Python 实现LRU Cache

LRU: 最近最少使用算法。使用场景：在有限的空间存储对象时，当空间满时，按照一定的原则删除原有对象。常用的算法有LRU，FIFO，LFU。如memcached缓存系统即使用的LRU。

LRU的算法是比较简单的，当对key进行访问时（一般有查询，更新，增加，在get()和set()两个方法中实现即可）时，将该key放到队列的最前端（或最后端）就行了，这样就实现了对key按其最后一次访问的时间降序（或升序）排列，当向空间中增加新对象时，如果空间满了，删除队尾（或队首）的对象。

在Python中，可以使用collections.OrderedDict很方便的实现LRU算法。

# coding: utf-8import collectionsclass LRUCache(collections.OrderedDict):    def __init__(self, size=5):        self.size = size,        self.cache = collections.OrderedDict()    def get(self, key):        if self.cache.has_key(key):            val = self.cache.pop(key)            self.cache[key] = val        else:            val = None        return val    def set(self, key, val):        if self.cache.has_key(key):            val = self.cache.pop(key)            self.cache[key] = val        else:            if len(self.cache) == self.size:                self.cache.popitem(last=False)                self.cache[key] = val            else:                self.cache[key] = valif __name__ == '__main__':    """ test """    cache = LRUCache(6)    for i in range(10):        cache.set(i, i)    for i in range(10):        import random        i = random.randint(1, 20)        print 'cache', cache.cache.keys()        if cache.get(i):            print 'hit, %s\n' % i        else:            print 'not hit, %s\n' % i

这个实现存在的问题：
1 . cache的value是能是不可变对象。
2. 在并发时，多个线程对缓存进行读写，那么必须对set()操作加锁。TODO 实现一个支持并发访问的LRU cache
3. value不能设置过期时间，而常用的redis和memcached都支持给value设置expire time。TODO 实现一个支持expire的LRU cache