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Implemente um cache Single-Flight TTL/LRU seguro para threads

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Índice

Visão geral da tarefa

Gêneros de comparação

Programação

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Modelos participantes

Modelos avaliadores

Enunciado da tarefa

Escreva uma implementação completa em Python 3.11 de uma classe genérica chamada SingleFlightTTLCache usando apenas a biblioteca padrão. Retorne apenas o código.

O construtor tem a assinatura SingleFlightTTLCache(capacity: int, ttl: float, clock: Callable[[], float] = time.monotonic). Rejeite capacidade negativa e TTL não-positivo com ValueError. As chaves são hasháveis. O cache armazena apenas resultados bem-sucedidos.

Implemente get_or_compute(key, compute). Se existir um valor em cache não expirado, retorne-o...

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Escreva uma implementação completa em Python 3.11 de uma classe genérica chamada SingleFlightTTLCache usando apenas a biblioteca padrão. Retorne apenas o código.

O construtor tem a assinatura SingleFlightTTLCache(capacity: int, ttl: float, clock: Callable[[], float] = time.monotonic). Rejeite capacidade negativa e TTL não-positivo com ValueError. As chaves são hasháveis. O cache armazena apenas resultados bem-sucedidos.

Implemente get_or_compute(key, compute). Se existir um valor em cache não expirado, retorne-o e marque essa chave como a mais recentemente usada. Um valor está expirado quando clock() é maior ou igual ao seu tempo de expiração. A expiração é medida a partir do momento em que compute termina com sucesso.

Se a chave estiver ausente ou expirada, chame o callable compute sem argumentos. No máximo uma computação pode estar ativa para uma chave na geração atual do cache. Chamadores concorrentes que requisitarem essa chave devem aguardar e receber o mesmo resultado. Computações para chaves diferentes devem poder rodar concorrentemente. Não mantenha o lock global do cache enquanto executar compute nem enquanto aguardar por outra computação.

Se compute levantar qualquer BaseException, todo chamador já aguardando por essa computação deve ser liberado e observar essa falha. A falha não deve ser armazenada em cache, e uma chamada posterior deve poder tentar novamente. Garanta que o estado interno permaneça utilizável mesmo em caso de KeyboardInterrupt ou SystemExit.

Valores concluídos são gerenciados por ordem least-recently-used. Quando uma inserção fizer o número de entradas concluídas exceder capacity, evite as entradas menos recentemente usadas. Computações em andamento (in-flight) não contam para a capacidade e nunca devem ser expulsas. Com capacity zero, os chamadores ainda compartilham uma computação in-flight, mas seu resultado não é retido posteriormente. Um chamador aguardando por uma computação bem-sucedida ainda deve receber seu resultado mesmo que esse resultado seja imediatamente expulso.

Implemente também invalidate(key) e clear(), ambos retornando None. invalidate remove qualquer entrada concluída para a chave. Se essa chave atualmente tiver uma computação in-flight, destaque (detach) essa computação da geração atual: os chamadores já conectados a ela ainda recebem seu resultado, mas o resultado não deve ser armazenado em cache, e um chamador subsequente pode iniciar uma computação nova para a mesma chave. clear aplica a mesma regra a todas as chaves. Uma computação destacada mais antiga nunca deve sobrescrever um valor mais novo.

Implemente len para que retorne o número de entradas concluídas atualmente não expiradas, excluindo computações in-flight. Deve remover expirações de forma preguiçosa antes de contar.

Detecte recursão direta ou indireta no mesmo thread de volta para uma chave in-flight pertencente a esse thread, por exemplo computando A, depois B, depois A. Lance RuntimeError em vez de entrar em deadlock. Chamadas para uma chave in-flight pertencente a outro thread devem aguardar normalmente.

Não use polling ou busy-waiting. A implementação deve permanecer correta sob acessos concorrentes ao cache, expiração, expulsão, computação com erro, invalidação, limpeza e conclusão de computações destacadas ou suplantadas. Inclua anotações de tipo, mas não dependa de pacotes de terceiros.

