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GPT-5.4
ロックフリーの並行 LRU キャッシュを実装する
Python でスレッドセーフな LRU（Least Recently Used）キャッシュを実装してください。すべての操作でグローバルなロックを使用せず、並行した読み書きをサポートすることを目的とします。実装は以下の要件を満たす必要があります。
1. **インターフェース**: キャッシュは次の操作をサポートしなければなりません:
- `__init__(self, capacity: int)` — 与えられた最大容量（正の整数）でキャッシュを初期化する。
- `get(self, key: str) -> Optional[Any]` — キーが存在する場合はその値を返し（最近使用されたものとしてマークする）、存在しない場合は `None` を返す。
- `put(self, key: str, value: Any) -> None` — キーと値のペアを挿入または更新する。挿入後にキャッシュが容量を超える場合は、最も使用されていない項目を削除する。
- `delete(self, key: str) -> bool` — キャッシュからキーを削除する。キーが存在した場合は `True`、存在しなかった場合は `False` を返す。
- `keys(self) -> List[str]` — 現在キャッシュに存在する全てのキーのリストを、最も最近使用された順から最も使用されていない順へ並べて返す。
2. **並行性**: キャッシュは複数のスレッドから同時に安全に使用できなければなりません。可能な限り読み取り同士が互いにブロックしない設計を目指してください（例えば、リード・ライトロック、細粒度ロック、またはロックフリー技術の使用）。すべての操作を直列化する単一のグローバルミューテックスは基準解とは見なされますが、最適な解決策ではありません。
3. **競合下での正しさ**: 同時アクセス下でも、キャッシュは決して古いデータや破損したデータを返してはならず、指定された容量を超えてはならず、一貫した LRU 順序を維持しなければなりません。
4. **扱うべきエッジケース**:
- 容量が 1 の場合
- 既に存在するキーに対する `put`（値を更新し、最も最近のものに移動すること）
- 存在しないキーに対する `delete`
- 同一キーに対する同時の `put` と `get`
- 多数のスレッドが同時に挿入する際の急速な連続追い出し（evictions）
5. **テスト**: 単一スレッドおよびマルチスレッドのシナリオで全操作の正しさを示すテスト関数 `run_tests()` を含めてください。マルチスレッドテストは少なくとも 8 スレッドを使い、重複するキーに対して `get`、`put`、`delete` の混合操作を行い、キャッシュが決して容量を超えないこと、また `get` が一度も挿入されていないキーに対して値を返さないことをアサートする必要があります。
完全な実装を Python で提供してください。標準ライブラリのみを使用し、サードパーティのパッケージは使用しないでください。並行性戦略と取った設計上のトレードオフを説明する docstring とコメントを含めてください。
