Python中如何实现基于队列的分布式缓存

import queue
import threading

# 缓存队列，保存缓存数据
CACHE_QUEUE = queue.Queue()

# 任务队列，保存处理缓存请求的任务
TASK_QUEUE = queue.Queue()

# 退出信号
EXIT_FLAG = False


def worker():
    """
    工作线程函数，从任务队列中获取任务，处理请求并将结果存储到缓存队列中。
    """
    while not EXIT_FLAG:
        try:
            task = TASK_QUEUE.get(timeout=1)
        except queue.Empty:
            continue

        # 处理缓存请求
        result = cache_get(task)

        # 将结果存储到缓存队列中
        CACHE_QUEUE.put(result)

        # 标记任务已完成
        TASK_QUEUE.task_done()


def cache_get(key):
    """
    获取缓存数据的函数，如果缓存数据存在则直接返回，否则从数据库中获取并缓存。
    """
    # 判断缓存中是否存在数据
    if not CACHE_QUEUE.empty():
        data = CACHE_QUEUE.get()
        if data[0] == key:
            return data[1]

        # 如果取出来的数据不是要查找的数据，则将其重新插入队列
        CACHE_QUEUE.put(data)

    # 从数据库中获取数据，并将其存储到缓存队列中
    data = fetch_from_database(key)
    CACHE_QUEUE.put((key, data))

    return data


def fetch_from_database(key):
    """
    从数据库中获取数据的函数。
    """
    # 省略实现代码


# 创建工作线程并启动
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()

# 将缓存数据写入队列
for key in ["pidancode.com", "皮蛋编程"]:
    TASK_QUEUE.put(key)

# 等待所有任务执行完成
TASK_QUEUE.join()

# 退出所有工作线程
EXIT_FLAG = True
for i in range(10):
    TASK_QUEUE.put(None)