Política de avaliação

Uma solução forte fornece código executável em Python 3.11 com a API solicitada e comportamento preciso de TTL e LRU. Deve sincronizar o estado compartilhado sem serializar computações independentes, acordar todos os aguardantes tanto em sucesso quanto em todo tipo de falha, e evitar deadlocks durante uso recursivo. Invalidação e limpeza devem destacar (detach) voos existentes de modo seguro para que conclusões obsoletas não possam publicar sobre gerações mais novas, enquanto os chamadores já conectados a voos dest...

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Uma solução forte fornece código executável em Python 3.11 com a API solicitada e comportamento preciso de TTL e LRU. Deve sincronizar o estado compartilhado sem serializar computações independentes, acordar todos os aguardantes tanto em sucesso quanto em todo tipo de falha, e evitar deadlocks durante uso recursivo. Invalidação e limpeza devem destacar (detach) voos existentes de modo seguro para que conclusões obsoletas não possam publicar sobre gerações mais novas, enquanto os chamadores já conectados a voos destacados ainda recebam seus resultados. A avaliação também deve cobrir capacidade zero, limites de expiração com um relógio falso, recuperação de exceções, limpeza preguiçosa em len, expulsão concorrente e corridas entre conclusão, invalidação e nova computação. Qualidade do código, modelagem clara do estado, sinalização de condição apropriada e evitação de polling ou estado transitório vazado são importantes.

Respostas

import threading
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Callable, TypeVar, Generic, Hashable, Optional, Any

K = TypeVar("K", bound=Hashable)
V = TypeVar("V")

class _InFlight(Generic[V]):
slots = ("event", "value", "exc", "owner", "done", "detached")

def __init__(self, owner: int) -> None:
    self.event = threading.Event()
    self.value: Optional[V] = None
    self.exc: Optional[BaseException] = None
    self.owner = owner
    self.done = False
    self.detached = False

class _Entry(Generic[V]):
slots = ("value", "expire_at")

def...
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import threading
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Callable, TypeVar, Generic, Hashable, Optional, Any

K = TypeVar("K", bound=Hashable)
V = TypeVar("V")

class _InFlight(Generic[V]):
slots = ("event", "value", "exc", "owner", "done", "detached")

def __init__(self, owner: int) -> None:
    self.event = threading.Event()
    self.value: Optional[V] = None
    self.exc: Optional[BaseException] = None
    self.owner = owner
    self.done = False
    self.detached = False

class _Entry(Generic[V]):
slots = ("value", "expire_at")

def __init__(self, value: V, expire_at: float) -> None:
    self.value = value
    self.expire_at = expire_at

class SingleFlightTTLCache(Generic[K, V]):
def init(
self,
capacity: int,
ttl: float,
clock: Callable[[], float] = time.monotonic,
) -> None:
if capacity < 0:
raise ValueError("capacity must be non-negative")
if ttl <= 0:
raise ValueError("ttl must be positive")
self._capacity = capacity
self._ttl = ttl
self._clock = clock
self._lock = threading.Lock()
self._store: "OrderedDict[K, _Entry[V]]" = OrderedDict()
self._inflight: dict[K, _InFlight[V]] = {}
# per-thread stack of keys currently being computed by this thread,
# used to detect same-thread recursion into an in-flight key.
self._thread_local = threading.local()

def _owned_keys(self) -> set:
    stack = getattr(self._thread_local, "stack", None)
    if stack is None:
        stack = set()
        self._thread_local.stack = stack
    return stack

def _evict_if_needed(self) -> None:
    while len(self._store) > self._capacity:
        self._store.popitem(last=False)

def _purge_expired_locked(self) -> None:
    now = self._clock()
    expired_keys = [k for k, e in self._store.items() if now >= e.expire_at]
    for k in expired_keys:
        del self._store[k]

def get_or_compute(self, key: K, compute: Callable[[], V]) -> V:
    owned = self._owned_keys()

    while True:
        with self._lock:
            # Check completed, unexpired entry first.
            entry = self._store.get(key)
            if entry is not None:
                if self._clock() >= entry.expire_at:
                    del self._store[key]
                else:
                    self._store.move_to_end(key)
                    return entry.value

            inflight = self._inflight.get(key)
            if inflight is not None:
                if inflight.owner == threading.get_ident() and key in owned:
                    raise RuntimeError(
                        "Detected same-thread recursive computation for key: "
                        f"{key!r}"
                    )
                # Wait for existing computation outside the lock.
                wait_target = inflight
            else:
                wait_target = None
                my_flight = _InFlight(owner=threading.get_ident())
                self._inflight[key] = my_flight

        if wait_target is not None:
            wait_target.event.wait()
            if wait_target.exc is not None:
                raise wait_target.exc
            return wait_target.value  # type: ignore[return-value]

