面试题：Python缓存机制与内存优化基础

Question

在Python中，简述常见的缓存机制有哪些，并说明如何通过这些缓存机制优化内存使用，以`functools.lru_cache`为例，解释其工作原理及适用场景。

Answer 1

常见缓存机制

1. 字典缓存：手动使用Python字典来存储函数的输入和输出结果。例如：

cache = {}
def my_function(a, b):
    key = (a, b)
    if key not in cache:
        result = a + b
        cache[key] = result
    return cache[key]

2. functools.lru_cache：这是Python标准库functools中的一个装饰器，用于实现最近最少使用（Least Recently Used, LRU）缓存机制。

通过缓存机制优化内存使用

1. 减少重复计算：对于相同输入，直接从缓存中获取结果，避免重复执行函数体中的计算逻辑，从而减少CPU资源消耗，间接优化内存使用，因为避免重复计算可能避免中间结果占用额外内存。
2. 合理设置缓存大小：对于LRU缓存，可以设置缓存的最大容量，当缓存满时，会移除最近最少使用的条目，防止缓存无限增长导致内存占用过大。

functools.lru_cache工作原理

1. 缓存存储：lru_cache使用一个字典来存储函数的输入参数（被哈希化后作为键）和对应的返回值。
2. 调用检查：每次函数被调用时，lru_cache首先检查输入参数对应的结果是否已经在缓存中。如果存在，则直接返回缓存中的结果；如果不存在，则调用原始函数计算结果，并将结果存入缓存。
3. LRU淘汰策略：当缓存达到设定的最大容量（默认为128个条目）时，lru_cache会移除最近最少使用的条目，为新的条目腾出空间。

functools.lru_cache适用场景

1. 计算密集型函数：对于那些执行时间长、计算复杂的函数，例如递归计算斐波那契数列等，使用lru_cache可以显著提高性能，因为相同输入的计算结果被缓存，下次调用直接返回。
2. 频繁调用且输入参数有限的函数：如果函数被频繁调用，并且输入参数的组合数量有限，lru_cache可以有效减少重复计算，例如一些配置读取函数，在相同配置条件下，每次调用都可以从缓存获取结果。