面试题：Python字典缓存的性能调优与设计模式应用

缓存性能调优方面

缓存淘汰策略：
- LRU（最近最少使用）：使用collections.OrderedDict实现LRU缓存淘汰策略。当缓存满时，删除最久未使用的项。示例代码如下：

from collections import OrderedDict


class LRUCache:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.cache = OrderedDict()

    def get(self, key):
        if key not in self.cache:
            return -1
        value = self.cache.pop(key)
        self.cache[key] = value
        return value

    def put(self, key, value):
        if key in self.cache:
            self.cache.pop(key)
        elif len(self.cache) == self.capacity:
            self.cache.popitem(last=False)
        self.cache[key] = value

LFU（最不经常使用）：可以使用字典嵌套实现，一个字典记录每个键的访问频率，另一个字典记录键值对。每次访问时更新频率，淘汰时选择频率最低的键。

数据结构优化：
- 减少内存占用：如果缓存的数据是一些简单类型，如整数、字符串等，可以考虑使用array模块代替普通列表来存储大量此类数据，以减少内存占用。例如，如果缓存的值都是整数：

import array
cache_values = array.array('i')  # 'i'表示有符号整数

提高查找效率：Python字典本身查找效率已经很高（平均时间复杂度为O(1)），但如果数据量非常大，可以考虑使用bitarray库来存储布尔类型的缓存数据，其查找和设置操作效率高且节省内存。

锁机制优化：
- 在高并发场景下，使用threading.Lock或multiprocessing.Lock对缓存操作进行加锁，防止多个线程或进程同时修改缓存导致数据不一致。例如：

import threading


class SafeCache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}
        self.lock = threading.Lock()

    def get(self, key):
        with self.lock:
            return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        with self.lock:
            self.cache[key] = value

对于读多写少的场景，可以使用threading.RLock（可重入锁）或multiprocessing.RLock，并结合读写锁（threading.Condition实现读写锁）来提高性能，允许多个读操作同时进行，写操作则独占锁。

结合设计模式管理和使用缓存

单例模式：
- 确保缓存对象全局唯一，避免重复创建缓存实例浪费资源。示例代码如下：

class SingletonMeta(type):
    _instances = {}

    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        if cls not in cls._instances:
            cls._instances[cls] = super().__call__(*args, **kwargs)
        return cls._instances[cls]


class Cache(metaclass=SingletonMeta):
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        self.cache[key] = value

代理模式：
- 缓存代理：可以创建一个代理类，在对缓存进行操作前，先检查是否满足某些条件（如缓存是否可用，是否需要更新等）。示例代码如下：

class Cache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        self.cache[key] = value


class CacheProxy:
    def __init__(self, cache):
        self.cache = cache

    def get(self, key):
        # 可以在这里添加额外逻辑，如检查缓存是否过期
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value):
        # 可以在这里添加额外逻辑，如记录缓存操作日志
        self.cache.set(key, value)

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面试题：Python字典缓存的性能调优与设计模式应用

知识考点

面试题答案

缓存性能调优方面

结合设计模式管理和使用缓存