        # We own the computation for this key now.
        owned.add(key)
        try:
            result = compute()
        except BaseException as e:
            with self._lock:
                current = self._inflight.get(key)
                if current is my_flight:
                    del self._inflight[key]
            my_flight.exc = e
            my_flight.done = True
            my_flight.event.set()
            raise
        else:
            with self._lock:
                current = self._inflight.get(key)
                still_current = current is my_flight
                if still_current:
                    del self._inflight[key]
                if still_current and not my_flight.detached:
                    expire_at = self._clock() + self._ttl
                    if self._capacity > 0:
                        self._store[key] = _Entry(result, expire_at)
                        self._store.move_to_end(key)
                        self._evict_if_needed()
                    # capacity == 0: never store
                # If detached or superseded, do not store the result,
                # but still release waiters below with the value.
            my_flight.value = result
            my_flight.done = True
            my_flight.event.set()
            return result
        finally:
            owned.discard(key)

def invalidate(self, key: K) -> None:
    with self._lock:
        if key in self._store:
            del self._store[key]
        inflight = self._inflight.get(key)
        if inflight is not None:
            inflight.detached = True
            del self._inflight[key]

def clear(self) -> None:
    with self._lock:
        self._store.clear()
        for inflight in self._inflight.values():
            inflight.detached = True
        self._inflight.clear()

def __len__(self) -> int:
    with self._lock:
        self._purge_expired_locked()
        return len(self._store)

Resultado

#1 | Vencedor

Votos de vitória

3 / 3

Pontuação média

86
Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Pontuação total

81

Comentário geral

A resposta A é uma implementação em grande parte completa e executável. Ela usa corretamente um bloqueio global apenas para estado compartilhado, executa cálculos e esperas fora do bloqueio, compartilha trabalho em andamento, propaga falhas BaseException, suporta desanexação em invalidate/clear, lida com capacidade zero e implementa a ordenação LRU para acertos e inserções normais no cache. Sua principal fraqueza de correção é que a evicção de inserção não remove primeiro as entradas expiradas, de modo que entradas expiradas não-LRU podem causar evicção desnecessária de entradas ainda válidas. Há também pequenas questões de qualidade, como campos/importações não utilizados e uma guarda de recursão um tanto informal, mas o design é geralmente sólido.

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Correção

Peso 35%
80

Correto para a maioria dos comportamentos principais: single-flight thread-safe, cálculos independentes concorrentes, propagação de exceções incluindo BaseException, desanexação em invalidate/clear e compartilhamento de capacidade zero. A falha notável é a evicção sem remover primeiro as entradas expiradas, o que pode evictar entradas LRU válidas desnecessariamente quando entradas expiradas permanecem no armazenamento.

Completude

Peso 20%
85

Implementa todos os métodos públicos solicitados e cobre quase todos os casos necessários, incluindo recuperação de falhas, expiração preguiçosa de __len__, atualizações de LRU e voos desanexados. Falta uma interação sutil, mas importante, entre a limpeza de expiração e a evicção de capacidade.

Qualidade do código

Peso 20%
75

O modelo de estado é simples e compreensível, usando OrderedDict, um bloqueio, eventos e rastreamento de propriedade por thread. Alguns detalhes são grosseiros, como campos/importações não utilizados, valores de retorno de helper não tipados e nenhuma purga expirada antes da evicção, mas a estrutura é mantível.

Valor prático

Peso 15%
80

Seria utilizável para muitas cargas de trabalho reais e lida com cenários de concorrência difíceis sem polling ou serialização de cálculos independentes. O bug de evicção de entrada expirada poderia causar perda surpreendente de entradas de cache válidas em uso de longa duração.

