如何深入理解Memcache的源代码结构与功能实现？

Memcache是一个开源的高性能内存对象缓存系统，用于加速动态Web应用程序。它通过在内存中存储键值对数据，减少数据库访问次数，提高应用性能。Memcache采用客户端服务器架构，支持多种编程语言和平台。

由于 Memcache 的源码非常庞大，我将为您提供一个简化版的 Python 实现，以帮助您了解 Memcache 的基本工作原理，这个简化版的实现并不包含所有功能，仅供参考。

import hashlibimport timeclass Memcache:    def __init__(self, capacity=100):        self.capacity = capacity        self.cache = {}        self.lru_queue = []    def get(self, key):        if key in self.cache:            self.update_lru(key)            return self.cache[key]["value"]        return None    def set(self, key, value, ttl=None):        if len(self.cache) >= self.capacity:            self.evict()        hashed_key = hashlib.md5(key.encode()).hexdigest()        self.cache[hashed_key] = {"value": value, "ttl": ttl}        self.update_lru(hashed_key)    def update_lru(self, key):        if key in self.lru_queue:            self.lru_queue.remove(key)        self.lru_queue.append(key)    def evict(self):        oldest_key = self.lru_queue.pop(0)        del self.cache[oldest_key]    def ｄｅｌｅｔｅ(self, key):        hashed_key = hashlib.md5(key.encode()).hexdigest()        if hashed_key in self.cache:            del self.cache[hashed_key]            self.lru_queue.remove(hashed_key)    def is_expired(self, key):        if key not in self.cache:            return True        if self.cache[key]["ttl"] is None:            return False        current_time = int(time.time())        if current_time  self.cache[key]["timestamp"] > self.cache[key]["ttl"]:            return True        return False    def clean_expired(self):        keys_to_delete = [key for key in self.cache if self.is_expired(key)]        for key in keys_to_delete:            del self.cache[key]            self.lru_queue.remove(key)

这个简化版的 Memcache 实现了以下功能：

1、get：根据给定的键获取缓存中的值，如果键存在且未过期，返回对应的值；否则返回 None。

2、set：将键值对存储到缓存中，如果缓存已满，会先删除最久未使用的条目，可以设置键值对的过期时间（TTL）。

3、ｄｅｌｅｔｅ：从缓存中删除指定的键值对。

4、is_expired：检查给定的键是否已过期。

5、clean_expired：清理缓存中所有已过期的键值对。

这个简化版的实现没有考虑线程安全和持久化等问题，在实际生产环境中，您应该使用成熟的 Memcache 客户端库，如 Python 的pymemcache 或pythonmemcached。