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重庆网站的推广方式,新乡seo网站推广工具,外贸做网站建设哪家好,室内设计培训《手撕 LRU Cache#xff1a;从 lru_cache 底层原理到双向链表 哈希表的高性能实现》 一、写在前面#xff1a;为什么每个 Python 开发者都应该理解 LRU Cache#xff1f; Python 自 1991 年诞生以来#xff0c;以其简洁优雅的语法、强大的生态系统和“胶水语言”的特性从 lru_cache 底层原理到双向链表 哈希表的高性能实现》一、写在前面为什么每个 Python 开发者都应该理解 LRU CachePython 自 1991 年诞生以来以其简洁优雅的语法、强大的生态系统和“胶水语言”的特性成为 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化运维等领域的首选语言。随着 Python 在高性能计算、分布式系统和数据密集型应用中的使用越来越广**缓存Cache**的重要性也日益凸显。在实际项目中你一定遇到过这些场景某个函数计算量巨大希望缓存结果避免重复计算某个接口被频繁调用希望减少数据库压力某个数据结构需要快速淘汰旧数据保持固定容量某个服务需要实现本地缓存提高响应速度这些问题的核心解决方案之一就是LRU CacheLeast Recently Used Cache。Python 内置的functools.lru_cache是一个极其强大的工具但你是否真正理解它的底层原理你是否知道它内部使用了什么数据结构你是否能手写一个高性能的 LRU Cache这篇文章将带你从基础到进阶彻底掌握LRU Cache 的核心思想lru_cache 的底层实现原理如何手写一个双向链表 哈希表的 O(1) LRU Cache如何在实际项目中使用 LRU 提升性能如何避免 LRU Cache 的常见坑无论你是初学者还是资深开发者这篇文章都能帮助你构建对缓存机制的深刻理解。二、基础部分什么是 LRU Cache1. LRU 的定义LRULeast Recently Used是一种缓存淘汰策略当缓存满时淘汰最近最少使用的数据。它的核心思想是最近使用过的数据未来更可能被使用很久没用的数据未来被使用的概率更低因此当缓存容量有限时LRU 是一种非常合理的淘汰策略。2. LRU Cache 的核心操作一个 LRU Cache 必须支持两个操作且都要达到 O(1) 时间复杂度1get(key)如果 key 存在返回 value并将该 key 标记为“最近使用”如果 key 不存在返回 -1 或 None2put(key, value)如果 key 已存在更新 value并将其标记为“最近使用”如果 key 不存在如果缓存未满直接插入如果缓存已满淘汰“最久未使用”的节点3. 为什么必须使用“双向链表 哈希表”为了实现 O(1)哈希表dict用于 O(1) 查找 key双向链表用于 O(1) 移动节点最近使用的放头部最久未使用的放尾部结构如下哈希表 key - 双向链表节点 双向链表 head - node1 - node2 - ... - tail三、深入理解Python 内置 lru_cache 的底层原理Python 的functools.lru_cache是 CPython 用 C 实现的高性能缓存机制。示例fromfunctoolsimportlru_cachelru_cache(maxsize128)deffib(n):ifn2:returnnreturnfib(n-1)fib(n-2)1. lru_cache 的核心特性使用哈希表 双向链表实现key 必须是可哈希的hashable自动淘汰最久未使用的数据提供缓存统计信息hits、misses提供 cache_clear() 清空缓存提供 cache_info() 查看缓存状态2. lru_cache 的底层结构简化版内部结构类似structlru_cache{PyObject*cache_dict;// 哈希表PyObject*root;// 双向链表的哨兵节点intmaxsize;inthits;intmisses;};链表节点结构structnode{PyObject*key;PyObject*value;structnode*prev;structnode*next;};3. 为什么 lru_cache 如此高效C 实现性能极高使用 PyDict哈希表快速查找使用双向链表快速移动节点使用哨兵节点root避免边界判断使用 key 的 hash 值作为缓存索引四、手撕 LRU Cache双向链表 哈希表版Python 实现下面我们手写一个高性能 LRU Cache完全模拟 lru_cache 的底层结构。1. 定义双向链表节点classNode:def__init__(self,keyNone,valueNone):self.keykey self.valuevalue self.prevNoneself.nextNone2. 定义 LRU Cache 主体classLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacitycapacity self.cache{}# key - Node# 创建伪头尾节点哨兵节点self.headNode()self.tailNode()self.head.nextself.tail self.tail.prevself.head3. 工具方法添加节点到头部def_add_node(self,node):node.prevself.head node.nextself.head.nextself.head.next.prevnode self.head.nextnode4. 工具方法删除节点def_remove_node(self,node):prevnode.prev nxtnode.nextprev.nextnxt nxt.prevprev5. 工具方法移动节点到头部标记为最近使用def_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)6. 