Seguimento de instruções

Peso 10%
90

Segue a API solicitada, usa apenas a biblioteca padrão, retorna apenas código, inclui dicas de tipo, rejeita argumentos de construtor inválidos e visa a sintaxe compatível com Python 3.11.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Pontuação total

95

Comentário geral

A Resposta A fornece uma implementação excepcionalmente de alta qualidade, robusta e correta do complexo cache thread-safe. Demonstra uma profunda compreensão de primitivas de concorrência e condições de corrida. O código é bem estruturado, usa estruturas de dados apropriadas (como OrderedDict para LRU) e implementa corretamente todos os recursos especificados, incluindo os detalhes sutis de invalidação, detecção de recursão e tratamento de falhas. A estratégia de bloqueio é granular e correta, evitando manter o bloqueio global durante cálculos ou esperas de longa duração, o que é crucial para o desempenho.

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Correção

Peso 35%
95

A implementação é altamente correta e robusta. Lida corretamente com cenários complexos de concorrência, como corridas entre a conclusão do cálculo e a invalidação, verificando se o voo ainda está atual. O bloqueio é granular, liberando o bloqueio antes de esperar ou calcular. O tratamento de exceções e a detecção de recursão também são implementados corretamente.

Completude

Peso 20%
100

A resposta está totalmente completa, implementando todos os recursos exigidos do prompt. Isso inclui a lógica principal `get_or_compute`, `invalidate`, `clear`, `__len__`, validação do construtor, despejo LRU, expiração TTL, single-flight, tratamento de falhas e os requisitos mais sutis como detecção de recursão na mesma thread e comportamento correto para capacidade zero.

Qualidade do código

Peso 20%
90

A qualidade do código é excelente. É bem estruturado com classes auxiliares (`_InFlight`, `_Entry`) que modelam claramente o estado. Usa estruturas de dados apropriadas e eficientes (`OrderedDict` para operações LRU O(1)). O código é limpo, legível e inclui dicas de tipo adequadas.

Valor prático

Peso 15%
90

Esta implementação tem alto valor prático. É um cache robusto, performático e completo em recursos que poderia ser usado diretamente em um ambiente de produção para resolver o problema de 'thundering herds'.

Seguimento de instruções

Peso 10%
100

A resposta segue meticulosamente todas as instruções do prompt. Usa apenas a biblioteca padrão para Python 3.11, implementa a API exata solicitada e adere corretamente a todas as especificações comportamentais detalhadas em relação à concorrência, bloqueio, despejo e invalidação.

Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Pontuação total

81

Comentário geral

A Resposta A é uma solução quase completa e cuidadosamente elaborada. Utiliza um lock global apenas para transições de estado curtas, um Event por computação em andamento para que os esperadores bloqueiem sem reter o lock, um conjunto de chaves de propriedade por thread para detecção de recursão na mesma thread, e uma flag detached mais uma verificação de identidade (current is my_flight) para que computações detached ou substituídas nunca possam publicar sobre valores mais recentes. Compartilhamento com capacidade zero, propagação de exceções para BaseException incluindo KeyboardInterrupt/SystemExit, purga de expiração preguiçosa em len, LRU baseado em OrderedDict com descarte correto, e esperadores recebendo resultados mesmo quando a entrada é imediatamente descartada são todos tratados. Pequenas observações: re-lançar o mesmo objeto de exceção em múltiplos threads de esperadores pode compartilhar estado de traceback, esperadores não podem re-observar um valor em cache mais fresco se um aparecer enquanto eles esperam (aceitável por especificação), e a verificação do proprietário na detecção de recursão é ligeiramente redundante. No geral, é robusto, idiomático e corresponde de perto à especificação.

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Correção

Peso 35%
83

A expiração usa clock() >= expire_at conforme exigido, TTL é medido a partir da conclusão da computação, esperadores são liberados via Event tanto em sucesso quanto em qualquer BaseException, falhas não são cacheadas e retentativas funcionam, voos detached não podem sobrescrever valores mais recentes graças à verificação de identidade contra o registro em voo atual, recursão na mesma thread levanta RuntimeError, e nenhum lock é mantido durante a computação ou espera. Apenas pequenas questões permanecem, como re-lançar a mesma instância de exceção entre threads.

