面试题：设计一个基于Java并发数据结构的高性能缓存系统

设计思路

并发数据结构选择：
- ConcurrentHashMap：用于存储缓存数据。它支持高并发读写，内部采用分段锁机制，允许多个线程同时访问不同的段，从而提高并发性能。例如，在缓存系统启动时初始化一个ConcurrentHashMap来存放键值对。
- DelayQueue：用于处理数据过期。该队列会按照元素的过期时间进行排序，过期的元素会被优先取出。创建一个实现Delayed接口的缓存数据类，将其放入DelayQueue中，在一个独立线程中不断从队列中取出过期数据并从缓存中移除。
数据过期处理：
- 时间戳法：在缓存数据对象中记录数据的过期时间戳。每次读取数据时，检查当前时间是否超过过期时间戳，若超过则判定数据过期并从缓存中移除。
- 使用DelayQueue：如上述，将实现Delayed接口的缓存数据对象放入DelayQueue，由独立线程处理过期数据移除操作。例如，当缓存数据写入时，同时将对应的延迟对象放入DelayQueue中。
缓存淘汰策略：
- LRU（最近最少使用）：可以使用LinkedHashMap实现LRU策略。创建一个继承自LinkedHashMap的类，重写removeEldestEntry方法，当缓存达到一定容量时，移除最久未使用的元素。例如：

class LRUCache extends LinkedHashMap<K, V> {
    private final int maxCapacity;
    public LRUCache(int maxCapacity) {
        super(maxCapacity, 0.75f, true);
        this.maxCapacity = maxCapacity;
    }
    @Override
    protected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {
        return size() > maxCapacity;
    }
}

LFU（最不经常使用）：维护一个计数器记录每个元素的使用频率，当缓存满时，移除使用频率最低的元素。可以使用两个HashMap，一个存储键值对，另一个存储键和使用频率的映射关系，同时结合一个优先队列来按照频率排序。

数据一致性保证：
- 读写锁：使用ReentrantReadWriteLock，读操作可以并发执行，写操作时加写锁，阻止其他读写操作，从而保证数据一致性。例如，在更新缓存数据时获取写锁，读取数据时获取读锁。
- 版本控制：为每个缓存数据添加版本号，写操作时版本号递增。读操作时，先读取版本号，若在处理过程中版本号发生变化，则重新读取数据，确保读取到最新数据。
系统高可用性保证：
- 缓存集群：使用一致性哈希算法将缓存数据分布到多个节点上，当某个节点出现故障时，通过备份机制从其他节点获取数据。例如，使用Redis集群的方式，将缓存数据分布到多个Redis实例上。
- 心跳检测：每个缓存节点定期发送心跳包给其他节点，若某个节点在一定时间内未收到心跳包，则判定该节点故障，触发故障转移机制，如将该节点的缓存数据迁移到其他节点。

面试题：设计一个基于Java并发数据结构的高性能缓存系统

知识考点

面试题答案

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