如何解决在Python中以LRU缓存方式管理服务集合？
让我先描述一下我要解决的问题。我有多个服务要运行。这些服务具有以下属性：
- 每个服务都在监听一个端口号。
- 每项服务都有一个唯一的整数标识符（我们称之为
service_id）。 - 每个服务都有一个目录，里面有很多文件（
service_id后的目录名。服务启动时，加载文件（需要几秒钟）。一旦服务启动，服务请求只需要<10ms。当服务关闭时，它的目录应该被删除。
为了有效地处理请求，我有一个工作程序（使用 Celery 实现），它从队列中一个一个地接收请求。如果工作人员看到请求需要一个已经启动并正在运行的服务，它就会简单地将请求发送到该服务。如果没有，worker 将启动一个新服务（并为其准备目录）。最后同样重要的是，当工作人员意识到有太多代理正在运行（超过预先确定的限制）时，它将终止使用最少的服务并删除其目录以清理空间。
我觉得它类似于 LRU cache 模式并且正在寻找一些现有的 Python 缓存模块。我找到了 functools.lru_cache（此处为官方文档），但问题是，它似乎没有为我提供任何方法来进行服务清理（终止服务进程、删除目录等）当一项即将被踢出缓存时。我正在寻找在删除项目时提供回调函数的地方，但我没有找到任何与之相关的内容。
我是否遗漏了 functools.lru_cache 中的任何内容？或者有没有其他模块可以满足我的需要？我的意思是，我可以使用“哈希+双链表”数据结构编写自己的缓存，但如果现有模块有帮助，那就太好了。
非常感谢您的帮助！
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