我需要一个简单的缓存结构（用Python实现，但实际上并不重要），有一些特定的要求：
检索期间检查密钥是不够的（尽管仍应该这样做，以避免返回过期密钥） - 因为许多密钥可能永远不会被检索，然后它们将永远存在（或者存在时间太长）。
大多数解决此问题的答案建议使用memcached，但我认为这将浪费CPU，特别是因为我保存可以通过引用放置到字典中的对象，但是使用memcached时它们必须进行（反）序列化。
我有一些关于如何实现这个想法：将数据分成时间片，实际上有几个字典 - 例如，如果过期时间为60秒，则我们最多有4个字典，并且每20秒添加一个新字典 - 新密钥被放置在其中，并删除第四个字典-其中我们将拥有在60秒前添加的密钥。这使得清理非常快，代价是检索时间会增加，您需要在4个字典中查找而不是一个（RAM使用量增加了33％）。
所以最终的问题是：是否有更好的解决方案？或者也许我错了，提到的某些解决方案（逐个删除密钥）会更好，更快？我不想重新发明轮子，但在网络上找不到任何好的解决方案。
- 多达数百万个小对象（平均每个100字节）
- 速度至关重要（放置和获取），我希望操作时间在几微秒左右
- 只有一个线程访问此数据 - 因此可以全部保存在内存中（无需持久化）
- 密钥是MD5哈希（如果有影响）
- 有一个全局的过期时间，每个密钥应在过期时间后从缓存中删除，计算从第一次放置开始的时间
检索期间检查密钥是不够的（尽管仍应该这样做，以避免返回过期密钥） - 因为许多密钥可能永远不会被检索，然后它们将永远存在（或者存在时间太长）。
大多数解决此问题的答案建议使用memcached，但我认为这将浪费CPU，特别是因为我保存可以通过引用放置到字典中的对象，但是使用memcached时它们必须进行（反）序列化。
我有一些关于如何实现这个想法：将数据分成时间片，实际上有几个字典 - 例如，如果过期时间为60秒，则我们最多有4个字典，并且每20秒添加一个新字典 - 新密钥被放置在其中，并删除第四个字典-其中我们将拥有在60秒前添加的密钥。这使得清理非常快，代价是检索时间会增加，您需要在4个字典中查找而不是一个（RAM使用量增加了33％）。
所以最终的问题是：是否有更好的解决方案？或者也许我错了，提到的某些解决方案（逐个删除密钥）会更好，更快？我不想重新发明轮子，但在网络上找不到任何好的解决方案。