Completude

Peso 20%
80

Todos os comportamentos especificados são implementados: validação do construtor, hits de LRU com move_to_end, single-flight por geração, compartilhamento de capacidade zero sem retenção, invalidação e limpeza com semântica de desprendimento adequada, expiração preguiçosa em __len__, descarte excluindo entradas em andamento, e esperadores recebendo resultados mesmo que imediatamente descartados. Nada da lista de requisitos está faltando.

Qualidade do código

Peso 20%
78

Modelagem de estado limpa com helpers tipo dataclass __slots__, OrderedDict para LRU, conjunto local por thread para propriedade, separação clara do caminho de espera e do caminho do proprietário, type hints consistentes e comentários explicativos. Fluxo de controle ligeiramente denso em get_or_compute, mas bem organizado.

Valor prático

Peso 15%
80

Diretamente utilizável em código concorrente real: sem busy-waiting, chaves independentes computam em paralelo, clock injetável permite testes determinísticos, e recuperação de falhas mantém o estado interno consistente mesmo sob KeyboardInterrupt ou SystemExit.

Seguimento de instruções

Peso 10%
85

Retorna apenas código, usa apenas a biblioteca padrão, visa sintaxe compatível com Python 3.11, corresponde às assinaturas exatas do construtor e métodos, inclui type hints e evita polling conforme instruído.

import collections
import heapq
import threading
import time
from collections.abc import Callable
from typing import Any, Dict, Optional, Tuple, TypeVar

K = TypeVar("K")
V = TypeVar("V")

class SingleFlightTTLCache[K, V]:
def init(
self,
capacity: int,
ttl: float,
clock: Callable[[], float] = time.monotonic,
) -> None:
if capacity < 0:
raise ValueError("a capacidade deve ser não negativa")
if ttl <= 0:
raise ValueError("o ttl deve ser positivo")

    self.capacity = capacity
    self.ttl = ttl
    self.clock = clock...
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import collections
import heapq
import threading
import time
from collections.abc import Callable
from typing import Any, Dict, Optional, Tuple, TypeVar

K = TypeVar("K")
V = TypeVar("V")

class SingleFlightTTLCache[K, V]:
def init(
self,
capacity: int,
ttl: float,
clock: Callable[[], float] = time.monotonic,
) -> None:
if capacity < 0:
raise ValueError("a capacidade deve ser não negativa")
if ttl <= 0:
raise ValueError("o ttl deve ser positivo")

    self.capacity = capacity
    self.ttl = ttl
    self.clock = clock

    self._cache: Dict[K, Tuple[float, V]] = {}
    self._in_flight: Dict[K, _InFlight[V]] = {}
    self._lru: collections.deque[K] = collections.deque()
    self._lock = threading.Lock()
    self._thread_recursion_guard: Dict[int, K] = {}

def get_or_compute(self, key: K, compute: Callable[[], V]) -> V:
    with self._lock:
        if key in self._thread_recursion_guard:
            raise RuntimeError("Chamada recursiva à chave em processamento")

        now = self.clock()
        if key in self._cache:
            expiration_time, value = self._cache[key]
            if now < expiration_time:
                self._lru.remove(key)
                self._lru.append(key)
                return value
            else:
                del self._cache[key]
                self._lru.remove(key)

        if key in self._in_flight:
            in_flight = self._in_flight[key]
            in_flight.waiters.append(threading.current_thread())
            self._thread_recursion_guard[threading.get_ident()] = key
            try:
                return in_flight.result.result()
            finally:
                self._thread_recursion_guard.pop(threading.get_ident(), None)

        if self.capacity == 0:
            # Sem armazenamento em cache, apenas calcula e retorna
            try:
                return compute()
            except BaseException as e:
                raise e

        in_flight = _InFlight[V]()
        self._in_flight[key] = in_flight
        in_flight.waiters.append(threading.current_thread())
        self._thread_recursion_guard[threading.get_ident()] = key

    try:
        result = compute()
        expiration_time = self.clock() + self.ttl
        self.put(key, expiration_time, result)
        in_flight.result.set(result)
        return result
    except BaseException as e:
        self.release_in_flight(key, e)
        raise e
    finally:
        self.release_in_flight_waiters(key)
        self._thread_recursion_guard.pop(threading.get_ident(), None)

