不用 container/list 实现 lru 是因为其节点无法直接映射哈希表键，查找节点为 o(n)，不满足 o(1) 要求；需自定义含 key/val/prev/next 的节点结构，map 值存节点指针，并避免类型擦除与锁粒度不当等问题。
为什么不用 container/list 直接实现 LRU？
因为 container/list 的节点指针无法直接映射到哈希表中的键，每次 Get 后想把节点移到队首，得先从链表里找到它——而链表查节点是 O(n)。LRU 要求所有操作 O(1)，必须让哈希表值直接存链表节点指针，且节点自带前后指针和 key/val 字段。
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- 自己定义双向链表节点结构，包含
key、value、prev、next - 用
map[interface{}]*node做哈希索引，值是节点指针，不是数据副本 - 别复用
container/list.Element.Value存业务数据——类型擦除后取值要断言，易 panic 且无法直接更新节点位置
sync.RWMutex 锁粒度怎么设才不拖慢并发读？
缓存本质是读多写少，但若整个 cache 结构共用一把 sync.RWMutex，高并发 Get 仍会排队抢读锁（Go runtime 对 RWMutex 的读锁也有轻量竞争开销）。更糟的是，某些实现把 Get + Touch（移至队首）全包在写锁里，彻底串行化。
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Get只读 map 和节点字段：用RWMutex.RLock()，且确保读取过程不触发内存分配或函数调用 -
Touch和Put涉及链表结构调整：必须升级为Lock()，但应尽量缩短临界区——只做指针重连，不碰 value 数据本身 - 别在锁内做用户回调（如过期回调函数），否则可能卡住整个缓存
淘汰策略里「容量」和「字节大小」到底该按什么算？
多数简易 LRU 库只按元素个数限容，比如 maxEntries: 1000。但实际中，一个 string 值可能占几 MB，另一个只占 12 字节，按数量淘汰会导致内存失控。而按字节淘汰又引入计算成本和精度问题（如 unsafe.Sizeof 不算底层数据，reflect.Value.Size() 不适用 interface{}）。
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- 对外暴露
OnEvict func(key interface{}, value interface{})回调，由使用者自行统计和决策——比如传入一个原子计数器，在回调里减去该 value 的估算大小 - 避免在
Put时实时计算 value 占用内存，Go 没有稳定可靠的运行时对象大小 API - 如果真要硬控内存，建议配合
runtime.ReadMemStats周期性采样 + 后台 goroutine 触发清理，而不是每次Put都检查
为什么 time.Time 做过期时间反而容易出错？
常见做法是每个 entry 存一个 expireAt time.Time，Get 时比较 time.Now().After(entry.expireAt)。问题在于：time.Now() 是系统时钟，可能被 NTP 调整、手动修改，导致大量 key 突然“提前过期”或“永不释放”。而且每次比较都调用系统调用，性能有损。
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- 改用单调时钟：记录 entry 创建时的
time.Since(startTime)（startTime = time.Now()），后续用time.Since(startTime) > ttl判断，完全避开系统时间跳变 - 过期检查只在
Get和Put时做，不要后台 goroutine 定期扫描——既难保证及时性，又增加调度负担 - 如果业务允许，干脆不做自动过期，把 TTL 逻辑交给上层（比如 HTTP 缓存头），本地缓存只负责容量淘汰
最麻烦的从来不是写对 LRU 链表，而是怎么让它的行为在并发、内存、时间三个维度上都不意外。尤其当它开始影响下游超时或内存 OOM 时，问题往往藏在锁粒度、时钟假设或 size 估算这些“看起来不重要”的地方。
