答案：该内存缓存系统基于哈希表和双向链表实现，支持put、get、delete及expire机制，采用LRU淘汰策略和读写锁保障并发安全。
在Linux环境下开发一个内存缓存系统，核心目标是利用RAM的高速读写能力提升数据访问效率。下面以一个简单的C语言实现的 LinuxMemoryCache 模块为例，说明如何构建一个基础但实用的内存缓存系统。
设计基本结构与功能
一个基础内存缓存系统需要支持以下操作：
- put(key, value)：将键值对存入缓存
- get(key)：根据键获取值
- delete(key)：删除指定键
- expire机制：可选，支持设置过期时间
使用哈希表实现O(1)级别的查找效率，配合双向链表实现LRU（最近最少使用）淘汰策略。
核心数据结构定义
typedef struct CacheEntry {
char *key;
char *value;
time_t expiry; // 过期时间（秒级）
struct CacheEntry *prev;
struct CacheEntry *next;
} CacheEntry;
typedef struct {
CacheEntry *hash_table;
CacheEntry head; // LRU头（最新使用）
CacheEntry *tail; // LRU尾（最久未用）
int size;
int capacity;
pthread_rwlock_t lock; // 线程安全读写锁
} MemoryCache;
哈希表用于快速定位，双向链表维护使用顺序，读写锁保证多线程环境下的安全性。
关键函数实现示例
初始化缓存：
Destoon B2B网站
下载
Destoon B2B网站管理系统是一套完善的B2B(电子商务)行业门户解决方案。系统基于PHP+MySQL开发，采用B/S架构，模板与程序分离，源码开放。模型化的开发思路，可扩展或删除任何功能；创新的缓存技术与数据库设计，可负载千万级别数据容量及访问。 系统特性1、跨平台。支持Linux/Unix/Windows服务器，支持Apache/IIS/Zeus等2、跨浏览器。基于最新Web标准构建，在
MemoryCache* cache_create(int capacity) {
MemoryCache *cache = malloc(sizeof(MemoryCache));
cache->hash_table = calloc(capacity, sizeof(CacheEntry*));
cache->head = cache->tail = NULL;
cache->size = 0;
cache->capacity = capacity;
pthread_rwlock_init(&cache->lock, NULL);
return cache;
}
插入或更新缓存项：
void cache_put(MemoryCache *cache, const char *key, const char *value, int expire_seconds) {
pthread_rwlock_wrlock(&cache->lock);
// 查找是否已存在
int index = hash(key) % cache->capacity;
CacheEntry *entry = cache->hash_table[index];
while (entry && strcmp(entry->key, key) != 0) entry = entry->next;
if (entry) {
// 更新已有条目
free(entry->value);
entry->value = strdup(value);
entry->expiry = expire_seconds > 0 ? time(NULL) + expire_seconds : 0;
// 移动到头部（最新使用）
remove_from_list(cache, entry);
add_to_head(cache, entry);
} else {
// 新建条目
CacheEntry *new_entry = malloc(sizeof(CacheEntry));
new_entry->key = strdup(key);
new_entry->value = strdup(value);
new_entry->expiry = expire_seconds > 0 ? time(NULL) + expire_seconds : 0;
add_to_head(cache, new_entry);
// 插入哈希表
new_entry->next = cache->hash_table[index];
cache->hash_table[index] = new_entry;
cache->size++;
// 超出容量时触发LRU淘汰
if (cache->size > cache->capacity) {
evict_lru(cache);
}
}
pthread_rwlock_unlock(&cache->lock);}
线程安全与性能优化建议
在实际应用中，需注意以下几点：
- 使用读写锁而非互斥锁，提高并发读性能
- 定期清理过期条目，可在后台线程中扫描LRU尾部
- 哈希冲突采用链地址法，避免开放寻址导致内存碎片
- 小对象可考虑内存池管理，减少malloc/free开销
- 可通过mmap共享内存支持多进程访问
基本上就这些。这个 LinuxMemoryCache 示例展示了构建内存缓存的基本思路，适用于嵌入式服务、高频配置缓存等场景。不复杂但容易忽略细节如线程安全和内存释放。可根据需求扩展持久化、分布式同步等功能。