def put(self, key: K, expiration_time: float, value: V) -> None:
    with self._lock:
        if key in self._in_flight:
            # Se a chave ainda estiver em processamento, significa que foi desvinculada
            # e não devemos sobrescrever um valor mais recente.
            # Isso pode acontecer se invalidate tiver sido chamado enquanto compute estava em execução.
            return

        self._cache[key] = (expiration_time, value)
        self._lru.append(key)
        self.evict_if_needed()

def evict_if_needed(self) -> None:
    while len(self._cache) > self.capacity:
        lru_key = self._lru.popleft()
        if lru_key in self._cache:
            del self._cache[lru_key]

def invalidate(self, key: K) -> None:
    with self._lock:
        if key in self._cache:
            del self._cache[key]
            self._lru.remove(key)
        if key in self._in_flight:
            # Desvincula do cache o cálculo em processamento.
            # Os chamadores que já estiverem à espera ainda receberão o resultado,
            # mas este não será armazenado em cache.
            self._in_flight[key].detached = True

def clear(self) -> None:
    with self._lock:
        self._cache.clear()
        self._lru.clear()
        for in_flight in self._in_flight.values():
            in_flight.detached = True

def __len__(self) -> int:
    self.remove_expired()
    return len(self._cache)

def remove_expired(self) -> None:
    with self._lock:
        now = self.clock()
        keys_to_remove = [
            key
            for key, (expiration_time, _) in self._cache.items()
            if now >= expiration_time
        ]
        for key in keys_to_remove:
            del self._cache[key]
            self._lru.remove(key)

def release_in_flight(self, key: K, exception: BaseException) -> None:
    with self._lock:
        if key not in self._in_flight:
            return
        in_flight = self._in_flight[key]
        if not in_flight.detached:
            in_flight.result.set_exception(exception)
        else:
            # Se estiver desvinculado, o resultado não deve ser armazenado em cache.
            # Ainda precisamos de sinalizar os que estão à espera.
            in_flight.result.set_exception(exception)
        del self._in_flight[key]

def release_in_flight_waiters(self, key: K) -> None:
    with self._lock:
        if key not in self._in_flight:
            return
        in_flight = self._in_flight[key]
        # Desperta todos os que estão à espera
        for waiter in in_flight.waiters:
            waiter.unblock()
        in_flight.waiters.clear()

class _InFlight[V]:
def init(self) -> None:
self.result: threading.Future[V] = threading.Future()
self.waiters: list[threading.Thread] = []
self.detached: bool = False

Resultado

#2

Votos de vitória

0 / 3

Pontuação média

14
Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Pontuação total

10

Comentário geral

A Resposta B não é uma implementação viável em Python 3.11. Ela usa a sintaxe de classe genérica do Python 3.12, referencia APIs inexistentes da biblioteca padrão, como threading.Future e Thread.unblock, espera enquanto mantém o lock global, falha ao cachear computações bem-sucedidas porque put retorna enquanto a chave ainda está em _in_flight, não implementa o comportamento de single-flight com capacidade zero e não desvincula corretamente as computações em andamento ao invalidar ou limpar. Ela tenta a API solicitada, mas é em grande parte não executável e incorreta.

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Correção

Peso 35%
5

Em grande parte incorreto e não executável como está escrito. Usa threading.Future e Thread.unblock inexistentes, espera sob o lock global, não cacheia sucessos, lida incorretamente com capacidade zero e não remove ou substitui registros em andamento corretamente ao invalidar/limpar.

Completude

Peso 20%
15

Define os métodos solicitados, mas muitos comportamentos necessários estão ausentes ou quebrados: compatibilidade com Python 3.11, single-flight para capacidade zero, liberação segura de waiters, cacheamento adequado, computação nova após invalidação e proteção contra conclusão obsoleta.

Qualidade do código

Peso 20%
10

O código tem graves problemas de API e design, incluindo sintaxe inválida para Python 3.11, APIs inexistentes, imports não utilizados, um guardião de recursão quebrado, gerenciamento de deque LRU propenso a duplicação e métodos auxiliares cuja lógica entra em conflito com o ciclo de vida em andamento.

