LRU介绍：
LRU是Least Recently Used的缩写，即最少使用页面置换算法，是为虚拟页式存储管理服务的。
思路介绍：
可以使用两个标准的数据结构来实现，Map和Queue。因为需要支持多线程，需要使用实现了java.utili.concurrent.*的Map和Queue。
主要思路是使用一个Queue来维护FIFO和Map来对数据进行排序，当向缓存添加新的元素时，共有以下三种可能：
1. 如果该元素已经在Cache中存在（Map），我们会从queue中删除改元素并将其添加到queue的第一个位置。
2. 如果缓存已满无法新增新的元素，我们会从queue和Map中删除最后面的那个元素并把新元素添加进来。
3. 同时在Map和Queue中增加新的元素
参考答案：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentlinkedQueue; public class LRUCache<K, V> { //LRU缓存的最大容量.private final int capacity;//用来保持最近使用的元素的Queue.private ConcurrentlinkedQueue<K> queue;private ConcurrentHashMap<K, V> map; public LRUCache(final int capacity) {this.capacity = capacity;this.queue= new ConcurrentlinkedQueue<K>();this.map= new ConcurrentHashMap<K, V>(capacity);} public V get(final K key) {return map.get(key);} public synchronized void put(final K key, final V value) {if(key == null || value == null) {throw new NullPointerException();}if (map.containsKey(key)) {queue.remove(key);}while (queue.size() >= capacity) {K expiredKey = queue.poll();if (expiredKey != null) {map.remove(expiredKey);}}queue.add(key);map.put(key, value);}}
