1. lru_cache的概念
lru_cache是Python 3.2版本中引入的一种函数缓存机制，用于提高函数的执行效率。lru_cache是Least Recently Used的缩写，翻译为“最近最少使用”。这种机制会缓存函数的输入和输出，当函数再次调用时，如果输入已经缓存过，函数就会直接返回输出，而不是重新计算。在缓存达到设定的最大值之前，缓存机制优先删除最少使用的缓存。
2. lru_cache的用法
2.1 基本用法
lru_cache的基本用法非常简单，在要缓存的函数上加上lru_cache的装饰器即可。
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
在上面的例子中，我们定义了一个递归计算斐波那契数列的函数，使用lru_cache装饰器可以提高函数的执行效率。maxsize参数指定了缓存的最大大小，如果设为None，则表示不限制缓存大小。
2.2 参数限制
lru_cache缓存的是函数的返回值，因此必须保证函数参数的可哈希性，否则会报错。比如，如果函数的参数是列表或字典，则会报错。
如果想要缓存不可哈希的参数，可以使用functools包中的lru_cache(maxsize=None, typed=True)，其中typed参数表示对不同类型参数分别缓存。举个例子：
@lru_cache(maxsize=None, typed=True)
def expensive_func(a, b, c=None):
# do something expensive
pass
如果我们调用expensive_func(1, 2, c='foo')，然后再调用expensive_func(1, 2, c='bar')，由于参数c的类型不同，lru_cache会把它们作为不同的缓存。
3. lru_cache的实现原理
lru_cache并没有使用Python内置的字典或集合，而是利用了functools模块中提供的一个类——_lru_cache_wrapper。
3.1 _lru_cache_wrapper类
_lru_cache_wrapper是lru_cache的核心实现类，它继承自内置的SimpleNamespace类，主要包含以下属性：
cache_info(): 返回缓存信息，包括缓存的大小和命中次数。
cache_clear(): 清除缓存。
maxsize: 缓存的最大大小，如果是None，则表示不限制缓存大小。
typed: 是否对不同类型的参数分别缓存。
当我们在函数上使用lru_cache装饰器时，实际上是创建了一个_lru_cache_wrapper对象，并将函数作为参数传递给它的构造函数。
3.2 缓存机制的实现
lru_cache的缓存机制主要是通过一个双向链表和一个字典来实现的。字典用于存储参数和结果的映射关系，而双向链表则用于记录参数的使用顺序。
代码实现如下：
class LRUCache(OrderedDict):
def __init__(self, maxsize=None):
if not isinstance(maxsize, int) or maxsize <= 0:
maxsize = None
self.maxsize = maxsize
self.cache_info = lambda: {'size': len(self), 'maxsize': self.maxsize}
self.hits = self.misses = 0
def __getitem__(self, key):
if key in self:
self.move_to_end(key)
self.hits += 1
return self[key]
self.misses += 1
return None
def __setitem__(self, key, value):
self.move_to_end(key)
super().__setitem__(key, value)
if self.maxsize is not None and len(self) > self.maxsize:
oldest = next(iter(self))
del self[oldest]
def __repr__(self):
return f'LRUCache({self.maxsize}, {list(self.items())})'
在LRUCache类中，我们继承了内置的OrderedDict类，并重写了它的几个方法：
__init__(): 初始化缓存大小和命中次数与未命中次数。
__getitem__(): 如果key已经在缓存中，将其移动到队列尾部，增加hits计数器，并返回其对应的值；否则增加misses计数器，并返回None。
__setitem__(): 如果key已经在缓存中，将其移动到队列尾部，并更新其对应的值；否则将其插入缓存尾部，并判断缓存大小是否超过了设定的最大值，如果超过了，删除最旧的缓存数据。
__repr__(): 返回缓存信息，包括缓存大小和内容。
通过以上实现，我们就可以通过Python代码了解lru_cache的原理了。
4. 使用lru_cache的注意事项
虽然lru_cache是一个非常实用的工具，但是在使用时也有一些需要注意的问题。
4.1 命中率计算的问题
需要注意的是，lru_cache中的命中率计算方式可能会出现误差。lru_cache本身会记录缓存的命中次数和未命中次数，并提供cache_info方法来查看。但是，由于Python的解释器和操作系统的调度机制等问题，Python函数的执行时间可能会受到各种因素的影响，导致同样的代码在不同的时间下命中率不一定相同。
4.2 参数的可哈希性
在使用lru_cache时，需要保证函数的参数是可哈希的。如果参数是不可哈希的，可以使用functools.lru_cache(maxsize=None, typed=True)的typed参数来解决。但是，需要注意的是，由于使用了缓存机制，缓存的过程会对内存造成一定的压力，所以在缓存数量较大时，需要小心内存使用情况。
4.3 缓存的并发问题
lru_cache本身并不保证线程安全，如果多个线程同时访问同一函数，在缓存没有达到最大值时，可能会导致命中率计算的异常，或者缓存的数据出现问题。如果需要实现缓存的并发控制，可以使用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor来控制线程或进程，或者使用Python自带的线程锁或进程锁来控制并发访问。
5. 总结
lru_cache是Python 3.2版本中引入的一种函数缓存机制，用于提高函数的执行效率。它的基本用法非常简单，在要缓存的函数上加上lru_cache装饰器即可。lru_cache的实现主要是通过一个双向链表和一个字典来实现的。同时，在使用lru_cache时需要注意一些问题，比如命中率计算的问题、参数的可哈希性和缓存的并发问题。