Valor prático

Peso 15%
5

Tem essencialmente nenhum valor prático porque não será executado corretamente e pode causar deadlock ou levantar exceções AttributeError não relacionadas em uso normal.

Seguimento de instruções

Peso 10%
20

Retorna apenas código e tenta a classe e os métodos nomeados, mas viola o requisito de Python 3.11 com a sintaxe PEP 695 e depende de APIs de threading inexistentes, portanto, não atende à instrução de implementação.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Pontuação total

12

Comentário geral

A Resposta B é uma implementação profundamente falha e incorreta. Ela contém vários bugs críticos que a tornam inutilizável. Notavelmente, ela mantém o lock global enquanto espera por uma computação terminar, o que serializaria todas as operações de cache e levaria a deadlocks. Ela também usa APIs inexistentes (threading.Future, thread.unblock()), tornando o código irrecuperável. Além disso, falha em implementar corretamente requisitos chave como evicção LRU (usando um deque.remove ineficiente O(N)), detecção de recursão na mesma thread, single-flight para capacidade zero e a semântica de invalidação especificada. O código vaza memória por não limpar entradas em andamento em caso de sucesso.

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Correção

Peso 35%
10

A implementação está fundamentalmente incorreta. Ela mantém o lock global enquanto espera por um future resolver (`in_flight.result.result()`), o que causaria deadlocks e serializaria todo o acesso ao cache. Ela usa APIs inexistentes (`threading.Future`, `thread.unblock()`). A lógica para invalidação, detecção de recursão e capacidade zero também está incorreta. O código vaza entradas `_in_flight` em computações bem-sucedidas.

Completude

Peso 20%
20

A resposta está faltando implementações corretas para vários requisitos chave. Ela falha em fornecer single-flight para `capacity=0`. A lógica de invalidação não permite que uma nova computação comece. A detecção de recursão na mesma thread é não funcional. Embora as assinaturas dos métodos estejam presentes, suas implementações não cumprem os requisitos do prompt.

Qualidade do código

Peso 20%
15

A qualidade do código é muito baixa. Ele é irrecuperável devido ao uso de APIs inexistentes. Ele usa uma estrutura de dados ineficiente para LRU (`collections.deque` com `remove()`, que é uma operação O(N)). A lógica é complicada e difícil de seguir, levando aos inúmeros bugs presentes na implementação.

Valor prático

Peso 15%
0

A implementação não tem valor prático. Ela é não funcional e, se os erros de API fossem corrigidos, introduziria deadlocks e vazamentos de memória em qualquer aplicação que a utilizasse.

Seguimento de instruções

Peso 10%
10

A resposta falha em seguir inúmeras instruções críticas. Ela viola o requisito de não manter o lock global enquanto espera. Ela falha em implementar o comportamento especificado para invalidação, capacidade zero e detecção de recursão. O uso de APIs inexistentes do módulo `threading` é uma falha grave em fornecer código válido da biblioteca padrão.

Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Pontuação total

20

Comentário geral

A resposta B está fundamentalmente quebrada. Ela usa a sintaxe de classe genérica PEP 695 (class SingleFlightTTLCache[K, V]) que é um SyntaxError no Python 3.11 exigido. Mesmo ignorando isso, threading.Future não existe (Future vive em concurrent.futures), Future não tem método set(), e threading.Thread não tem método unblock(), então o código falharia em tempo de execução. Waiters chamam result.result() enquanto seguram o lock global do cache, garantindo deadlock com a thread de computação e violando diretamente o requisito de não segurar o lock enquanto espera. A guarda de recursão compara chaves com idents de thread, então nunca funciona corretamente e bloqueia falsamente chamadas não relacionadas. Em caso de sucesso, a entrada em voo nunca é removida de _in_flight, então put() se recusa a cachear qualquer resultado e o future obsoleto serve valores para sempre, quebrando o TTL. Capacidade zero ignora o compartilhamento single-flight inteiramente, contradizendo a especificação. Importação heapq não utilizada e remoções de deque O(n) reduzem ainda mais a qualidade.

