言中通过双向链表与哈希表结合可实现lru缓存系统，1. 使用lru策略优先淘汰最近最少使用的数据，依赖链表维护访问顺序，哈希表实现快速查找；2. 数据结构设计包含entry节点和lrucache缓存对象，分别保存键值对及头尾指针；3. 核心操作包括put（添加或更新并移至头部）、get（返回值并调整位置），辅以movetohead和removetail实现高效操作；4. 初始化后按需调用方法模拟缓存行为；5. 注意并发安全、边界条件处理及功能扩展如ttl支持等优化点。
在Go语言中，实现一个简易的内存缓存系统并不复杂，尤其是如果我们只需要支持常见的LRU（Least Recently Used）淘汰策略。手写一个LRU缓存不仅可以加深对数据结构的理解，还能为构建更复杂的缓存系统打下基础。
要实现LRU缓存，我们需要两个核心的数据结构：链表（用于维护访问顺序）和哈希表（用于快速查找）。结合这两者，我们可以构造出一个高效、响应快的缓存系统。
1. LRU缓存的基本原理
LRU缓存的核心思想是：当缓存满时，优先淘汰最近最少使用的数据。为了做到这一点，我们需要：
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- 能够快速找到某个键是否存在以及对应的值（O(1)时间）
- 能够维护元素的使用顺序，在每次访问后将该元素置顶
- 在容量超出限制时，能快速删除最久未使用的元素
因此，我们通常使用双向链表 + 哈希表来实现这一机制：
- 双向链表保存缓存项的使用顺序，头部是最新的，尾部是最旧的
- 哈希表保存键到链表节点的映射，便于快速查找
2. 数据结构设计
我们先定义几个基本结构：
type entry struct {
key string
value interface{}
prev *entry
next *entry
}
type LRUCache struct {
capacity int
size int
items map[string]*entry
head *entry // 最近使用的放这里
tail *entry // 最久未使用的放这里
}这个结构中：
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-
entry是链表节点，包含键、值以及前后指针 -
LRUCache是整个缓存对象，包含容量、当前大小、哈希表、头尾指针
3. 核心操作实现
缓存的操作主要包括添加、获取和删除。下面是如何实现这些功能的关键步骤：
添加或更新缓存项（Put）
- 如果键已存在，更新值并将其移到链表头部
- 如果不存在：
- 创建新节点，加入哈希表
- 插入链表头部，并增加size
- 如果超过容量，移除尾部节点及其在哈希表中的记录
获取缓存项（Get）
- 检查哈希表是否有该键
- 如果有，返回值并将该节点移到链表头部
- 如果没有，返回nil或错误信息
辅助函数
-
moveToHead(e *entry)：把指定节点移到头部 -
removeTail()：移除尾部节点并同步清理哈希表
这些操作都应尽量保持 O(1) 的时间复杂度。
4. 初始化与使用示例
初始化缓存非常简单：
cache := &LRUCache{
capacity: 3,
items: make(map[string]*entry),
}然后你可以调用：
cache.Put("a", 1)
cache.Put("b", 2)
cache.Get("a") // 返回 1，并将 a 移到头部
cache.Put("c", 3)
cache.Put("d", 4) // 此时容量超限，会删除 b这样就能模拟一个简单的LRU缓存行为。
5. 注意事项和优化点
- 并发安全问题：上面的实现是非线程安全的。如果要在多协程环境下使用，需要加锁或者使用 sync.Map。
- 链表操作细节：比如插入头节点为空的情况、删除尾节点是否等于头节点等，都要仔细处理边界条件。
- 可扩展性：可以考虑引入 TTL（过期时间）、统计命中率等功能，逐步构建完整的内存缓存库。
基本上就这些。虽然看起来有点绕，但只要理清每个操作的逻辑顺序，实现起来其实不难。
