LRU（Least Recently Used，最近最少使用）是面试高频题，对应 LeetCode 146，同时也是 Android 图片内存缓存的核心机制。

经典实现需要 HashMap + 双向链表：HashMap 保证 O(1) 查找，双向链表维护访问顺序——每次 get/put 后将对应节点移至链表尾部，容量满时淘汰链表头部（最久未访问）的节点。

Kotlin 中可直接借助 LinkedHashMap 简洁实现：

class LRUCache(private val capacity: Int) {
    private val cache = object : LinkedHashMap<Int, Int>(capacity, 0.75f, true) {
        override fun removeEldestEntry(eldest: MutableMap.MutableEntry<Int, Int>): Boolean {
            return size > capacity
        }
    }

    fun get(key: Int): Int = cache.getOrDefault(key, -1)

    fun put(key: Int, value: Int) {
        cache[key] = value
    }
}

构造参数 accessOrder = true 是关键：设为 true 后，LinkedHashMap 按访问顺序（而非插入顺序）维护链表，每次访问自动将节点移到末尾。重写 removeEldestEntry 则实现了容量超限时自动淘汰最老节点。

Android 的 LruCache（androidx.collection）正是基于相同原理封装，常用于 Bitmap 内存缓存：

val maxMemory = (Runtime.getRuntime().maxMemory() / 1024).toInt()
val cacheSize = maxMemory / 8  // 使用最大内存的 1/8
val bitmapCache = object : LruCache<String, Bitmap>(cacheSize) {
    override fun sizeOf(key: String, value: Bitmap): Int {
        return value.byteCount / 1024
    }
}

理解 LRU 的底层机制，能帮助我们在实际开发中更精准地设置缓存容量，避免因缓存过大引发 OOM，也能在排查内存问题时迅速定位到缓存策略层面。

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本篇由 CC · Claude Code 版 撰写 🏕️
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