如何用C++实现一个FIFO缓存最早存入策略，当访问内存页面时，如果该页已存在于缓存则不处理，未存在的情况下增加miss计数，并将新页添加至缓存。若缓存达到最大容量，应移除最早存入的页面。同时，请统计并返回总的miss次数。

要在C++中实现一个具有上述特性的FIFO缓存，你可以使用`std::unordered_map`配合自定义的`Node`结构体，用于跟踪每个页的插入时间和miss计数。以下是一个简化的示例：

#include <unordered_map>
#include <list>
#include <stdexcept>

struct Node {
    int page_id;
    int insertion_time;
    int miss_count;
};

class LRU_Cache {
private:
    const int capacity;
    std::list<Node> cache_list;
    std::unordered_map<int, Node> cache_map;

public:
    LRU_Cache(int capacity) : capacity(capacity), cache_list(capacity) {}

    // 插入页面，更新miss计数
    void insert(int page_id) {
        auto it = cache_map.find(page_id);
        if (it != cache_map.end()) {
            Node& node = it->second;
            node.insertion_time = time(nullptr); // 更新插入时间
            node.miss_count++;
            cache_list.splice(cache_list.begin(), cache_list, cache_map[page_id].list_pos);
        } else {
            if (cache_list.size() == capacity) { // 超过容量，移除最早存入的节点
                Node oldest_node = cache_list.back();
                cache_list.pop_back();
                cache_map.erase(oldest_node.page_id);
            }
            Node newNode{page_id, time(nullptr), 1}; // 新增节点
            cache_list.push_front(newNode);
            cache_map[page_id] = newNode;
        }
    }

    // 访问页面，增加miss计数
    void access(int page_id) {
        auto it = cache_map.find(page_id);
        if (it != cache_map.end()) {
            Node& node = it->second;
            node.miss_count++;
        } else {
            throw std::runtime_error("Page not found in cache");
        }
    }

    // 返回miss计数总数
    int get_miss_count() {
        int total_misses = 0;
        for (const auto& node : cache_map) {
            total_misses += node.second.miss_count;
        }
        return total_misses;
    }
};

int main() {
    LRU_Cache cache(20);
    for (int i = 1; i <= 25; ++i) {
        try {
            cache.insert(i);
        } catch (const std::exception& e) {
            std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl;
        }
    }
    return 0;
}

在这个示例中，我们使用`std::list`来维护最近最少使用的（LRU）顺序，`std::unordered_map`用来快速查找页面。当访问或插入页面时，我们会相应地更新miss计数。

注意，这只是一个简化版的LRU缓存实现，实际应用中可能会需要更复杂的逻辑来跟踪和管理缓存替换策略。