用 lru crate 实现有界缓存

概述

用 lru crate 实现有界缓存：用 lru crate 维护固定容量的最近最少使用缓存，自动淘汰最冷条目并在读取时提升热度。

解决什么问题

本示例演示如何用 Rust 实现「用 lru crate 实现有界缓存」。它聚焦一个具体且可复用的技术要点，把完整实现与必要说明放在一起，读者可以直接复制使用，也可以据此理解背后的设计思路与取舍。示例刻意保持职责单一，避免把多个无关功能揉进同一段代码，从而降低理解与复用成本。

核心思路

代码在进入核心逻辑前先做输入与边界检查，对非法参数提前返回或抛出明确错误，避免错误状态在下游扩散。核心处理部分尽量保持清晰、可预测，把校验、计算与状态变更分离，使逻辑更易于测试和推演。对于可能失败或耗时的操作，示例显式处理失败路径并给出清晰的错误信息，而不是让异常静默吞没，从而缩短排查时间。

适用场景

本示例适用于以下场景：远程数据获取。在实际项目中，应根据真实负载与输入规模调整参数与容量，关注边界条件与并发情形下的行为，并用单元测试或集成测试锁定预期结果，防止后续修改悄然改变行为。

注意事项

把示例用于生产环境时，应结合团队的编码规范、错误处理约定与可观测性要求加以调整。例如补充结构化日志以便追踪，明确超时与重试策略以提升健壮性，并对用户输入做必要校验以满足安全边界要求。理解示例背后的原理，往往比直接复制代码更重要，因为需求变化时通常需要对参数与结构做出调整。

代码示例

use lru::LruCache;
use std::num::NonZeroUsize;

struct Store {
    cache: LruCache<String, String>,
}

impl Store {
    fn new(capacity: usize) -> Self {
        let size = NonZeroUsize::new(capacity).expect("capacity must be > 0");
        Store { cache: LruCache::new(size) }
    }

    fn get(&mut self, key: &str) -> Option<&String> {
        self.cache.get(key)
    }

    fn put(&mut self, key: String, value: String) {
        if self.cache.len() == self.cache.cap().get() {
            println!("evicting the least recently used entry");
        }
        self.cache.put(key, value);
    }

    fn len(&self) -> usize {
        self.cache.len()
    }
}