Python lru_cache : how can currsize < misses < maxsize?

Question

我有一个类，其方法用 lru_cache annotation 注释:

CACHE_SIZE=16384

class MyClass:
    [...]

    @lru_cache(maxsize=CACHE_SIZE)
    def _my_method(self, texts: Tuple[str]):
       <some heavy text processing>

    def cache_info(self):
        return self._my_method.cache_info()

运行一段时间后，通过cache_info()方法查看缓存统计信息:

c = MyClass()
[...]
c.cache_info()

{
  "hits":9348,
  "misses":4312,
  "maxsize":16384,
  "currsize":2588
}

我的问题是:currsize 如何小于 misses 且小于 maxsize？

我的理解是:对于每次未命中，结果都会添加到缓存中，从而增加当前大小。只有当当前大小达到最大大小时，才会删除缓存的结果。由于此处尚未达到最大大小，因此应缓存每个未命中，因此此时 currsize 应等于 misses。 然而，这似乎不是它的工作方式。

Answer 1

如果您的程序是多线程的或递归的 - 基本上，任何类型的 _my_method() 可能会在另一个调用部分完成时再次调用的情况 - 那么就可以看到行为你正在经历。

lru_cache() 是线程感知的，并使用以下一组步骤进行大小限制缓存:

• 从包装函数的参数中生成哈希键
• 将缓存锁定在 with block 中:
  • 在缓存中查找key
  • 如果key在缓存中，返回缓存值
  • 否则，如果 key 不在缓存中，则将 misses 增加 1
• 调用包装函数
• 再次锁定缓存
  • 如果结果在缓存中，则返回
  • 如果结果仍然不在缓存中，添加它，可能会删除旧条目等。

换句话说，缓存的值可能已在调用包装函数时由另一个线程添加，但仍算作未命中。如果您多次调用 _my_method() 查找相同的缺失键，导致 misses 递增，但随后导致键出现在缓存中 _my_method() 完成，misses 会高于currsize。