请用Java设计一个Least Recently Used (LRU) 缓存

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：

能够使用两个标准的数据结构来实现。Map和Queue。由于须要支持多线程。须要使用实现了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。当向缓存加入新的元素时，共同拥有下面三种可能

1. 假设该元素已经在Cache中存在（Map），我们会从queue中删除改元素并将其加入到queue的第一个位置。

2. 假设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加入进来。

3. 同一时候在Map和Queue中添加新的元素

简单的代码例如以下：

package cn.kge.comdemo;

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;

		//用来保持近期使用的元素的Queue.

		private ConcurrentLinkedQueue<K> queue;

		private ConcurrentHashMap<K, V> map;

		/**

		 * 初始化LRU缓存

		 * @param capacity

		 */

		public LRUCache(final int capacity) {

			this.capacity = capacity;

			this.queue	= new ConcurrentLinkedQueue<K>();

			this.map	= new ConcurrentHashMap<K, V>(capacity);

		}

		/**

		 * 检查该元素释放在缓存中存在，假设不存在则返回null

		 * @param key

		 * @return

		 */

		public V get(final K key) {

			return map.get(key);

		}

		/**

		 * 将元素加入到LRU缓存。

假设Key已存在，则将其放到缓存的第一位置

		 * @param key

		 * @param value

		 * @throws NullPointerException

		 */

		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);

		}

}