工具方法弹出尾部节点最久未使用def_pop_tail(self):nodeself.tail.prev self._remove_node(node)returnnode7. 实现 get()defget(self,key):nodeself.cache.get(key)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.value8. 实现 put()defput(self,key,value):nodeself.cache.get(key)ifnode:node.valuevalue self._move_to_head(node)else:new_nodeNode(key,value)self.cache[key]new_node self._add_node(new_node)iflen(self.cache)self.capacity:tailself._pop_tail()delself.cache[tail.key]9. 完整代码可直接运行classNode:def__init__(self,keyNone,valueNone):self.keykey self.valuevalue self.prevNoneself.nextNoneclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacitycapacity self.cache{}self.headNode()self.tailNode()self.head.nextself.tail self.tail.prevself.headdef_add_node(self,node):node.prevself.head node.nextself.head.nextself.head.next.prevnode self.head.nextnodedef_remove_node(self,node):prevnode.prev nxtnode.nextprev.nextnxt nxt.prevprevdef_move_to_head(self,node):self._remove_node(node)self._add_node(node)def_pop_tail(self):nodeself.tail.prev self._remove_node(node)returnnodedefget(self,key):nodeself.cache.get(key)ifnotnode:return-1self._move_to_head(node)returnnode.valuedefput(self,key,value):nodeself.cache.get(key)ifnode:node.valuevalue self._move_to_head(node)else:new_nodeNode(key,value)self.cache[key]new_node self._add_node(new_node)iflen(self.cache)self.capacity:tailself._pop_tail()delself.cache[tail.key]五、实战案例LRU Cache 在真实项目中的应用1. 场景数据库查询缓存cacheLRUCache(1000)defget_user(uid):resultcache.get(uid)ifresult!-1:returnresult resultdb.query(SELECT * FROM users WHERE id?,uid)cache.put(uid,result)returnresult2. 场景Web API 本地缓存cacheLRUCache(500)defget_weather(city):if(data:cache.get(city))!-1:returndata datarequests.get(fhttps://api.weather.com/{city}).json()cache.put(city,data)returndata3. 场景复杂计算缓存cacheLRUCache(2000)defheavy_compute(x):if(res:cache.get(x))!-1:returnres resslow_function(x)cache.put(x,res)returnres六、最佳实践如何正确使用 LRU Cache1. 使用 lru_cache 时注意参数必须可哈希错误lru_cache()deff(x:list):...正确lru_cache()deff(x:tuple):...2. 不要缓存过大的对象否则会导致内存暴涨。3. 不要缓存带副作用的函数例如写文件发请求修改数据库4. 使用 cache_clear() 清空缓存fib.cache_clear()5. 使用 cache_info() 查看缓存命中率print(fib.cache_info())七、前沿视角LRU Cache 的未来与 Python 生态随着 Python 在 AI、数据工程、云计算中的使用越来越广缓存机制也在不断演进Python 3.12 更高效的字典实现Redis Python 的分布式缓存FastAPI async LRU 的协程缓存Rust Python 混合开发的高性能缓存系统新一代缓存库cachetools、aiocache未来的 Python 缓存系统将更加智能、可观测、可扩展。八、总结与互动本文我们系统讨论了LRU Cache 的核心思想lru_cache 的底层原理如何手写一个双向链表 哈希表的 LRU Cache实战级应用场景最佳实践与未来趋势希望这篇文章能帮助你在未来的项目中写出更高性能、更优雅的 Python 代码。我也非常想听听你的经验你在项目中使用过 LRU Cache 吗你是否踩过 lru_cache 的坑你希望我继续写哪些 Python 底层原理文章欢迎在评论区分享你的故事我们一起交流、一起成长。