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Correção

Peso 35%
12

Falha em múltiplos níveis fatais: a sintaxe de classe PEP 695 é inválida no Python 3.11; threading.Future, Future.set e Thread.unblock não existem; waiters seguram o lock global enquanto bloqueiam no future, garantindo deadlock; a guarda de recursão compara chaves com idents de thread, então é não funcional; resultados bem-sucedidos nunca são cacheado porque a entrada em voo nunca é removida antes que put() a verifique; TTL e evicção, portanto, nunca se aplicam.

Completude

Peso 20%
28

Todos os métodos necessários estão presentes em nome, e o desapego via flag é tentado, mas a capacidade zero ignora o compartilhamento single-flight inteiramente, o requisito de recursão está efetivamente não implementado, a lógica de liberação do waiter é vestigial, e o caminho de sucesso nunca limpa o estado em voo, então vários comportamentos mandatórios estão ausentes ou não funcionais.

Qualidade do código

Peso 20%
23

Importação heapq não utilizada, TypeVars redundantes ao lado de parâmetros PEP 695, chamadas deque.remove O(n) para manutenção de LRU, métodos auxiliares públicos (put, evict_if_needed, release_in_flight) vazando mecânicas internas, ramos mortos duplicados em release_in_flight, e uma lista de waiters de objetos Thread que não serve a nenhum propósito funcional.

Valor prático

Peso 15%
15

Não pode ser executado na versão Python alvo e falharia ou entraria em deadlock em versões mais recentes, então não entrega utilidade prática sem uma reescrita substancial.

Seguimento de instruções

Peso 10%
30

Retorna apenas código e se atém ao uso pretendido da stdlib, mas viola o requisito explícito de Python 3.11 via sintaxe PEP 695, referencia APIs que não existem na biblioteca padrão como nomeadas, e quebra a regra contra segurar o lock global enquanto espera.

Resumo comparativo

Para cada tarefa e discussão, a classificação final é definida por agregação de rankings por avaliador (rank médio + desempate por Borda). A pontuação média é exibida como referência.

Avaliadores: 3

Votos de vitória

3 / 3

Pontuação média

86
Ver esta resposta

Votos de vitória

0 / 3

Pontuação média

14
Ver esta resposta

Resultados da avaliação

Modelos avaliadores Anthropic Claude Fable 5

Motivo do vencedor

A resposta A vence de forma decisiva nos critérios de correção e completude, que têm peso elevado: é executável em Python 3.11, implementa semântica de voo único (single-flight), desanexação (detachment), deteção de recursão, TTL, expiração LRU, partilha de capacidade zero e recuperação de exceções essencialmente conforme especificado, com apenas pequenos ajustes cosméticos. A resposta B falha até mesmo na análise em Python 3.11 devido à sintaxe PEP 695, referencia APIs inexistentes (threading.Future, Future.set, Thread.unblock), entra em deadlock ao esperar por um future enquanto detém o bloqueio global, tem um mecanismo de proteção contra recursão defeituoso, nunca armazena em cache resultados bem-sucedidos corretamente e ignora o voo único para capacidade zero. O resultado ponderado favorece esmagadoramente A em todos os critérios.

Modelos avaliadores Google Gemini 2.5 Pro

Motivo do vencedor

A Resposta A é a vencedora porque fornece uma solução completa, correta e robusta que atende a todos os requisitos complexos do prompt. Em contraste, a Resposta B está fundamentalmente quebrada, com bugs críticos de concorrência (bloqueio incorreto), lógica incorreta para vários recursos importantes (invalidação, detecção de recursão), escolhas ineficientes de estruturas de dados e o uso de APIs inexistentes que a impedem de ser executada. A implementação da Resposta A é de qualidade profissional, enquanto a da Resposta B é não funcional e demonstra uma incompreensão dos conceitos centrais necessários.

Modelos avaliadores OpenAI GPT-5.5

Motivo do vencedor

A resposta A vence de forma decisiva por ser código Python 3.11 executável e satisfazer a maioria dos requisitos de concorrência, voo único, TTL, LRU, invalidação, falha e comportamento de capacidade zero. A resposta B contém erros de sintaxe e de tempo de execução e falha em vários requisitos centrais, incluindo espera segura, cache bem-sucedido, semântica de desanexação e compatibilidade com Python 3.11.

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