Python 实现一个简单的持久化缓存系统
在开发过程中，我们经常需要临时存储一些数据供程序使用。如果这些数据不需要永久保存，内存中的字典（Dictionary）通常就足够了。但如果希望程序重启后数据不丢失，就需要将数据持久化到磁盘上。
本文将介绍如何使用 Python 编写一个最简单的缓存系统，要求如下：
- 以
key-value的方式保持数据。 - 将内容中的数据落地到文件，以便下次启动时加载进内存。
- 支持基本的增删改查操作。
- 考虑并发安全。
一、核心思路
1. 数据结构选择
Python 提供了丰富的基础数据类型，如列表、字典等。对于键值对存储，字典（dict）是最自然的选择。我们无需重新定义复杂的数据结构，直接利用现有的字典功能即可。
字典基本操作回顾：
- 创建空字典：
a = {} - 写入/修改：
a["key"] = "value" - 读取：
print(a["key"])（若 key 不存在会抛出KeyError） - 判断存在性：
if "key" in a:
2. 数据持久化方案
为了避免进程挂掉或重启后内存数据丢失，我们需要将字典对象保存到磁盘。Python 标准库中的 pickle 模块非常适合此场景。
- 序列化（Dump）：将 Python 对象转换为字节流并写入文件。
- 反序列化（Load）：从文件中读取字节流并还原为 Python 对象。
示例代码：
import pickle
# 保存对象
data = {"name": "pdudo", "age": 18}
with open("cache.db", "wb") as f:
pickle.dump(data, f)
# 读取对象
with open("cache.db", "rb") as f:
loaded_data = pickle.load(f)
print(loaded_data) # 输出：{'name': 'pdudo', 'age': 18}
注意：pickle 保存的是二进制格式，因此文件打开模式需为 wb (写二进制) 和 rb (读二进制)。
3. 并发安全
当多个线程同时访问同一个变量时，可能会引起数据竞争（Race Condition）。为了保证数据一致性，我们需要引入锁机制。Python 的 模块提供了 类。
